Prawd całkowite + bayes Kuba: Mam takie zadanie: Rozważmy zadanie zdiagnozowania choroby D na podstawie objawów A i B. Dane historyczne wskazują, że przy chorobie D objaw A obserwuje się w 60% przypadków, a objaw B w 20% przypadków. Przy braku choroby D objaw A jest obserwowany w 30% przypadków, a objaw B w 80% przypadków. Na D choruje 10% populacji. Jakie jest prawdopodobieństwo, że chorujesz na D jeżeli masz objaw A, ale nie masz objawu B? Pokaż w jaki sposób je obliczyłeś. Zapisuje sobie co mam: P(A|D)=0.6 P(B|D) =0.2 P(A|~D)=0.3 P(B|~D)=0.8 P(D)=0.1 Potrzebuję: P(D|(A^~B)) czyli P(D) * P((A^~B)|D)) / P(A^~B) Rozbijam górę: P(D) * P(A|D) * P(~B|D) / P(A^~B) (nie jestem pewien, czy mogę) Zostaje mi znalezienie dołu: P(A^~B) No to trzaskam całkowite: P(A^~B) = (A|D) * P(~B|D) * P(D) + P(A|~D) * P(~B|~D) * P(~D) Podstawiam co mam: P(A^~B) = 0.6 * 0.1 * P(~B|D) + 0.3 * 0.9 * P(~B|~D) I nie wiem jak policzyć te dwie rzeczy: P(A^~B) i P(~B|~D). To jest pewnie z jakiegoś proste przekształcenia. Pomoże ktoś?