Der Satz von Bayes und bedingte Wahrscheinlichkeiten verstehen
Die Wahrscheinlichkeitsrechnung Baumdiagramme bilden die Grundlage für das Verständnis des Satzes von Bayes, einem fundamentalen Konzept der Wahrscheinlichkeitstheorie. Der Satz beschreibt die Beziehung zwischen bedingten Wahrscheinlichkeiten und ermöglicht es uns, Wahrscheinlichkeiten in umgekehrter Richtung zu berechnen.
Definition: Der Satz von Bayes stellt eine mathematische Beziehung her zwischen der bedingten Wahrscheinlichkeit PA∣B und ihrer Umkehrung PB∣A.
Bei der Anwendung des Satzes von Bayes arbeiten wir mit zwei verschiedenen Darstellungen von Baumdiagrammen: dem ursprünglichen und dem inversen Baumdiagramm. Im ursprünglichen Baumdiagramm beginnen wir mit PB und berechnen PB∣A, während wir im inversen Baumdiagramm von PA ausgehen und PAB ermitteln. Diese Umkehrung ist besonders wichtig für praktische Anwendungen in der Stochastik Erwartungswert berechnen.
Beispiel: Betrachten wir ein medizinisches Testverfahren. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient krank ist, sei PA. Die Wahrscheinlichkeit eines positiven Tests bei einem kranken Patienten ist PB∣A. Mit dem Satz von Bayes können wir die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass ein Patient bei positivem Test tatsächlich krank ist.
Die mathematische Formel des Satzes lautet: PA∣B = P(A)⋅P(B∣A) / PB, wobei PB durch die Summenregel bei Zufallsexperimenten berechnet wird als PB = PA · PB∣A + PAˉ · PB∣Aˉ. Diese Formel ermöglicht es uns, bedingte Wahrscheinlichkeiten in beide Richtungen zu berechnen und komplexe Wahrscheinlichkeitsprobleme zu lösen.