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Der Satz von Bayes ist einer der wichtigsten Sätze der Wahrscheinlichkeitrechnung. Er besagt, dass ein Verhältnis zwischen der bedingten Wahrscheinlichkeit zweier Ereignisse P ( A | B) und der umgekehrten Form P ( B | A) besteht. Definition Für zwei Ereignisse A und B, für B ≠ 0, lautet das Satz von Bayes: P ( A | B) ist die (bedingte) Wahrscheinlichkeit des Ereignisses A unter der Bedingung, dass B eingetreten ist P ( B | A) ist die (bedingte) Wahrscheinlichkeit des Ereignisses B unter der Bedingung, dass A eingetreten ist P ( A) ist die Wahrscheinlichkeit (Anfangswahrscheinlichkeit) für das Eintreten des Ereignisses A P ( B) ist die Wahrscheinlichkeit (Anfangswahrscheinlichkeit) für das Eintreten des Ereignisses B Anfangswahrscheinlichkeit meint, dass ein Ereignis unabhängig von einem anderen betrachtet wird. Beispiel 1 Ein Beispiel aus der Ausgabe der New York Times vom 5. August 2011 (frei zitiert): Gehen Sie davon aus, dass man Ihnen drei Münzen gibt: Zwei von ihnen sind fair (50:50 nach Laplace) und eine ist manipuliert.
95\cdot 0. 02}{0. 02 + 0. 1\cdot 0. 98}\\ &=& \frac{0. 019}{0. 019+0. 098} = 0. 162\ldots \end{eqnarray} Interpretation Nach Beobachtung des positiven Testergebnisses ist also die Wahrscheinlichkeit, dass die Person krank ist etwa 16, 2%. Aus unserer Priori-Wahrscheinlichkeit wurde durch die Beobachtung die Posteriori-Wahrscheinlichkeit. Die Posteriori-Wahrscheinlichkeit \(P(A|B)\) ist hier relativ gering, weil schon die Priori-Wahrscheinlichkeit \(P(A)\) sehr gering war. Auch der Effekt eines negativen Tests lässt sich berechnen: P(A|\bar{B}) &=& \frac{P(\bar{B}|A) \cdot P(A)}{P(\bar{B}|A)P(A)+P(\bar{B}|\bar{A})P(\bar{A})}\\ &=&\frac{0. 05\cdot 0. 9\cdot 0. 98}\\ &=&\frac{0. 002}{0. 001+0. 882} = 0. 00340\ldots Ist der Test also negativ, ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Person krank ist, bei etwa 0, 34%. Praktisch können wir in diesem Fall also mit großer Wahrscheinlichkeit ausschließen, dass die Person die Krankheit hat.
Vielen ist die klassische Definition von Wahrscheinlichkeiten bekannt. Ein Ereignis trete zufällig auf, dann ist die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Zustandes A definiert als der Quotient aus den für das Ereignis günstigen (g) und der Zahl aller möglichen Fälle (m). Einhergehend mit der Definition einer Wahrscheinlichkeit ist der Ansatz der frequentistischen Statistik. Im Rahmen von Hypothesentests wird überprüft, ob ein Ereignis eintritt oder nicht. Es gilt das Prinzip der long run frequency. Ein Testergebnis gilt als gesichert, wenn ein Experiment unter denselben Umständen oft wiederholt wird. Dann kann eine Aussage im Sinne einer Wahrscheinlichkeit getroffen werden. Theoretisch wird dabei die Möglichkeit des unendlichen Wiederholens angenommen. Ein einfaches Beispiel ist das Werfen einer Münze, bei dem getestet werden soll, ob es sich um eine faire Münze handelt. Nur nach mehrmaligem Wiederholen wird ein Frequentist eine Aussage im Sinne einer Wahrscheinlichkeit abgeben P(Kopf) = 0.