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TIPS FOR BAYES

1) INVERSI0NE

P(E|H) = sensibilitàP(E|H⁻) = specificità

  • #E = P(H) x sensibilità x n°campione + (1-specificità) x (1-P(H)) x n°campione
  • #E = P(E|H) x P(H) x n°campione + P(E|H⁻) x P(H⁻) x n°campione
  • #E = P(E|H) x P(H) P(E|H) x P(H) + P(E|H⁻) x P(H⁻)

P(H|E) = P(E|H) x P(H)P(E|H) x P(H) + P(E|H⁻) x P(H⁻)

oppure

P(H|E) = P(E|H) x P(H)P(E)

TIPS FOR BAYES

1. INVERSIONE

P(E|H) = sensibilitàP(E|¬H) = specificità

#E = P(H) x sensibilità x n° campione + (1-specificità) x n° campione

#E = P(E|H) x P(H) x n° campione + P(E|¬H) x P(¬H) x n° campione

P(E) = P(E|H) x P(H) + P(E|¬H) x P(H)

oppure

P(H|E) = P(E|H) x P(H) / P(E)

P(E) = P(E|H) x P(H) + P(E|¬H) x P(¬H)

Test-Retest

durante protezione di riferimento

nuova protezione di riferimento

  1. 1º test
    • P(H) = base rate
    • presenza della malattia su tutti gli abitanti
  2. 2º test
    • P(H) = base rate
    • presenza della malattia su tutti i risultati al primo test
  3. 3º test
    • P(H) = base rate
    • presenza della malattia su tutti i risultati sia al primo che al secondo test

sensibilità e specificità restano invariate

Sensibilità P(E|H) - P(E|H) - P(E|H) Specificità P(E|H) - P(E|H) - P(E|H)

Alberi di Frequenze Naturali con 3 Livelli

→ Esempio del meteo:

  • R = rain
  • F = forecast rain
  • U = umbrella
  • C = go to class

P(C|U) = sensibilità

P(UC) = 1 - specificità

P(F|R) = sensibilità

P(¬FR) = specificità

P(R|F) = PPV

P(¬RF) = NPV

P(F|E) = P(F|R)P(R) + P(FR)P(¬R)

TIPS FOR ALGEBRA

  1. DIMOSTRAZIONI
  2. DEFINIZIONI, SOTTOSPAZIO BASE, DIMENSIONE

SOTTOSPAZIO

V ( v + α u = U )

È un sottinsieme di uno spazio vettoriale V che contiene tutte le combinazioni lineari possibili dei vettori di V (chiusura alle combinazioni lineari) e che contiene anche il vettor nullo.

BASE { e1, e2, e3 } (R3)

È un insieme di generatori di un sottospazio (vettori dalla cui combinazione lineare si ottengono vettori appartenenti al sottospazio) che sono anche linearmente indipendenti.

  • n elementi (componenti) ci ciascuna base = dimensione dello spazio
  • n vettori di ciascuna base = dimensione del sottospazio

DIMENSIONE R2: 2, R3: 3,...

Numero di elementi posseduto da ciascuna delle infinite basi di un sottospazio.

  1. È UN SOTTOSPAZIO?

S = (65 , 15) (14 , 04)

( 15 , 21 ) ∈ ( 1104 ) → PROBLEMA DELL’APPARTENENZA

α(x) + β(y) = ( 65 , 15 )

{ 2x) + 4y) = 6 { x) + 0β) = 1

{ α = 1

O E S?

α ( 2⁄ ) + β ( 4⁄ ) = ( -1⁄) ) = 0

2( -1) + 4β = 6 0{}

→ -1( 2( )+4(4)6 -1 0 →

-4( - 4) = 8 6 = 0 -1 2( -4) + 16 = 0

(-1) + 2β( . -1 ±( . α) )

2( -1( 2( )+4(4)6 0

-1 2( ( 2( ) + 2β

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Scienze matematiche e informatiche MAT/05 Analisi matematica

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Gaiadancer00 di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Complementi di matematica per psicologi e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università degli Studi di Padova o del prof Zanzotto Giovanni.
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