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P che i 2 eventi si
P(HÇE) verifichino insieme
(|) = P(E)
Probabilità
condizionate P(AÈB) = P(A)+P(B)-P(AÇB) P(AÇB) = P(A)+P(B)-P(AÈB)
P(-AÈ-B) = 1 - P(AÇB) P(-AÇ-B) = 1 - P(AÈB)
FREQUENZE NATURALI !
Frazione di Bayes P(H|E) = !"#
Inversione + + +
#T = P(T |A) * x * numerosità campione + P(T |-A) * (1-x) * numerosità campione
cioè
#T P(A)
+ à
cioè dal tasso di sensibilità * x * numerosità campione
positivi al base rate +
#T = +
(1-specificità) * (1-x) * numerosità campione
QUANTIFICAZIONE DEL RISCHIO
AR 1 - ARR
R1
RR 1 - RRR
R2
ARR R2 - R1 1 - AR
R2 − R1
RRR 1 - RR
R2
1 1
NNT R2 − R1 ARR
1 1
NNH − = −NNT
R1 − R2 ARR
FORMULARIO – algebra lineare
1 2 1 + 2
N+K =K
K N N
1 2 1 + 2
Somma vettoriale Regola del parallelogramma:
in R2
Prodotto di uno l
l O P = K N
scalare per un l
vettore Numero reale ottenuto dalla sommatoria dei prodotti di ciascuna i-
Prodotto scalare esima componente del primo vettore per la i-esima componente
tra vettori del secondo vettore < v, w > = S v w
i i
1 + 2
1 2
Somma vettoriale Q S + Q S = Q S
1 + 2
1 2
in R3 1 + 2
1 2 !"#$
l v + l v + l v + … + l v = l v
∑
1 1 2 2 3 3 n n i i
Combinazione
lineare di vettori Ad esempio, con 3 vettori: h = av + bw
BASI 1 0
Base canonica e = , e =
9 < 9 <
1 2
0 1
in R2
Base canonica
in R3
Base canonica
in Rn MATRICI 1 0 −1 1 1 2 1 1 1
Addizione A + B = (a + b ) A + B = % ++% +=% +
ij ij 2 3 0 0 3 4 2 6 4
tra matrici
Moltiplicazione di 1 0 −1 2 0 −2
una matrice per uno aA = (aa ) aA = 2% +=% +
ij 2 3 0 4 6 0
scalare
Moltiplicazione tra
matrici (prodotto
righe per colonne)
Base canonica di uno
spazio di matrici
Base canonica in uno
spazio generico m*n Invertire righe e colonne
Trasposizione 3 1
di una matrice 3 2 0
A =
t
A = Q S → O P
2 2 1 2 1
0 1
(a ) detA = a
11 11
a a
11 12 detA = (a * a ) – (a * a )
11 22 12 21
a a
21 22
Determinante A = (-1) * M
i+j
ij ij
detA = åa A =
ij ij
a * A + a * A + a * A + … + a * A
11 11 12 12 13 13 1n 1n
=
a *(-1) * M + a *(-1) * M +
1+1 1+2
11 11 12 12
a *(-1) * M
1+3
13 13
(è sufficiente calcolarlo solo per una riga)