Teorema di Bayes: differenze tra le versioni

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Il '''teorema di Bayes''' (conosciuto anche come '''teorema della probabilità delle cause'''), proposto da [[Thomas Bayes]], deriva da due teoremi fondamentali delle [[probabilità]]:
interpretazioni della probabilità. In ogni caso, l'importanza di questo teorema per la [[statistica]] è tale che la divisione tra le due scuole ([[statistica bayesiana]] e [[statistica frequentista]]) nasce dall'interpretazione che si dà al teorema stesso.
il [[teorema della probabilità composta]] e il [[teorema della probabilità assoluta]]. Viene impiegato per calcolare la probabilità di una causa che ha scatenato l'evento verificato. Per esempio si può calcolare la probabilità che una certa persona soffra della malattia per cui ha eseguito il test diagnostico (nel caso in cui questo sia risultato negativo) o viceversa non sia affetta da tale malattia (nel caso in cui il test sia risultato positivo), conoscendo la frequenza con cui si presenta la malattia e la percentuale di efficacia del test diagnostico.
Formalmente il teorema di Bayes è valido in tutte le interpretazioni della probabilità. In ogni caso, l'importanza di questo teorema per la [[statistica]] è tale che la divisione tra le due scuole ([[statistica bayesiana]] e [[statistica frequentista]]) nasce dall'interpretazione che si dà al teorema stesso.
 
== Enunciato del teorema di Bayes ==