Re: [obm-l] probabilidade condicional

2021-06-25 Por tôpico Daniel Jelin
Obrigado, Ralph!

Em qui, 24 de jun de 2021 23:55, Ralph Costa Teixeira 
escreveu:

> Sim, são falsas!
>
> Seu exemplo mata o problema! Seus eventos A e B são independentes, mas:
>
> Em (1), P (A | B e C) = 0, enquanto P(A | C) = 1/2.
> Em (2), P(A e B | C) = 0, enquanto P(A | C) = P (B | C) = 1/2.
>
> Em suma, quando uma nova informação (C) chega, eventos (A) e (B) que eram
> independentes podem deixar de sê-lo!
>
> Abraco, Ralph.
>
> On Thu, Jun 24, 2021 at 9:57 PM Daniel Jelin 
> wrote:
>
>> Caros, duas dúvidas elementares sobre probabilidade condicional, quem
>> sabe possam me ajudar. Leio, em mais de um lugar, que:
>>
>> 1) Se A e B são independentes, então P(A | B e C) = P (A | C)
>>
>> A explicação parece fazer sentido: se A não depende de B, tanto que faz
>> que B seja dado ou não.
>>
>> Em conexão com esse problema, leio também que:
>>
>> 2) Se A e B são independentes, então P(A e B | C)=P(A | C)*P(B | C).
>>
>> A explicação, que tb parece boa, é que se P(A e B)=P(A)*P(B), então
>> podemos "condicionar" toda a igualdade a C, e ela ainda será verdadeira.
>>
>> Tenho tentado demonstrar essas afirmações, usando Bayes, mas não chego a
>> lugar nenhum... Além disso, penso que haja contra-exemplos simples pra
>> essas duas afirmações. Por exemplo: lanço dois dados e faço A={o primeiro
>> dado é par}, B={o segundo dado é par}, C={a soma dos dois dados é ímpar}. O
>> que acontece aqui? Essas afirmações fazem mesmo sentido?
>>
>> abs
>>
>> --
>> Esta mensagem foi verificada pelo sistema de antivírus e
>> acredita-se estar livre de perigo.
>
>
> --
> Esta mensagem foi verificada pelo sistema de antivírus e
> acredita-se estar livre de perigo.

-- 
Esta mensagem foi verificada pelo sistema de antiv�rus e
 acredita-se estar livre de perigo.



Re: [obm-l] probabilidade condicional

2021-06-24 Por tôpico Ralph Costa Teixeira
Sim, são falsas!

Seu exemplo mata o problema! Seus eventos A e B são independentes, mas:

Em (1), P (A | B e C) = 0, enquanto P(A | C) = 1/2.
Em (2), P(A e B | C) = 0, enquanto P(A | C) = P (B | C) = 1/2.

Em suma, quando uma nova informação (C) chega, eventos (A) e (B) que eram
independentes podem deixar de sê-lo!

Abraco, Ralph.

On Thu, Jun 24, 2021 at 9:57 PM Daniel Jelin  wrote:

> Caros, duas dúvidas elementares sobre probabilidade condicional, quem sabe
> possam me ajudar. Leio, em mais de um lugar, que:
>
> 1) Se A e B são independentes, então P(A | B e C) = P (A | C)
>
> A explicação parece fazer sentido: se A não depende de B, tanto que faz
> que B seja dado ou não.
>
> Em conexão com esse problema, leio também que:
>
> 2) Se A e B são independentes, então P(A e B | C)=P(A | C)*P(B | C).
>
> A explicação, que tb parece boa, é que se P(A e B)=P(A)*P(B), então
> podemos "condicionar" toda a igualdade a C, e ela ainda será verdadeira.
>
> Tenho tentado demonstrar essas afirmações, usando Bayes, mas não chego a
> lugar nenhum... Além disso, penso que haja contra-exemplos simples pra
> essas duas afirmações. Por exemplo: lanço dois dados e faço A={o primeiro
> dado é par}, B={o segundo dado é par}, C={a soma dos dois dados é ímpar}. O
> que acontece aqui? Essas afirmações fazem mesmo sentido?
>
> abs
>
> --
> Esta mensagem foi verificada pelo sistema de antivírus e
> acredita-se estar livre de perigo.

-- 
Esta mensagem foi verificada pelo sistema de antiv�rus e
 acredita-se estar livre de perigo.



RE: [obm-l] Probabilidade Condicional

2014-02-17 Por tôpico João Sousa
Brilhante!
 
Realmente achei muito mal escrita a questão.  Várias vezes achei probabilidade 
maior que 1 (o que é absurdo!).
 
Muito obrigado pela ajuda!
[]'s
João Sousa.
 
Date: Sat, 15 Feb 2014 20:09:11 -0200
Subject: Re: [obm-l] Probabilidade Condicional
From: ralp...@gmail.com
To: obm-l@mat.puc-rio.br

Olha, o enunciado estah mal escrito... aquelas percentagens tem que ser melhor 
definidas: 20% do que? 40% do que? De toda a populacao? De todos os testes?
Na interpretacao mais literal, seria de todos os testes, e entao os numeros nao 
fazem sentido (70% sao doentes; 40% sao falsos positivos, ou seja, gente 
saudavel que testou +; soh ai jah tem 110%, e nem contamos os negativos 
corretos).

Entao vou na interpretacao usual, que eh:-- 70% de probabilidade de ter a 
doenca;-- SE ELE FOR DOENTE, 20% de chance de dar negativo; ou seja, 20% ***dos 
doentes*** recebem - no teste (incorretamente);
-- SE ELE FOR SAUDAVEL; 40% de chance de dar positivo; ou seja, 40% ***dos 
saudaveis*** recebem + no teste (erradamente).
Na notacao usual, seria:Pr(Doente)=0.7Pr(A-|Doente)=0.2
Pr(A+|Nao Doente)=0.4
Entao monto uma tabela assim   Doente  Nao Doente TotalA+ 56%   12% 
   68%A-  14%   18%32%Total  70%   30%   100%

(Note a ordem da montagem -- comece pelo 70/30; 20% de 70% eh aquele 14%; 40% 
de 30% eh os 12%; depois complete por somas e diferencas).
Entao, se o cara testou + no Teste A, ele eh um dos 68%; a chance de ele estar 
de fato doente eh 56/68.

Para o Teste B, faca o mesmo -- mas  COMO VOCE SABE QUE ELE TESTOU + no TESTE 
A, voce comeca deste 56/68. A tabela fica assim
  Doente  Nao Doente Total
B+50.4%   1.2% 51.6%B-  5.6%  10.8%  16.4%   
Total 56%12%   68%
TODO MUNDO NESTA TABELA TESTA + EM A. Entao o numero que voce quer eh 50.4/51.6 
~= 97.67% -- eh a probabilidade do cara ter a doenca, SABENDO que ele testou + 
em A e em B.

Abraco, Ralph


2014-02-12 19:34 GMT-02:00 João Sousa :




Gostaria de auxílio para a resolução da questão abaixo. Após análise de 
sintomatologia, um médico estima que seu paciente tenha uma determinada doença 
com probabilidade

de 70%. Para confirmar o diagnóstico inicial, ele pede ao paciente que faça um 
exame tipo A, que dá falso
negativo com probabilidade de 20% e falso positivo com probabilidade de 40%. O 
resultado desse exame dá positivo.
Entretanto, desconfiado com a alta frequência de falso positivo do exame tipo 
A, o médico pede novamente
que o paciente se submeta a um exame tipo B, cujas probabilidades de falso 
positivo e falso negativo são ambas
de 10%, independentemente dos resultados do teste A. Novamente o resultado do 
teste tipo B é positivo.
Qual a probabilidade de que o paciente tenha de fato a doença condicionada aos 
dois resultados dos exames
tipo A e B?
 
João
  

--

Esta mensagem foi verificada pelo sistema de antivírus e 

 acredita-se estar livre de perigo.





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 acredita-se estar livre de perigo.   
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 acredita-se estar livre de perigo.



Re: [obm-l] Probabilidade Condicional

2014-02-15 Por tôpico Ralph Teixeira
Olha, o enunciado estah mal escrito... aquelas percentagens tem que ser
melhor definidas: 20% do que? 40% do que? De toda a populacao? De todos os
testes?

Na interpretacao mais literal, seria de todos os testes, e entao os numeros
nao fazem sentido (70% sao doentes; 40% sao falsos positivos, ou seja,
gente saudavel que testou +; soh ai jah tem 110%, e nem contamos os
negativos corretos).

Entao vou na interpretacao usual, que eh:
-- 70% de probabilidade de ter a doenca;
-- SE ELE FOR DOENTE, 20% de chance de dar negativo; ou seja, 20% ***dos
doentes*** recebem - no teste (incorretamente);
-- SE ELE FOR SAUDAVEL; 40% de chance de dar positivo; ou seja, 40% ***dos
saudaveis*** recebem + no teste (erradamente).

Na notacao usual, seria:
Pr(Doente)=0.7
Pr(A-|Doente)=0.2
Pr(A+|Nao Doente)=0.4

Entao monto uma tabela assim
   Doente  Nao Doente Total
A+ 56%   12%68%
A-  14%   18%32%
Total  70%   30%   100%

(Note a ordem da montagem -- comece pelo 70/30; 20% de 70% eh aquele 14%;
40% de 30% eh os 12%; depois complete por somas e diferencas).

Entao, se o cara testou + no Teste A, ele eh um dos 68%; a chance de ele
estar de fato doente eh 56/68.

Para o Teste B, faca o mesmo -- mas  COMO VOCE SABE QUE ELE TESTOU + no
TESTE A, voce comeca deste 56/68. A tabela fica assim

  Doente  Nao Doente Total
B+50.4%   1.2% 51.6%
B-  5.6%  10.8%  16.4%
Total 56%12%   68%

TODO MUNDO NESTA TABELA TESTA + EM A. Entao o numero que voce quer eh
50.4/51.6 ~= 97.67% -- eh a probabilidade do cara ter a doenca, SABENDO que
ele testou + em A e em B.

Abraco,
 Ralph



2014-02-12 19:34 GMT-02:00 João Sousa :

> Gostaria de auxílio para a resolução da questão abaixo.
>
>
>
> Após análise de sintomatologia, um médico estima que seu paciente tenha
> uma determinada doença com probabilidade
>
> de 70%. Para confirmar o diagnóstico inicial, ele pede ao paciente que
> faça um exame tipo A, que dá falso
>
> negativo com probabilidade de 20% e falso positivo com probabilidade de
> 40%. O resultado desse exame dá positivo.
>
> Entretanto, desconfiado com a alta frequência de falso positivo do exame
> tipo A, o médico pede novamente
>
> que o paciente se submeta a um exame tipo B, cujas probabilidades de falso
> positivo e falso negativo são ambas
>
> de 10%, independentemente dos resultados do teste A. Novamente o resultado
> do teste tipo B é positivo.
>
> Qual a probabilidade de que o paciente tenha de fato a doença condicionada
> aos dois resultados dos exames
> tipo A e B?
>
> João
>
> --
> Esta mensagem foi verificada pelo sistema de antivírus e
> acredita-se estar livre de perigo.
>

-- 
Esta mensagem foi verificada pelo sistema de antivírus e
 acredita-se estar livre de perigo.