Exercício.
Um laboratório desenvolveu um teste para detectar o vírus da AIDS. A margem de acerto do teste é de 95% entre as pessoas que são portadores do vírus, isto é, resulta positivo.
Entretanto, a margem de erro do teste é de 1% entre as pessoas que não são portadoras do vírus, isto é, resulta “falso positivo”.
Se 0,5% da população é portadora do vírus, qual é a probabilidade de uma pessoa realmente ter o vírus, dado que ela fez o teste e resultou positivo?
Solução: Sejam os eventos
D = “a pessoa tem o vírus”
E = “o teste resulta positivo”
• Desejamos saber P (D|E ). Note que
P (D)=0,005, P (E|D)=0,95 e P (E|D’)=0,01.
Aplicando a Regra de Bayes, temos:
P (D|E) = P (E|D) P (D) / [P (E|D) P (D) + P (E|D’ ) P (D’ )]
P (D|E) = 0,95 x 0,005 /(0,95 x 0,005 + 0,01 x 0,995)
P (D|E) = 0,00475/0,0147 = 0,323.
Exercicio: * Explique porque a chance de uma pessoa ter o vírus, dado que o teste resultou positivo, é menor do que 1/3.
Até entendo a aplicação da fórmula e tal, mas não entendo pq o enunciado falou "A margem de acerto do teste é de 95% entre as pessoas que são portadores do vírus" e a pergunta é: "qual é a probabilidade de uma pessoa realmente ter o vírus, dado que ela fez o teste e resultou positivo"
eu responderia insta 95% se fosse uma prova de alternativa :P
+REP aí pra quem me fazer entender como a resposta é só 32,3% !
AVISO: TÓPICO ANTIGO
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