1. Главная
  2. Библиотека
  3. Теория вероятностей
  4. В общий набор картинок с животными каждый день попадают...
Разбор задачи

В общий набор картинок с животными каждый день попадают изображения из двух источников: В каждом источнике доля картинок с котом разная: из S1 кот на картинке встречается в 70% случаев; из S2 кот встречается в 30% случаев. Перед тем как раздать картинки

  • Предмет: Теория вероятностей
  • Автор: Кэмп
  • #Теория вероятностей и математическая статистика
  • #Байесовские методы в статистике
В общий набор картинок с животными каждый день попадают изображения из двух источников: В каждом источнике доля картинок с котом разная: из S1 кот на картинке встречается в 70% случаев; из S2 кот встречается в 30% случаев. Перед тем как раздать картинки

Условие:

В общий набор картинок с животными каждый день попадают изображения из двух источников:

В каждом источнике доля картинок с котом разная:

из S1 кот на картинке встречается в 70% случаев;
из S2 кот встречается в 30% случаев.
Перед тем как раздать картинки ученикам, детектор ставит техническую метку «CAT», если считает, что на изображении кот. Качество детектора по источникам известно:

Для картинок с котом:

из S1 он ставит «CAT» в 85% случаев;
из S2 – в 75% случаев;
Для картинок без кота:

из S1 он по ошибке ставит «CAT» в 10% случаев;
из S2 – в 5% случаев.
Нужно найти:

вероятность того, что на картинке действительно кот, если детектор уже поставил метку «CAT»;
вероятность того, что картинка с меткой «CAT» пришла из источника S1.

Решение:

Шаг 1: Определим события и известные вероятности

Пусть: \nS1 – событие «картинка из источника S1» \nS2 – событие «картинка из источника S2»
К – событие «на картинке кот» \nC – событие «детектор поставил метку CAT»

Из условия: \nP(S1) = P(S2) = 0.5 (так как каждый день попадают из двух источников, вероятно поровну) \nP(К|S1) = 0.7 \nP(К|S2) = 0.3

Вероятности работы детектора: \nP(C|К,S1) = 0.85 \nP(C|К,S2) = 0.75 \nP(C|не К,S1) = 0.10 \nP(C|не К,S2) = 0.05

Шаг 2: Найдем P(C|S1) и P(C|S2) (полная вероятность метки CAT для каждого источника)...

Внутри — полный разбор, аргументация, алгоритм решения, частые ошибки и как отвечать на каверзные вопросы препода, если спросит

Попробуй решить по шагам

Попробуй один шаг и продолжи в режиме обучения или посмотри готовое решение

Какая из следующих формул используется для вычисления полной вероятности события C (детектор поставил метку CAT), учитывая, что картинки могут приходить из двух источников S1 и S2 с равной вероятностью?

Что нужно знать по теме:

Что нужно знать по теме

Алгоритм решения

Топ 3 ошибок

Что спросит препод