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Aufgabe:

1.

Ein HIV-Test habe eine Sensitivität von 97% und eine Spezifität von 95,5%. Der Test wird bei einer Population von 100 000 Personen angewendet, wobei 0.6% der Gesamtbevölkerung an HIV erkrankt sind.
Es sei Ereignis :
A="Test positiv" und Ereignis
B="Person an HIV erkrankt".

Berechnen Sie für eine zufällig gewählte Person die Wahrscheinlichkeit (in Prozent), dass der Test positiv ist, d. h. ()
P (gerundet, in %)


2.

Berechnen Sie für eine zufällig gewählte Person die Wahrscheinlichkeit, dass der Test negativ ist und man mit HIV infiziert ist, d.h. ((auf A strich oben) ∩)

3.

Wie viele Personen (absolut von 100 000) werden als falsch-positiv eingestuft?

4.

An einem Produktionsstandort werden Teststreifen durch drei Maschinen produziert, und zwar produziert die erste (zweite, dritte) Maschine 10% (30%, 60%) der Gesamtproduktion.
Die erste (zweite, dritte) Maschine hat 3% (4%, 5%) Ausschuss (defekte Teststreifen).

Wie gross ist die Wahrscheinlichkeit für einen defekten Teststreifen?

5.

Ein Teststreifen wird als defekt erkannt. Wie gross ist die Wahrscheinlichkeit, dass er von der zweiten Maschine kommt, unter der Voraussetzung, dass er als defekt erkannt wurde?

Problem/Ansatz:

Kann mir hier bitte jemand helfen bei diesen Wahrscheinlichkeitsrechnungen.

Ich blicke nicht ganz durch wie ich das berechnen kann. Vielen Dank.

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Bei der ersten ist p(A) gemeint zu berechnen.

1 Antwort

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Aloha :)

Wir tragen die Infos aus dem Text erstmal in eine kleine Tabelle ein:$$\begin{array}{l|rr|r} & A\coloneqq\text{Test positiv} & \overline{A}=\text{Test negativ} & \text{Summe}\\\hline B\coloneqq\text{Person hat HIV} & 97\%\cdot(0,6\%\cdot100\,000) & & 0,6\%\cdot100\,000 \\[1ex] \overline B\coloneqq\text{Person gesund} & & 95,5\cdot(99,4\%\cdot100\,000)\% & 99,4\%\cdot100\,000\\\hline\text{Summe} & & & 100\,000 \end{array}$$

Nun multiplizieren wir alles aus und füllen die Lücken durch Addition / Subtraktion:$$\begin{array}{l|rr|r} & A\coloneqq\text{Test positiv} & \overline{A}=\text{Test negativ} & \text{Summe}\\\hline B\coloneqq\text{Person hat HIV} & 582 & 18 & 600 \\[1ex] \overline B\coloneqq\text{Person gesund} & 4\,473 & 94\,927 & 99\,400\\\hline\text{Summe} & 5\,055 & 94\,945 & 100\,000 \end{array}$$

Daraus können wir nun die ersten 3 Antworten bequem ablesen.

$$p_1=\frac{\#A}{100\,000}=\frac{5\,055}{100\,000}=5,055\%$$

$$p_2=\frac{\#(\overline A\cap B)}{100\,000}=\frac{18}{100\,000}=0,018\%$$

$$\#(A\cap\overline B)=4473$$

Jetzt kommen wir zu den Teststreifen. Da die Teststreifen je nur von einer Maschine bearbeitet werden, sind die Ausschussraten voneinander unabhängig. Wir können den Anteil defekter Teststreifen direkt bestimmen:$$p(\text{defekt})=3\%\cdot10\%+4\%\cdot30\%+5\%\cdot60\%=0,045=4,5\%$$

Wenn ein Teststreifen als defekt erkannt wurde, kommt er mit der Wahrscheinlichkeit:$$\frac{p(\text{defekt von 2-ter Maschine})}{p(\text{defekt})}=\frac{4\%\cdot30\%}{4,5\%}\approx26,67\%$$von der zweiten Maschine.

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