Ist es Möglich mit der Reinen Numerrik die überlagerungs und Teilungs Muster aller Natürlichen Wellen zu Modellieren?

Nein

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Er könnte fragen, wo de genzen der Formel sind

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Matheaufgabe zu bedingter Wahrscheinlichkeit und Satz von Bayes?

Es geht um Kreditwürdigkeit von Kunden und einen Test, der eingeführt wurde, um sie zu bestimmen. Jeder Kunde, der einen Score > 213 hat, wurde vom Test als kreditwürdig eingestuft. Die Kontingenztabelle zeigt, wie der Test die Kreditwürdigkeit (KW) einer Person bewertet hat und wie sie in der Realität war (nicht kreditwürdig = NKW). Die Sensitivität (Test hat NKW als NKW erkannt) ist 60/75 = 0,8 und die Spezifität (Test erkennt KW als KW) = 83/107 = 0,7757.

Die Aufgabe ist jetzt folgende: "Bei einem neuen Kunden wurde ein Score von 256 ermittelt, der Test geht also davon aus, dass er den Kredit zurückzahlen wird. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde den Kredit tatsächlich zurückzahlt?" und die Lösung dazu:

Ich verstehe nicht, wieso die Prävalenz (Krankheitshäufigkeit, also NKW-Wahrscheinlichkeit) hier relevant ist, da es ja um die KW-Häufigkeit geht. Außerdem ist mir der Nenner des Bruchs zu kompliziert, da laut Satz von Bayes unten ja eigentlich nur P(Test: KW) stehen müsste... ich habe zumindest mit dieser Formel gerechnet und was anderes rausbekommen: P(KW | Test: KW) = ( P(T:KW | KW)*P(KW) ) / P(T:KW)

Kann mir da jemand helfen? Sorry, dass die Frage so ausführlich ist, vielleicht ist gutefrage.net auch nicht der richtige Ort dafür, aber ich dachte, ich probiers mal. Ich hab auch schon ChatGPT gefragt, aber da kam erwartungsgemäß nur Müll raus. Also danke schonmal fürs überhaupt durchlesen :)

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Das ist grad der Witz bei Bayes, dass man infos nutzen kann, die man bei der direkten berechnung gar nicht braucht.

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