Pregunta de probabilidad de lluvia

Esta es la pregunta: la mayoría de las mañanas, Víctor consulta el parte meteorológico antes de decidirse a llevar un paraguas. Si el pronóstico es "lluvia", la probabilidad de que realmente llueva ese día es del 80 %. Por otro lado, si el pronóstico es “sin lluvia”, la probabilidad de que realmente llueva es igual al 10%. Durante el otoño y el invierno el pronóstico es “lluvia” el 70% del tiempo y durante el verano y la primavera es del 20%.

(a) Un día, a Víctor se le pasó el pronóstico y llovió. ¿Cuál es la probabilidad de que el pronóstico sea “lluvia” si fue durante el invierno? ¿Cuál es la probabilidad de que el pronóstico fuera “lluvia” si fuera durante el verano?

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He descubierto el numerador tanto para el invierno como para el verano, pero tengo problemas con el denominador. Cualquier ayuda es apreciada.

Hasta ahora tengo: Sea A el evento de que el pronóstico era lluvia. Sea B el evento de que llovió. Sea p la probabilidad de que el pronóstico diga lluvia. Entonces,

P(A|B) = P(B|A)P(A)

Respuestas (2)

Se vuelve más fácil si nombra los eventos "mnemónicamente" y usa una fórmula más simple, por ejemplo

R = caso de que llueva,
F = evento Pronóstico era lluvia

PAG ( R | F ) = PAG ( R F ) PAG ( R F ) + PAG ( R F C )

Gracias. ¿Qué significa la parte en el denominador del lado derecho?
F C significa pronóstico de no lluvia, y PAG ( R F C ) se expande a PAG ( R | F C ) PAG ( F C )
¿La forma expandida es una forma diferente de calcularlo?
No es una forma diferente , es la ley multiplicativa que se aplica cuando dos eventos son dependientes. Si hubieran sido independientes, habría sido PAG ( R ) . PAG ( F C ) .
ah ¡Eso tiene sentido! Conozco las reglas individuales, pero tengo problemas para saber cuándo aplicarlas.

Hagámoslo para el invierno. Usando su notación: let A se pronostica lluvia, y B es lluvia real. Durante el invierno 70 % de las previsiones son de lluvia, por lo que PAG ( A ) = 0.7 y la probabilidad de que el pronostico no sea lluvia es PAG ( A ¯ ) = 1 0.7 = 0.3 , por lo tanto usando la regla de Bayes

PAG ( A | B ) = PAG ( B | A ) PAG ( A ) PAG ( B ) = 0.8 × 0.7 PAG ( B | A ) PAG ( A ) + PAG ( B | A ¯ ) PAG ( A ¯ ) = 0.8 × 0.7 0.8 × 0.7 + 0.1 × 0.3 ,

puedes hacer lo mismo para el verano reemplazando 0.7 por 0.2 y 0.3 por 0.8 .