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  1. TrainBayes (DFG)
  2. siMINT (BMBF)
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Material

  1. Trainingsinhalte aus dem Teilprojekt TrainBayes (DFG)
  1. Für Lehrkräfte


Simulation mit einem Doppelbaum


Hier ist ein Doppelbaum zu einer Bayesianischen Situation gegeben, in der 1000 Personen mit einem medizinischen Diagnosetest getestet werden. Zunächst wird angenommen:
  • 8% der Personen sind erkrankt.
  • 90% der erkrankten Personen werden mit dem medizinischen Diagnosetest als solche erkannt, also positiv getestet.
  • 15% der gesunden Personen werden mit dem medizinischen Diagnosetest fälschlicherweise positiv getestet.

Eine mögliche Frage, die man sich in einer solchen Situation stellen kann ist: Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person tatsächlich erkrankt ist, wenn sie positiv getestet wird.
Diese Wahrscheinlichkeit entspricht dem Anteil von tatsächlich erkrankten (und positiv getesteten) Personen unter allen positiv getesteten Personen ist. Dieser ist in dem Bruch auf der rechten Seite dargestellt und die für die Berechnung notwendigen Häufigkeiten sind im Doppelbaum hervorgehoben.

Die gegebenen Anteile in der Bayesianischen Situation können variieren. Man kann sich fragen, wie sich Schwankungen der drei gegebenen Informationan auf die Wahrscheinlichkeit auswirken, dass eine Person tatsächlich erkrankt ist, wenn sie positiv getestet wird.

Mit dieser Simulation können Sie die Auswirkung von solchen Variationen im Doppelbaum und im Bruch, der diese Wahrscheinlichkeit darstellt, untersuchen.

Personen krank gesund krank und positiv getestet krank und negativ getestet gesund und positiv getestet gesund und negativ getestet positiv getestet negativ getestet Personen
krank und positiv getestet positiv getestet krank und positiv getestet krank und positiv getestet gesund und positiv getestet