TỔNG ÔN ĐỊNH LƯỢNG: CÔNG THỨC XÁC SUẤT TOÀN PHẦN – CÔNG THỨC BAYES

Công thức xác suất toàn phần giúp chúng ta xác định xác suất xảy ra của một sự kiện dựa trên các kịch bản hoặc nguyên nhân khác nhau. Nó giống như việc nhìn một bức tranh lớn, nơi mỗi phần nhỏ đều đóng góp vào tổng thể. Công cụ này đặc biệt hữu ích khi sự kiện có thể xảy ra qua nhiều con đường khác nhau, và chúng ta cần tính toán khả năng tổng quát của nó.

Trong khi đó, Công thức Bayes đóng vai trò như một chiếc “la bàn” giúp chúng ta định hướng ngược lại, từ kết quả đã xảy ra quay lại tìm hiểu nguyên nhân. Nó cho phép chúng ta đánh giá khả năng một nguyên nhân cụ thể đã gây ra sự kiện dựa trên các dữ liệu quan sát được. Điều này vô cùng quan trọng trong các lĩnh vực như chẩn đoán bệnh, phân tích dữ liệu, hay thậm chí trong trí tuệ nhân tạo.

Ví dụ, trong thực tế, công thức Bayes có thể giúp bác sĩ xác định khả năng một bệnh nhân mắc bệnh khi biết kết quả xét nghiệm, hoặc hỗ trợ các hệ thống AI dự đoán hành vi dựa trên dữ liệu trước đó. Còn công thức xác suất toàn phần thường được ứng dụng trong việc dự báo rủi ro, phân tích hiệu suất, hay tối ưu hóa các lựa chọn. Hãy cùng ôn tập với các bài toán dưới đây !!!

https://drive.google.com/file/d/1nhKQvlJz8npoAKqHEkwAkOEVBJ26UxAW/view?usp=sharing