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也就是设定癌症患者检查结果为阳性或阴性的条件概率，以及健康人检查结果为阳性或阴性的条件概率（使用治疗数据）。
3．由于检查结果呈“阳性”
，因此暂不考虑“阴性”
情况。
4．对“癌症＆阳性”
的概率与“健康＆阳性”
的概率数值，恢复标准化条件（保持之前的比例关系，使相加结果为1）
5．标准化条件下的“癌症＆阳性”
的数值，即为检查结果为阳性的患者实际患癌的时候概率（贝叶斯逆概率）。
6．在观察检查结果后，先验概率更新为后验概率（贝叶斯更新）。
练习题
答案参见此处
假设现在是流感流行期，由于高烧而前来医院就诊的患者中，有70％患的是流感，30％患的是普通感冒。
通过流感检测工具检查出来的阳性-阴性概率总结于以下表格中。
此时，通过以下步骤来推测，在流感检测工具上显示阳性时患流感的概率，以及显示阴性时未患流感的概率。
各个类别的先验概率分别为，
（a）＝（）、（b）＝（）
添加信息后的条件概率分别为，
（c）＝（）、（d）＝（）
（e）＝（）、（f）＝（）
四种互不相同的情况的概率分别为，
（g）＝（）×（）＝（）
（h）＝（）×（）＝（）
（i）＝（）×（）＝（）
（j）＝（）×（）＝（）
将观察结果为“阳性”
的两种可能性的概率进行标准化处理，则
观察结果为“阳性”
的情况下，患“流感”
的后验概率＝（）
将观察结果为“阴性”
的两种可能性的概率进行标准化处理，则
观察结果为“阴性”
的情况下，患“流感”
的后验概率＝（）
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