বেইস থিউরেম,
ধরি, খুব রেয়ার একটা রোগ। হাজারে এক জনের হয়। ডাক্তারের কাছে যাবার পর ডাক্তার আমাকে সেই রোগের টেস্ট দিলো।
টেস্টের রেজাল্ট আসে পজিটিভ। মানে আমার ঐ রোগটা আছে! নিশ্চিৎ?
ডাক্টার বললো, হুম তাই মনে হচ্ছে। এই টেস্ট খুব একুরেট। ৯৯% ক্ষেত্রে রেজাল্ট ঠিক আসে। শুধু ১% ক্ষেত্রে ভুল। মানে মাত্র ১% ক্ষেত্রে রোগটা কারো নেই তবুও দেখায় তার আছে।
আমার এই রোগ হবার পসিবিলিটি কতটুকু ধরবো? ৯৯%।
না! এখানে আসে Bayes' theorem. শুধু ঐ টেস্টের উপর ভিত্তি করে আমার রোগটা থাকার সম্ভাবনা আসলে মাত্র নয় পার্সেন্ট [৯%]!
কি করে? এই ভিডিওতে এর এক্সপ্লেনেশন আছে।
https://www.youtube.com/watch?v=R13BD8qKeTg&feature=youtu.be&t=2m20s
- Comments:
- কিভাবে? তার ব্যখ্যা। ধরি কোথাও ১০০০ লোক আছে। যেহেতু হাজারে ১ জনের হয় তাই এর মাঝে ১ জনে সেই রোগটা আছে।
এদের সবার টেস্ট করা হলো। যার রোগটা আছে তার পজিটিভ আসবে।
এবং টেস্ট করলে যেহেতু ১০০ জনে ১ জনের ফলস পজিটিভ আসে, তাই হাজরে আরো ১০ জনের পজিটিভ আসবে যাদের রোগটা নেই।এভাব ১১ জন পজিটিভ পাবে। যাদের মাঝে সত্যি সত্যি মাত্র ১ জনের রোগটা আছে।
পজিটিভদের কারো রোগ থাকার সম্ভাবা ১/১১ = ৯% মাত্র।
- Apparently both uses the same input, but gives a view from a different angle on what the numbers mean.
- অথচ আমার ধারনা ছিলো সবাই এই ব্যপারে সত্য কথা বলে।
- অধিকাংশ এই ব্যপারে মিথ্যা বলে এটা সত্য। কিন্তু এই কথাটা আমি ফেসবুকে এসে জেনেছি। এর আগে বেশি সরল মনে যে যা বলে বিশ্বাস করে নিতাম।
in that sense. - মাল্টি পার্টের এত বিশাল কমেন্টস/স্টেটাস আপনার পেইজে পোষ্ট করার অনুরোধ থাকলো Abdullah Muhammad Tareq, আমি মুছে দিচ্ছি। জাজাকাল্লাহ। :-)