By Pierre Teilhard de Chardin

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Il libro raccoglie le principali vignette edite ed inedite del 1993. Un anno così burrascoso dal punto di vista politico da rappresentare, in step with Forattini, un'autentica cuccagna.

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05 0 0 2 4 6 8 x 10 Fig. 4. 6 La distribuzione binomiale Consideriamo una prova consistente in n tentativi e sia p la probabilit` a assegnata a priori di ottenere l’evento desiderato (successo) in ogni tentativo. Si vuole trovare la probabilit` a dell’evento costituito da x successi nella prova considerata. ) n e p sono parametri assegnati e b(x; n, p) `e la probabilit` a dell’evento costituito da x successi. Consideriamo una serie di prove tutte costituite da x successi e n − x fallimenti, indicati rispettivamente con i simboli X e O: X X O O O X ...

6 Risulta pertanto una diagnosi che propende per la malattia H3 , che ha una probabilit` a di circa il 75%. 09% SINTOMO 8748 8 748 / 11 638 = 75% Fig. 7. Illustrazione grafica del teorema di Bayes nel caso di 3 malattie con dei sintomi comuni I codici di calcolo per la diagnosi automatica fanno in genere largo uso del teorema di Bayes. La soluzione del problema pu` o anche essere trovata per via grafica come mostrato in Fig. 00035, 0, 1458), si ottengono i numeri finali 2880, 10, 8748. Si arriva anche in questo modo, a meno degli arrotondamenti, al risultato fornito dalla formula di Bayes.

Per prima cosa `e necessario determinare la probabilit` a di ammalarsi per un generico individuo (uomo o donna) della popolazione. Essa `e data dalla probabilit` a che l’individuo sia una donna, per la probabilit` a che una donna ha di ammalarsi, pi` u la probabilit` a che l’individuo sia un uomo per la probabilit` a che un uomo ha di ammalarsi. 35). 0725 . Il numero atteso di ammalati (speranza matematica) si calcola moltiplicando il numero di prove (individui) per la probabilit` a classica P (H) appena trovata.

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