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那么，如果在这个检查中被诊断为阳性的时候，实际患上这种癌症的概率为多少呢？
2-2根据医疗数据，设定“先验概率”
该推算的顺序，与第一讲中进行的推算顺序完全相同。
因为具体事例有所区别，带给各位读者的印象可能会不太一样，因此，下文将沿袭第一讲的方式，对推算的顺序进行详细说明。
这个例子的特殊性在于，先验概率是一项客观存在的流行病学数据。
第一讲中已经解释过，先验概率，是“在获得信息之前，各个类别的存在概率”
。
在这个案例中共有两种类别：一种是“罹患癌症的人”
，另一种是“健康的人”
。
正如问题设定中所述，这种癌症的罹患率为0.001，因此流行病学认为，1000人中有1人会罹患这种癌症。
因此，如果要在检查前推测自己是否罹患这种癌症的话，如下面的图表2-1所示。
图表2-1根据癌症罹患率得出的先验分布
下面，重新解释一遍该图。
该图表示的是：在接受简易检查诊断之前，判断你是否罹患了癌症的可能性。
你所在的世界分为左侧表示“罹患癌症”
和右侧表示“身体健康”
的两个“可能世界”
，而你一定处在这两个可能世界中的一个当中。
所以并不知道到底属于哪一个世界，仅仅是作为推测而已。
也就是说，世界分为了两个互不相同的部分（可能性分为了两种）。
但是，并非完全没有办法来推测你究竟处在哪个“可能世界”
。
通过流行病学数据我们知道，这种癌症的罹患率为0.001。
也就是说，统计显示，1000人中有1人罹患这种癌症，所以，这可以作为判断你是否罹患该种癌症的参考。
如果直接套用的话，可以推算罹患该种癌症的概率为0.001。
也就是说，“你究竟属于两个可能世界中的哪一个”
的问题，在没有任何个人信息的情况下，属于左侧世界的概率可被推算为0.001，属于右侧世界的概率可被推算为0.999。
2-3以检查准确率为线索，设定“条件概率”
下一步就是设置为不同类别带来特定信息的条件概率。
本例中的信息是指检查结果所呈现出的阳性及阴性。
正如第一讲中所述，这一过程离不开客观数据的支撑。
在本例中，就使用了与简易检查相关的客观数据。
（图表2-2）
图表2-2检查准确率的条件概率
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