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横向阅读这张图表可知：上面一行是癌症患者的情况，检查结果呈阳性的概率为0.95。
也就是说，查出患者得了癌症的概率为95％。
那么误诊的概率便是1-0.95＝0.05了。
这表明，每接受检查100人中，其中5人，即使身患癌症，诊断出来的结果也是阴性。
下面一行是健康者的情况，误诊为阳性的概率为2％。
因此，准确诊断为阴性的概率就是1-0.02＝0.98。
从上面的图表，我们可以得知，简易检查并不是那么完善，它存在着误诊的风险。
所谓的风险包含了：“身患癌症，却诊断为健康”
和“很健康，却误诊为癌症”
这两种情况。
这种概率，就是先前讲过的，在限定类别场合下的各个检查结果的条件概率。
把各个类别作为检查结果的“原因”
来看待的话，如果明确了原因（身患癌症或是健康），就可以知道结果（阳性或阴性）的概率。
上一节中共分了两个大类，根据具体信息，每个大类又被分成了两小类，如图表2-3所示。
图表2-3四种互不相同的可能性
如图表2-3所示，你的身体内部存在四种可能性。
患癌并呈现阳性（左上区域），患癌并呈现阴性（左下区域），健康状态下的阳性（右上区域）和健康状态下的阴性（右下区域）四种情况。
并且，根据各区域所表示的概率，用乘法计算，得到图表2-4。
图表2-4四种互不相同的可能性各自的概率
2-4检查结果呈阳性，因而排除掉“不可能的情况”
此刻，你已经了解到自己的检查结果呈阳性。
而这件事又可以这么理解：你获取一项关于自己身体内部状况的信息，也就为“可能性世界”
增添了新的信息。
在现实世界中，因为观察到了“阳性”
这一结果，“阴性”
这一结果便可以排除了。
用图形表示，如图表2-5所示。
图表2-5获得信息之后，可能性受到限定
2-5计算罹患癌症的“贝叶斯逆概率”
在上一节中，因为观察到“阳性”
这一诊断结果，因此，可能世界被限定为2个。
也就是说，你所处的世界或是“癌症＆阳性”
的世界，或是“健康＆阳性”
的世界，只有这两种可能性。
对检查结果的观察，使得可能性从4种减少到2种。
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