如果我的频率分布描述了心脏出现一定程度症状的正常患者的频率（假设50％的患者出现“3”，20％出现“2”，30％出现一个“4”。
我如何使用此数据测试新患者是健康还是不健康？相对频率会说，如果患者出现“3”，那么他们健康的可能性为50％，如果他们坐在分布中间，他们是否更有可能健康？
此外，您将如何继续将此概率与同一患者的其他24项测试相结合，以获得总体概率？
非常感谢
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我假设“正常患者”，你的意思是健康。
要使用p（3 | health）获得p（健康状态| 3），您可以调用贝叶斯规则：
p（A | B）= p（B | A）p（A）/ p（B）
其中p（）表示概率，和|表示条件性，使得“A | B”表示“给定B”，或“A条件B”。
这将需要知道健康患者的总体比例和呈现“3”的患者的总体比例。把它们放在一起给出了
p（健康| 3）= p（3 |健康）p（健康）/ p（3）
在最简单的情况下，您可以在上面的表格中使用贝叶斯规则和B来表示所有测试结果的交集（测试1中的给定结果和测试2中的给定结果等），但它依赖于您有哪些数据。
让X，Y和Z表示来自三次测试的给定结果
p（健康|（X＆amp; Y＆amp; Z））= p（（X＆amp; Y＆amp; Z）|健康）p（健康）/ p（X＆amp; Y＆amp; Z）
这可以简化为以下IF并且只有结果X，Y和Z是独立的，X |健康，Y |健康，Z |健康
p（健康|（X＆amp; Y＆amp; Z））= p（X |健康）p（Y |健康）p（Z |健康）p（健康）/（p（X）p（Y）p（ Z））