[color=#ff0000][b]Schieberegler [/b][/color]"Prävalenz":[br]Die Wahrscheinlichkeit [b]P(inf)[/b], dass eine Person erkrankt ist[br][br][color=#ff0000][b]Schieberegler [/b][/color]"Sensitivität":[br]Die Wahrscheinlichkeit [b]P(pos | inf)[/b], dass der Test bei einer infizierten Person positiv anzeigt[br][br][color=#ff0000][b]Schieberegler [/b][/color]"Spezitifität":[br]Die Wahrscheinlichkeit [b]P(neg | ges)[/b], dass der Test bei einer gesunden Person negativ anzeigt[br][br][i]Mit dem [b]Satz von Bayes[/b] kann die Wahrscheinlichkeit berechnet werden, dass eine Person bei einem positiven Test erkrankt ist.[/i]

[list=1][*]Benutze die [b][i]Schieberegler[/i][/b], um andere Tests zu simulieren. Finde damit heraus, wie der Test jeweils genau verändert wird.[/*][*][b][i]Erkläre [/i][/b]die Bedeutung des eingezeichneten Punktes sowie den Verlauf des [b][i]Graphen[/i][/b].[/*][*]Starte das Applet neu. [b][i]Erkläre [/i][/b]in eigenen Worten, was zu Beginn genau angezeigt und welche Rechnung unten durchgeführt wird.[/*][*][b][i]Ein Test[/i][/b] zeigt bei 1,5% der Infizierten ein negatives Ergebnis und bei 1% der Gesunden ein positives. Nimm zur Berechnung an, dass 0,5% der Bevölkerung tatsächlich infiziert ist. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, tatsächlich erkrankt zu sein, wenn der Test positiv ist?[/*][*]Beschreibe [b][i]verschiedene [/i][/b]Situationen, bei welchen mit [b][i]hoher [/i][/b]Wahrscheinlichkeit bei einem positiven Test auch tatsächlich eine Infektion stattgefunden hat.[/*][*][b][i]Formuliere [/i][/b]eine eigene Aufgabe, die mit diesem Applet [i]nicht[/i] gelöst werden kann.[/*][/list]