We now show how John Thompson was a

We now show how John Thompson was able to derive these values with Bayes’ theorem. From discussions with market research specialists at the local university, John knows that special surveys such as his can either be positive (i.e ., predict an unfavorable market). The experts have told John that, statistically, of all new products with a favorable market (FM), market surveys were possible and predicted success correctly 70% of the time. Thirty percent of the time the surveys falsely predicted negative results or an unfavorable market (UM). On the other hand, when there was actually an unfavorable market for a new product, 80% of the survey correctly predicted negative results. The surveys incorrectly predicted positive results the remaining 20% of the time. These conditional probabilities are summarized in table 3.12. They are an indication of the accuracy of the survey that John is thinking of undertaking.
Recall that without any market survey information, John’s best estimates of a favorable and unfavorable market are

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi bây giờ hiển thị như thế nào John Thompson đã có thể để lấy được những giá trị này với định lý Bayes. Từ cuộc thảo luận với các chuyên gia nghiên cứu thị trường tại trường đại học địa phương, John biết rằng cuộc điều tra đặc biệt như ông có thể được tích cực (tức là., dự đoán một thị trường không thuận lợi). Các chuyên gia đã nói với John rằng, theo thống kê, tất cả sản phẩm mới với một thị trường thuận lợi (FM), khảo sát thị trường đã có thể và dự đoán sự thành công đúng 70% thời gian. Ba mươi phần trăm của thời gian các cuộc điều tra sai dự đoán kết quả tiêu cực hoặc một thị trường bất lợi (UM). Mặt khác, khi có thực sự là một thị trường bất lợi cho một sản phẩm mới, 80% các cuộc khảo sát chính xác dự đoán kết quả tiêu cực. Các cuộc điều tra không chính xác dự đoán kết quả tích cực 20% còn lại của thời gian. Các xác suất có điều kiện được tóm tắt trong bảng 3.12. Họ là một dấu hiệu của sự chính xác của các cuộc khảo sát John là suy nghĩ của cam kết.Nhớ lại mà không có bất kỳ thông tin khảo sát thị trường, John's ước tính tốt nhất của một thị trường thuận lợi và bất lợi

Kết quả (Việt) 2:

Bây giờ chúng ta thấy làm thế nào John Thompson đã có thể lấy được những giá trị với định lý Bayes '. Từ các cuộc thảo luận với các chuyên gia nghiên cứu thị trường tại các trường đại học địa phương, John biết rằng các cuộc điều tra đặc biệt như mình, hoặc có thể là tích cực (ví dụ., Dự đoán thị trường không thuận lợi). Các chuyên gia đã nói với John rằng, thống kê, của tất cả các sản phẩm mới với một thị trường thuận lợi (FM), khảo sát thị trường là có thể dự đoán và thành công một cách chính xác 70% thời gian. Ba mươi phần trăm thời gian của các cuộc điều tra sai dự đoán kết quả tiêu cực hoặc một thị trường không thuận lợi (UM). Mặt khác, khi có thực sự là một thị trường không thuận lợi cho một sản phẩm mới, 80% của cuộc khảo sát dự đoán một cách chính xác kết quả tiêu cực. Các cuộc điều tra không đúng dự đoán kết quả tích cực, còn lại 20% thời gian. Những xác suất có điều kiện được tóm tắt trong bảng 3.12. Họ là một dấu hiệu của tính chính xác của các cuộc khảo sát mà John đang nghĩ đến việc cam kết.
Nhớ lại rằng nếu không có bất kỳ thông tin khảo sát thị trường, ước tính tốt nhất của thị trường thuận lợi và bất lợi của John là