Pregunta: Se encuentra que una prueba para cierta enfermedad tiene una precisión del 95%, lo que significa que diagnosticará correctamente la enfermedad en 95 de cada 100 personas que la padecen. La prueba también tiene una precisión del 95% para un resultado negativo, lo que significa que excluirá correctamente la enfermedad en 95 de cada 100 personas que no tienen

Se encuentra que una prueba para cierta enfermedad tiene una precisión del 95%, lo que significa que diagnosticará correctamente la enfermedad en 95 de cada 100 personas que la padecen. La prueba también tiene una precisión del 95% para un resultado negativo, lo que significa que excluirá correctamente la enfermedad en 95 de cada 100 personas que no tienen el alimento. Para un determinado segmento de la población la incidencia de la enfermedad es del 4%.


(1) Si una persona da positivo, encuentre la probabilidad de que la persona realmente tenga la enfermedad (Sugerencia: defina los eventos apropiados y use el Teorema de Bayes);
(2) Ahora suponga que la incidencia de la enfermedad es del 49%. Calcule la probabilidad de que la persona realmente tenga la enfermedad, dado que la prueba es positiva;
(3) La probabilidad que obtuvo en (1) es mucho menor que 0,95, si su cálculo es correcto. Por lo tanto, puede concluir que solo hay una probabilidad mucho menor de afirmar que "la persona realmente tiene la enfermedad" después de saber que "la prueba es positiva", aunque la prueba tiene un 95% de "exactitud". Explique esta diferencia.

**todas una pregunta** ayuda por favor!! :(