In exams.forge.data: Sample and Precomputed Data for Use with 'exams.forge'

library("exams")
include_supplement('bayes.num', recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL
repeat {
  ab      <- sample(1:4, 1)
  gesucht <- switch(ab, "A|B", "!A|B", "A|!B", "!A|!B")
  pa      <- sample(c(1:4,6:9)/10, 1)
  pba     <- sort(c(pa, 1-pa), decreasing=TRUE)*sample((5:9)/10, 1)
  gestxt  <- switch(ab, "Proband ist weiblich wenn sie depressiv ist", 
                        "Proband ist männlich wenn er depressiv ist",
                        "Proband ist weiblich wenn sie nicht-depressiv ist",  
                        "Proband ist männlich wenn er nicht depressiv ist")
  ev      <- prob_solve(gesucht, "A"=pa, "B|A"=pba[1], "B|!A"=pba[2])
  if (!is.na(ev)) break
}
sc  <- num_result(ev, 4)

Question

In einer Probandengruppe für die Testung eines Antidepressivums sind r 100*pa[1]% weiblich. Bei den Frauen in der Probandengruppe haben r 100*pba[1]% eine Depression, bei den Männern sind es r 100*pba[2]%.

Benutzen Sie die folgenden Ereignisse:

• A: "Proband ist weiblich"
• B: "Proband ist depressiv"

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit für "r gestxt"?

Meta-information

extype: num exsolution: r sc$fx[1] extol: r sc$tolerance exname: r if(exists("story")) story else knitr::current_input()

exams.forge.data documentation built on Sept. 11, 2025, 9:09 a.m.