>>277
なんでもかんでも確率変数にして
実測値から確率分布がどう変化するかをみるのがベイズだと思っている。
件の話では感度も特異度も定数とは考えないで話を進めちゃう。

犬三匹本のKruscke 曰く
The role of data is to re-allocate credibitity across possibilities.
We reallocte credibitility to paramete values that are consistent with the data.

ｐ値ですら確率分布を考えうる。
p<0.05だから有意差あり、とドヤ顔で言っている奴にｐ値の95%信頼区間はどれくらいですかと聞くと唖然するね。
（アホ扱いされないように自分で計算してからすべき質問）

なんでも確率変数と考えるとこんなのもあり。

平均100 標準偏差15で定義される知能指数で
　標準大学の新入生の知能指数の平均が100
　裏口医大の新入生の知能指数の平均が85であったとする。
どちらも新入生は100人として各大学から1/10を無作為抽出して知能指数をｔ検定したときのｐ値の期待値、中央値を求めよ。
また、ｐ値が0.05以上になって裏口医大の新入生の知能指数は統計的に有意差はないと主張できる確率はいくらか？

知能指数が正規分布するとして乱数発生させてシミュレーションしたら
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.0000002 0.0092459 0.0388977 0.1082749 0.1295300 0.9942922
とう結果が得られた。