Trong một đợt nghiên cứu tỷ lệ ung thư do hút thuốc lá gây nên, người ta thấy rằng tại tỉnh
Gọi \[A\] là biến cố “người nghiện thuốc lá”, suy ra \[\bar A\] là biến cố “người không nghiện thuốc lá”
Gọi \[B\] là biến cố “người bị bệnh ung thư”
Theo giả thiết ta có:
\[\begin{array}{l}P\left( A \right) = 0,2 \Rightarrow P\left( {\bar A} \right) = 0,8\\P\left( {B|A} \right) = 0,7\\P\left( {B|\bar A} \right) = 0,15\end{array}\]
Áp dụng công thức xác suất toàn phần ta có: \[P\left( B \right) = P\left( A \right).P\left( {B|A} \right) + P\left( {\bar A} \right).P\left( {B|\bar A} \right) = 0,2.0,7 + 0,8.0,15 = 0,26\]
Xác suất mà người đó là nghiện thuốc lá khi biết bị bệnh ung thư là \[P\left( {A|B} \right)\]
Theo công thức Bayes, ta có
\[P\left( {A|B} \right) = \frac{{P\left( A \right).P\left( {B|A} \right)}}{{P\left( B \right)}} = \frac{{0,2.0,7}}{{0,26}} = \frac{7}{{13}} \approx 0,54\].
Như vậy khi gặp một người bị bệnh ung thư tại tỉnh này thì xác suất (làm tròn đến hàng phần trăm) người đó nghiện thuốc lá là \[0,54\].