Aplicación simple y directa del Teorema de Bayes

Question

Supongamos que $\theta \in \Theta=\{0,1\}$ tal que $P(\theta = 0) = 0.1$ . Sea $X$ sea un v.r. tal que, dado $\theta=0$ , $X \sim N(50,1)$ y dado $\theta = 1$ , $X \sim N(52,1)$ . Demuestre que la probabilidad a posteriori de $\theta=0$ es mayor que el posteriori de $\theta = 1$ sólo si $$x < 51 - \frac{3}{2} \log(9)$$

Mi intento Utilizar el teorema de Bayes

$$P(\theta = \theta|X)=\frac{P(X|\theta=\theta) P(\theta)}{\sum_\Theta P(X|\theta=\theta) P(\theta)}$$

Observamos que el denominador es común para ambos valores de theta. Entonces tenemos que comparar $$P(X|\theta=0) P(\theta=0) \text{ and } P(X|\theta=1) P(\theta=1)$$

$\Rightarrow P(X|\theta=0) P(\theta=0) > P(X|\theta=1) P(\theta=1) \iff 0.1 \frac{1}{\sqrt{2 \pi}} e^{\frac{-(x-50)^2}{2}} > 0.9 \frac{1}{\sqrt{2 \pi}} e^{\frac{-(x-52)^2}{2}}$

$\Rightarrow \frac{-(x-50)^2}{2} > \log(9) + \frac{-(x-52)^2}{2} \iff x^2 - 100x + 2500 < x^2 - 104x + 2704 - 2 \log(9) \iff x < 51 - \frac{1}{2} \log(9)$

Me pregunto si me estoy perdiendo algo, porque no he podido averiguar de dónde proceden estos 3.

Gracias.

Answer 1

Por lo que a mí respecta, tiene usted razón y parece tratarse de una errata.

grid <- seq(40,60,0.05)

posterior <- function(theta, x) {
  z = 0
  if(theta==0) { 
    z = 0.1 
    m = 50 
  } else if(theta==1) { 
    z = 0.9
    m = 52
  }
  return((dnorm(x, mean=m, sd=1)*z)/(dnorm(x ,mean=50,s d=1)*0.1 
          + dnorm(x, mean=52,s d=1)*0.9))
}

par(lwd=2)
plot(x=grid, y=posterior(theta=0,x=grid), type="l", 
     col="red3", ylab="Posterior Probability", xlab="")
lines(x=grid, y=posterior(theta=1, x=grid), col="steelblue")
abline(v=51-0.5*log(9), lty=2)
legend(x = 40, y=0.8, legend=c(expression(paste(theta, " = ", 0)),
                               expression(paste(theta, " = ", 1))), 
       col=c("red3", "steelblue"), lty=c(1,1), 
       lwd=c(2,2), bty= "n")
mtext(text = expression(paste("51 - 0.5 ", log(9))))