La probabilidad de que el individuo tenga la enfermedad dado que dio positivo es de 0.1%.
Podemos encontrar esto usando el Teorema de Bayes.
Sea E el evento de que el individuo al azar tiene la enfermedad.
F es el evento que él no hace.
A es el resultado de un resultado positivo de la prueba.
La probabilidad de que el resultado sea positivo dado que tiene la enfermedad es P (A | E) = 0.999, es decir, la probabilidad de no obtener un falso negativo.
De manera similar, la probabilidad de que el resultado sea positivo dado que no tiene la enfermedad P (A | F) = 0.001, es decir, que obtiene un falso positivo.
Ahora podemos encontrar la probabilidad de que tenga la enfermedad dado que la prueba es positiva.
P (E | A) = [P (E) * P (A | E)] / [P (E) * P (A | E) + P (F) * P (A | F)]
= (0.001 * 0.999) / (0.001 * 0.999 + 0.999 * 0.999)
= 0.001
= 0.1%