## (a) Satz der totalen Wahrscheinlichkeit

#Definiere Vektor mit IP(L(i))
pLi<-c(0.3,0.2,0.4,0.1)

#Definiere Vektor mit IP(D|L(i))
pDLi<-c(0.1,0.05,0.05,0.9)

#Berechne Wahrscheinlichkeit für Ausfall mit dem
#Satz der totalen Wahrscheinlichkeit
pD<-sum(pDLi*pLi)

#Gebe Ergebnis aus
pD

## (b) Bayes Formel

#Nutze bisherige Eingaben für die Bayes Formel für IP(L(1)|D)
pL1D<-(pDLi[1]*pLi[1])/pD

#Gebe Ergebnis aus
pL1D