Chọn ngẫu nhiên một người và tiến hành làm xét nghiệm. Xác suất người đó không mắc bệnh X và có kết quả dương tính là 0,005. (kết quả làm tròn đến hàng phần ngàn).

Để giải bài toán này, ta cần xác định các yếu tố liên quan đến xác suất bệnh và kết quả xét nghiệm.

1. Thông tin đã cho:
- Một phần trăm dân số mắc bệnh X = 1% (tương đương 0,01).
- Xác suất xét nghiệm dương tính cho người mắc bệnh X = 0,995 (tức là 99,5%).
- Xác suất xét nghiệm dương tính cho người không mắc bệnh X = 0,005 (tức là 0,5%).

2. Xác suất dương tính thật sự:
Để tính xác suất dương tính thật sự (gọi là P(D+)), ta cần xem xét hai kịch bản:
- Người đó mắc bệnh X và có kết quả dương tính.
- Người đó không mắc bệnh X và cũng có kết quả dương tính.

Cách tính:
- Người mắc bệnh X:
- Xác suất = P(B) P(D+ | B) = 0,01 0,995 = 0,00995.
- Người không mắc bệnh X:
- Xác suất = P(NB) P(D+ | NB) = 0,99 0,005 = 0,00495.

3. Xác suất dương tính tổng cộng:
P(D+) = P(B) P(D+ | B) + P(NB) P(D+ | NB) = 0,00995 + 0,00495 = 0,0149.

4. Xác suất mới cần tìm:
Để tính xác suất người đó dương tính và thực sự không mắc bệnh, ta sử dụng định lý Bayes:
- P(NB | D+) = P(D+ | NB) * P(NB) / P(D+).
- P(NB | D+) = (0,005 * 0,99) / 0,0149.

5. Tính toán cuối cùng:
Thay số vào công thức:
P(NB | D+) = (0,00495) / 0,0149 ≈ 0,3322.

Kết luận, xác suất người được chọn ngẫu nhiên có kết quả dương tính nhưng thực sự không mắc bệnh X là khoảng 0,332, hay 33,2% (làm tròn đến phần ngàn).

Vì vậy, câu trả lời cuối cùng là: 33.2%.