बेज़ प्रमेय कैलकुलेटर

इस कैलकुलेटर के बारे में

यह कैलकुलेटर बेज़ प्रमेय P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B) लागू करता है, ताकि नया साक्ष्य B देखे जाने पर पूर्व प्रायिकता P(A) को उत्तरवर्ती प्रायिकता P(A|B) में अद्यतन किया जा सके — इसके लिए किसी परीक्षण की संवेदनशीलता (सही धनात्मक दर) और मिथ्या-धनात्मक दर से यह निकाला जाता है कि धनात्मक परिणाम मिलने पर कोई बात वास्तव में सच होने की कितनी संभावना है। यह बेज़ियन अनुमान की गणितीय रीढ़ है: ऐसा तर्क जो औपचारिक रूप से इसे जोड़ता है कि आप पहले क्या मानते थे और नया डेटा क्या बताता है।

डॉक्टर और महामारी विज्ञानी चिकित्सा परीक्षणों के परिणाम सही ढंग से समझने में इसका उपयोग करते हैं — किसी दुर्लभ रोग के लिए धनात्मक परिणाम के बावजूद उस रोग के होने की वास्तविक संभावना कम हो सकती है यदि मिथ्या-धनात्मक दर रोग की व्यापकता की तुलना में ऊँची हो। सांख्यिकीविद, स्पैम फ़िल्टर और मशीन-लर्निंग वर्गीकारक बनाने वाले डेटा वैज्ञानिक और साक्ष्य तौलने वाले फ़ोरेंसिक विश्लेषक यही तर्क उपयोग करते हैं; प्रायिकता सीखने वाले विद्यार्थी यह सहज समझ बनाने के लिए इस कैलकुलेटर का उपयोग करते हैं कि “धनात्मक” का अर्थ हमेशा “संभावित” क्यों नहीं होता।