Calcolatore Teorema di Bayes

Informazioni su questo calcolatore

Questo calcolatore applica il teorema di Bayes, P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B), per aggiornare una probabilità a priori P(A) in una probabilità a posteriori P(A|B) una volta osservata una nuova evidenza B — usando la sensibilità di un test (tasso di veri positivi) e il tasso di falsi positivi per stabilire quanto sia probabile che qualcosa sia davvero vero dato un risultato positivo. È l'ossatura matematica dell'inferenza bayesiana: un ragionamento che combina in modo formale ciò che si credeva prima con ciò che dicono i nuovi dati.

I medici e gli epidemiologi lo usano per interpretare correttamente i risultati dei test medici — un risultato positivo per una malattia rara può comunque indicare una bassa probabilità effettiva di averla se il tasso di falsi positivi è alto rispetto alla prevalenza della malattia. Statistici, data scientist che costruiscono filtri antispam e classificatori di machine learning e analisti forensi che pesano le prove usano tutti lo stesso ragionamento; gli studenti che imparano la probabilità usano questo calcolatore per capire intuitivamente perché “positivo” non significa sempre “probabile”.