ベイズの定理計算ツール

この計算ツールについて

この計算機はベイズの定理 P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B) を適用し、新しい証拠 B が観測された時点で、事前確率 P(A) を事後確率 P(A|B) に更新します。検査の感度（真陽性率）と偽陽性率を使って、陽性の結果が出たときに、ある事柄が実際に真である可能性がどれほどかを導きます。これはベイズ推論の数学的な背骨であり、あらかじめ信じていたことと、新しいデータが教えてくれることを、形式的に組み合わせる推論です。

医師や疫学者は、医療検査の結果を正しく解釈するためにこれを使います。まれな病気で陽性が出ても、偽陽性率がその病気の有病率に比べて高ければ、実際にその病気である確率はやはり低いことがありえます。統計学者、スパムフィルターや機械学習の分類器を作るデータサイエンティスト、証拠を比較検討する法科学の分析官はみな、この同じ推論を使います。確率を学ぶ学生は、この計算機を使って、なぜ“陽性”が必ずしも“可能性が高い”を意味しないのかの直感を養います。