ბაიესის თეორემის კალკულატორი

ამ კალკულატორის შესახებ

ეს კალკულატორი იყენებს ბაიესის თეორემას, P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B), წინასწარი ალბათობის P(A) უკანა ალბათობად P(A|B) გასაახლებლად, როცა ახალი მტკიცებულება B დაიკვირვება — ტესტის მგრძნობელობისა (ჭეშმარიტად დადებითის მაჩვენებელი) და ცრუ დადებითის მაჩვენებლის გამოყენებით იმის გასარკვევად, რამდენად სავარაუდოა, რომ რაღაც ნამდვილად ჭეშმარიტია დადებითი შედეგის გათვალისწინებით. ეს ბაიესის დასკვნის მათემატიკური საყრდენია: მსჯელობა, რომელიც ფორმალურად აერთიანებს იმას, რასაც ადრე სწამდი, იმასთან, რასაც ახალი მონაცემები გეუბნება.

ექიმები და ეპიდემიოლოგები მას სამედიცინო ტესტების შედეგების სწორად ინტერპრეტაციისთვის იყენებენ — იშვიათი დაავადების დადებითი შედეგი მაინც შეიძლება ნიშნავდეს დაავადების ქონის დაბალ რეალურ ალბათობას, თუ ცრუ დადებითის მაჩვენებელი დაავადების გავრცელებასთან შედარებით მაღალია. სტატისტიკოსები, მონაცემთა მეცნიერები, რომლებიც სპამ-ფილტრებსა და მანქანური სწავლების კლასიფიკატორებს აგებენ, და სასამართლო ექსპერტიზის ანალიტიკოსები, რომლებიც მტკიცებულებებს აწონ-დაწონიან, ყველა ამავე მსჯელობას იყენებენ; ალბათობის შემსწავლელი სტუდენტები ამ კალკულატორით იგონებენ წარმოდგენას იმაზე, რატომ არ ნიშნავს “დადებითი” ყოველთვის “სავარაუდოს.”