Bajeso teoremos skaičiuoklė

Apie šią skaičiuoklę

Ši skaičiuoklė taiko Bajeso teoremą P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B), kad išankstinę tikimybę P(A) atnaujintų į a posteriori tikimybę P(A|B), kai pastebimas naujas įrodymas B – naudodama testo jautrumą (tikrai teigiamų rezultatų dažnį) ir klaidingai teigiamų rezultatų dažnį, kad apskaičiuotų, kokia tikėtina, jog kažkas iš tikrųjų yra tiesa, gavus teigiamą rezultatą. Tai Bajeso išvados matematinis pagrindas: samprotavimas, formaliai sujungiantis tai, kuo tikėjote anksčiau, su tuo, ką byloja nauji duomenys.

Gydytojai ir epidemiologai ja naudojasi teisingai aiškindami medicininių tyrimų rezultatus – teigiamas retos ligos rezultatas vis tiek gali reikšti mažą faktinę tikimybę ja sirgti, jei klaidingai teigiamų rezultatų dažnis yra didelis, palyginti su ligos paplitimu. Tokį pat samprotavimą taiko statistikai, šlamšto filtrus ir mašininio mokymosi klasifikatorius kuriantys duomenų mokslininkai bei įrodymus vertinantys teismo ekspertai; tikimybių besimokantys studentai šia skaičiuokle ugdo intuiciją, kodėl “teigiamas” ne visada reiškia “tikėtinas”.