Kalkulator twierdzenia Bayesa

O tym kalkulatorze

Ten kalkulator stosuje twierdzenie Bayesa, P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B), aby zaktualizować prawdopodobieństwo a priori P(A) do prawdopodobieństwa a posteriori P(A|B), gdy zaobserwowano nowy dowód B — wykorzystując czułość testu (odsetek prawdziwie dodatnich) oraz odsetek wyników fałszywie dodatnich, by ustalić, jak bardzo prawdopodobne jest, że coś jest rzeczywiście prawdą przy wyniku dodatnim. To matematyczny kręgosłup wnioskowania bayesowskiego: rozumowania, które formalnie łączy to, w co wierzyło się wcześniej, z tym, co mówią nowe dane.

Lekarze i epidemiolodzy używają go do prawidłowej interpretacji wyników badań medycznych — wynik dodatni dla rzadkiej choroby może nadal oznaczać niskie rzeczywiste prawdopodobieństwo jej wystąpienia, jeśli odsetek wyników fałszywie dodatnich jest wysoki w stosunku do występowania choroby. Statystycy, analitycy danych budujący filtry spamu i klasyfikatory uczenia maszynowego oraz biegli sądowi ważący dowody stosują to samo rozumowanie; studenci uczący się rachunku prawdopodobieństwa używają tego kalkulatora, by zbudować intuicję, dlaczego “dodatni” nie zawsze znaczy “prawdopodobny”.