Калькулятор теоремы Байеса

Об этом калькуляторе

Этот калькулятор применяет теорему Байеса, P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B), чтобы превратить априорную вероятность P(A) в апостериорную вероятность P(A|B) после наблюдения нового свидетельства B, — используя чувствительность теста (долю истинно положительных результатов) и долю ложноположительных результатов, чтобы выяснить, насколько вероятно, что нечто действительно верно при положительном результате. Это математическая основа байесовского вывода: рассуждения, которое формально объединяет то, что вы считали раньше, с тем, что говорят новые данные.

Врачи и эпидемиологи используют её для правильной интерпретации результатов медицинских тестов: положительный результат на редкое заболевание всё равно может означать низкую фактическую вероятность его наличия, если доля ложноположительных результатов высока по сравнению с распространённостью заболевания. Статистики, специалисты по данным, создающие спам-фильтры и классификаторы машинного обучения, и судебные эксперты, взвешивающие улики, — все используют это же рассуждение; студенты, изучающие теорию вероятностей, используют этот калькулятор, чтобы выработать интуицию о том, почему «положительный» не всегда означает «вероятный».