Калкулатор Бајесове теореме

О овом калкулатору

Овај калкулатор примењује Бајесову теорему, P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B), да би ажурирао априорну вероватноћу P(A) у апостериорну вероватноћу P(A|B) када се уочи нов доказ B — користећи осетљивост теста (стопу истинито позитивних) и стопу лажно позитивних да би одредио колико је вероватно да је нешто заиста тачно с обзиром на позитиван резултат. То је математичка окосница бајесовског закључивања: размишљања које формално спаја оно у шта сте веровали раније са оним што нови подаци говоре.

Лекари и епидемиолози користе га за исправно тумачење резултата медицинских тестова — позитиван резултат за ретку болест и даље може значити малу стварну вероватноћу да је болест присутна ако је стопа лажно позитивних висока у односу на преваленцију болести. Статистичари, научници за податке који праве спам филтере и класификаторе машинског учења и форензички аналитичари који процењују доказе сви користе исто размишљање; студенти који уче вероватноћу користе овај калкулатор да изграде интуицију зашто „позитивно“ не значи увек „вероватно“.