Калькулятор теореми Баєса

Про цей калькулятор

Цей калькулятор застосовує теорему Баєса, P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B), щоб оновити апріорну ймовірність P(A) до апостеріорної ймовірності P(A|B) після спостереження нового свідчення B: він використовує чутливість тесту (частку істинно позитивних результатів) і частку хибнопозитивних результатів, щоб з'ясувати, наскільки ймовірно, що щось справді відповідає дійсності, якщо результат позитивний. Це математична основа баєсівського висновування — міркування, що формально поєднує те, у що ви вірили раніше, з тим, що кажуть нові дані.

Лікарі й епідеміологи використовують її, щоб правильно інтерпретувати результати медичних тестів: позитивний результат на рідкісну хворобу все одно може означати низьку реальну ймовірність її мати, якщо частка хибнопозитивних результатів висока порівняно з поширеністю хвороби. Статистики, фахівці з даних, які будують спам-фільтри та класифікатори машинного навчання, і криміналісти, що зважують докази, — усі користуються тим самим міркуванням; студенти, які вивчають теорію ймовірностей, застосовують цей калькулятор, щоб виробити інтуїцію щодо того, чому «позитивний» не завжди означає «імовірний».