Теорема Байеса
Обновите априорную вероятность, исходя из частоты истинных и ложных сигналов.
Исходные значения
Апостериорная вероятность
Входные данные — это вероятности, которые вы предоставляете; этот инструмент не выводит их из диагноза или реальной популяции.
Сравнение сценариев
До трех снимков на этой вкладке. Загрузка одного из них заменяет текущие входные данные.
Формула
P(A|B)=P(B|A)P(A)/(P(B|A)P(A)+P(B|¬A)P(¬A))
Обновите априорную вероятность, исходя из частоты истинных и ложных сигналов.
Пример решения
- Предварительная вероятность (%)
- 1
- Частота сигналов при истинности (%)
- 99
- Частота сигналов при ложности (%)
- 5
- Апостериорная вероятность
- 16,6666666667 %
- Общая вероятность сигнала
- 5,94 %
Область применения и ограничения
Входные данные — это вероятности, которые вы предоставляете; этот инструмент не выводит их из диагноза или реальной популяции.
Входные данные проверяются на наличие пропущенных значений и допустимых диапазонов. Результат, выходящий за пределы конечного числового диапазона, не отображается. Округление влияет на отображение, в то время как при вычислении используется числовая точность модели.
Перед тем, как полагаться на результат, проверьте единицы измерения и предположения. Изменение метки не приводит к преобразованию валюты или физической единицы.
Версия формулы.: 732fc1675057 · Пример проверен.: