Calculadora do teorema de Bayes

Sobre esta calculadora

Esta calculadora aplica o teorema de Bayes, P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B), para atualizar uma probabilidade a priori P(A) em uma probabilidade a posteriori P(A|B) depois que uma nova evidência B é observada — usando a sensibilidade de um teste (taxa de verdadeiros positivos) e a taxa de falsos positivos para calcular quão provável é que algo seja de fato verdadeiro diante de um resultado positivo. Ele é a espinha dorsal matemática da inferência bayesiana: um raciocínio que combina formalmente o que você acreditava antes com o que os novos dados indicam.

Médicos e epidemiologistas o usam para interpretar corretamente os resultados de exames médicos — um resultado positivo para uma doença rara ainda pode significar uma probabilidade real baixa de ter a doença se a taxa de falsos positivos for alta em relação à prevalência da doença. Estatísticos, cientistas de dados que criam filtros de spam e classificadores de aprendizado de máquina e peritos forenses que ponderam evidências usam esse mesmo raciocínio; estudantes de probabilidade usam esta calculadora para desenvolver a intuição de por que “positivo” nem sempre significa “provável”.