Máy tính định lý Bayes

Giới thiệu về công cụ này

Máy tính này áp dụng định lý Bayes, P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B), để cập nhật xác suất tiên nghiệm P(A) thành xác suất hậu nghiệm P(A|B) khi quan sát được bằng chứng mới B — dùng độ nhạy của một xét nghiệm (tỷ lệ dương tính thật) và tỷ lệ dương tính giả để tính khả năng một điều thực sự đúng khi có kết quả dương tính. Đây là xương sống toán học của suy luận Bayes: lập luận kết hợp một cách chính thức điều bạn tin từ trước với điều dữ liệu mới cho biết.

Bác sĩ và nhà dịch tễ học dùng nó để diễn giải đúng kết quả xét nghiệm y khoa — một kết quả dương tính với bệnh hiếm vẫn có thể có nghĩa là xác suất thực sự mắc bệnh thấp nếu tỷ lệ dương tính giả cao so với tỷ lệ hiện mắc của bệnh. Nhà thống kê, nhà khoa học dữ liệu xây dựng bộ lọc thư rác và bộ phân loại học máy, cùng nhà phân tích pháp y cân nhắc bằng chứng đều dùng chính lập luận này; sinh viên học xác suất dùng máy tính này để xây dựng trực giác về lý do vì sao “dương tính” không phải lúc nào cũng có nghĩa là “có khả năng cao”.