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04 // Interaktives Formel-Kompendium // FORMELN ZU WAHRSCHEINLICHKEITSVERTEILUNGEN, REGRESSION & ENTROPIEP(A | B) = [ P(B | A) · P(A) ] / P(B)

Satz von Bayes — Bedingte Wahrscheinlichkeit & Umkehrschluss

Berechnet aus der Vorabwahrscheinlichkeit P(A) und neuen Befunden B die aktualisierte Wahrscheinlichkeit P(A|B).

Formelübersicht
Hauptformel
P(A | B) = [ P(B | A) · P(A) ] / P(B)
Umgestellte Formen
P(B) = P(B|A)·P(A) + P(B|¬A)·(1 − P(A))
Posterior Odds = Likelihood Ratio × Prior Odds
Variablen & Einheiten
Variablen & Einheiten — Bayes' Theorem Conditional Probability Formula
SymbolNameUnit
postPosterior Probability P(A|B)probability (0–1)
priorPrior Base Rate P(A)0–1
sensSensitivity P(B|A)0–1
fprFalse Positive Rate P(B|¬A)0–1
Eingaben & Parameter
[0–1]
[0–1]
[0–1]
Berechnetes Ergebnis (Posterior Probability P(A|B))
post =0.166667probability (0–1)

Formelhinweise & Herleitung

  • By definition of conditional probability, P(A ∩ B) = P(A|B)P(B) = P(B|A)P(A); dividing by marginal P(B) expanded via the Law of Total Probability yields Bayes' rule.
  • Demonstrates the base-rate fallacy: when prevalence P(A) is rare, even a 99% sensitive / 95% specific test yields a modest single-test positive predictive value.

Durchgerechnete Beispiele

#1: Medical screening for a 1% prevalence condition (P(A)=0.01) using a test with 99% sensitivity and 5% false-positive rate (95% specificity).
P(A) = 0.01P(B|A) = 0.99P(B|¬A) = 0.05
P(A|+) = (0.99 × 0.01) / (0.0099 + 0.05 × 0.99) = 0.0099 / 0.0594
→ P(A|+) = 0.1667 (16.67% Positive Predictive Value)
#2: Running a second independent confirmatory test with the same 99% sensitivity / 5% FPR using 16.67% as the updated prior.
Updated Prior = 0.1667
P(A|++) = (0.99 × 0.1667) / (0.1650 + 0.05 × 0.8333) = 0.1650 / 0.2067
→ P(A|++) = 0.7984 (79.84% after two positives)
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie berechnet man Satz von Bayes — Bedingte Wahrscheinlichkeit & Umkehrschluss mit diesem Online-Werkzeug?+

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