FINAL TOOLBOX
01 // Grafik Stüdyosu02 // Görsel Çözücüler03 // Hesaplayıcılar04 // Formüller05 // Unicode ve Dev
03 // Çift Yönlü STEM Hesaplayıcılar // İSTATISTIKSEL ÇIKARIM, DAĞILIMLAR VE RISK HESAPLAYICILARIP(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B)

Bayes Teoremi Sonsal (Posterior) Olasılık Hesaplayıcı

P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B) bağıntısıyla sonsal olasılığı, önsel olasılık P(A)'yı, olabilirlik P(B|A)'yı veya kanıt olasılığı P(B)'yi bulun.

P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B)
Hesaplamak istediğiniz değeri seçin (veya herhangi bir kutuya doğrudan yazın):Hesaplanan: P(A|B) — Posterior Probability
Sonuç

Updated probability of A given evidence B occurred

0.00010.9999
unit

Probability of observing evidence B when A is true

0.0010.9999
unit

Baseline prevalence or prior probability of A

0.00010.9999
unit

Total probability of observing B across all states

0.00010.9999
unit
Hesaplanan Sonuç · Posterior Probability (P(A|B))
0.475

Adım Adım Hesaplama

01Canonical Law: P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B)
02Given Inputs (Base Units): P(B|A) = 0.95, P(A) = 0.05, P(B) = 0.1
03Solve for P(A|B) (Posterior Probability): P(A|B) = 0.475

Bayes' Theorem updates the prior belief probability P(A) of a hypothesis given new diagnostic or experimental evidence B, scaling by the likelihood ratio P(B|A) / P(B).

Gerçek Dünya Referans Değerleri

Bayes Factor / Likelihood RatioP(B|A) / P(B) = 9.50×

Multiplier updating prior P(A) to posterior P(A|B)

Base-Rate Fallacy Illustration5% Prior + 95% Sensitivity → 47.5%

False positives dominate when base rate P(A) is low

Law of Total ProbabilityP(B) = P(B|A)P(A) + P(B|¬A)P(¬A)

Decomposes marginal evidence into true + false positives

20 Satırlık Karşılaştırma Tablosu

Posterior Probability (P(A|B)) · Likelihood / Sensitivity (P(B|A))

Bayes' Theorem Posterior Probability Calculator — Likelihood / Sensitivity → Posterior Probability
#Likelihood / Sensitivity (P(B|A))Posterior Probability (P(A|B))Δ %
010.3515 0.17575 -63.00%
020.411939 0.20597 -56.64%
030.472379 0.236189 -50.28%
040.532818 0.266409 -43.91%
050.593258 0.296629 -37.55%
060.653697 0.326849 -31.19%
070.714137 0.357068 -24.83%
080.774576 0.387288 -18.47%
090.835016 0.417508 -12.10%
100.895455 0.447728 -5.74%
110.95 Mevcut0.475 0.00%
121.0163 0.508167 +6.98%
131.0768 0.538387 +13.34%
141.1372 0.568607 +19.71%
151.1977 0.598826 +26.07%
161.2581 0.629046 +32.43%
171.3185 0.659266 +38.79%
181.379 0.689486 +45.15%
191.4394 0.719705 +51.52%
201.4999 0.749925 +57.88%
Bu araç işinize yaradı mı?

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Bayes Teoremi Sonsal (Posterior) Olasılık Hesaplayıcı aracı nasıl kullanılır?+

Değerleri girin veya kaydırıcıları hareket ettirin; Bayes Teoremi Sonsal (Posterior) Olasılık Hesaplayıcı (P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B) denklemiyle) tarayıcınızda anında hesaplanır ve görselleştirilir. P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B) bağıntısıyla sonsal olasılığı, önsel olasılık P(A)'yı, olabilirlik P(B|A)'yı veya kanıt olasılığı P(B)'yi bulun.

Bayes Teoremi Sonsal (Posterior) Olasılık Hesaplayıcı sonuçlarını ve grafiklerini indirebilir miyim?+

Evet. Sonuçları anında SVG, PNG, CSV olarak indirebilir veya çalışma sayfası olarak yazdırabilirsiniz.

Bayes Teoremi Sonsal (Posterior) Olasılık Hesaplayıcı içindeki örnek verileri temizleyip sıfırdan başlayabilir miyim?+

Evet. Aracın üst kısmındaki temizleme düğmesine tıklayarak tüm alanları boşaltabilir veya istediğiniz zaman örnek veriyi geri yükleyebilirsiniz.