FINAL TOOLBOX
01 // Xưởng Biểu Đồ02 // Mô Phỏng Trực Quan03 // Máy Tính04 // Công Thức05 // Unicode & Dev
03 // Máy Tính STEM Đa Chiều // MÁY TÍNH SUY LUẬN THỐNG KÊ, PHÂN PHỐI & RỦI ROP(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B)

Máy Tính Xác Suất Hậu Nghiệm Định Lý Bayes

Giải P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B) để cập nhật xác suất sau cùng từ xác suất tiên nghiệm P(A), độ nhạy bằng chứng P(B|A) và xác suất biên P(B).

P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B)
Chọn đại lượng bạn muốn tính (hoặc nhập trực tiếp vào bất kỳ ô nào):Đang tính: P(A|B) — Posterior Probability
Kết quả

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
Kết quả tính toán · Posterior Probability (P(A|B))
0.475

Các bước tính chi tiết

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).

Giá trị tham khảo thực tế

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

Bảng đối chiếu 20 mức giá trị

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 Hiện tại0.475 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%
Công cụ này có hữu ích với bạn không?

Câu Hỏi Thường Gặp (FAQ)

Làm thế nào để sử dụng công cụ Máy Tính Xác Suất Hậu Nghiệm Định Lý Bayes?+

Nhập các thông số hoặc kéo thanh trượt để tính toán và mô phỏng Máy Tính Xác Suất Hậu Nghiệm Định Lý Bayes theo công thức P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B) ngay lập tức trên trình duyệt. Giải P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B) để cập nhật xác suất sau cùng từ xác suất tiên nghiệm P(A), độ nhạy bằng chứng P(B|A) và xác suất biên P(B).

Tôi có thể tải xuống biểu đồ hoặc kết quả từ Máy Tính Xác Suất Hậu Nghiệm Định Lý Bayes không?+

Có! Công cụ hỗ trợ tải file SVG, PNG sắc nét, sao chép CSV hoặc in phiếu bài tập ngay lập tức.

Tôi có thể xóa dữ liệu mẫu trong Máy Tính Xác Suất Hậu Nghiệm Định Lý Bayes để nhập mới từ đầu không?+

Có. Nhấn nút xóa trống ở đầu công cụ để bắt đầu với bảng trống hoàn toàn, hoặc tải lại dữ liệu mẫu bất cứ lúc nào.