示例 1
事件 A 的先验概率 (P(A)): 0.1; 非事件 A 的先验概率 (P(¬A)): 0.9; 在 A 发生的情况下 B 的似然度 (P(B|A)): 0.8; 在非 A 发生的情况下 B 的似然度 (P(B|¬A)): 0.1
事件 B 的概率 (P(B)): 0.17; 在 B 发生的情况下 A 的后验概率 (P(A|B)): 0.4705882353
贝叶斯定理计算器
数学0.0(0)
使用贝叶斯定理计算条件概率，根据新证据更新概率。
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使用方法
几步即可使用计算器
请按顺序填写输入项，然后比较输出结果，而不是只依赖单一场景。
步骤 1
事件 A 的先验概率 (P(A)), 非事件 A 的先验概率 (P(¬A)), 在 A 发生的情况下 B 的似然度 (P(B|A)), 在非 A 发生的情况下 B 的似然度 (P(B|¬A)) → 事件 B 的概率 (P(B)), 在 B 发生的情况下 A 的后验概率 (P(A|B))
示例
场景检查
在输入你自己的数值之前，可先用这些示例验证计算器的行为。
示例 2
事件 A 的先验概率 (P(A)): 0.2; 非事件 A 的先验概率 (P(¬A)): 0.8; 在 A 发生的情况下 B 的似然度 (P(B|A)): 0.6; 在非 A 发生的情况下 B 的似然度 (P(B|¬A)): 0.3
事件 B 的概率 (P(B)): 0.36; 在 B 发生的情况下 A 的后验概率 (P(A|B)): 0.3333333333
示例 3
事件 A 的先验概率 (P(A)): 0.5; 非事件 A 的先验概率 (P(¬A)): 0.5; 在 A 发生的情况下 B 的似然度 (P(B|A)): 0.9; 在非 A 发生的情况下 B 的似然度 (P(B|¬A)): 0.1
事件 B 的概率 (P(B)): 0.5; 在 B 发生的情况下 A 的后验概率 (P(A|B)): 0.9
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