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贝叶斯定理互动模拟器

以医疗诊断为例,理解概率如何根据新证据而更新

1. 设定人群与先验概率

2. 设定检测准确率

P(阳性 | 患病) - 患者被正确检出的概率

P(阴性 | 健康) - 健康者被正确检出的概率

3. 开始实验

模拟人群 (共10,000人)

实验数据

患病人数: 0

健康人数: 0


阳性总数: 0

...真阳性 (患病): 0

...假阳性 (健康): 0


阴性总数: 0

...真阴性 (健康): 0

...假阴性 (患病): 0

阳性预测值 (PPV)

若检测为阳性,你真正患病的概率是:

0.00 %

阴性预测值 (NPV)

若检测为阴性,你确实健康的概率是:

0.00 %