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統計ロードマップ
ベイズ

ベイズ更新計算機

$P(H \mid E) = P(E \mid H)\,P(H) / P(E)$ を用いて、検査・診断・スパム判定など二値仮説の更新計算を直感化。陽性的中率(PPV) のジレンマを内訳の数値で確認できるため、ベイズ初学者の感覚づくりにも最適です。

ブラウザ内で完結 ・ データ送信なし ・ 登録不要

ベイズ更新計算機

事前確率・感度・偽陽性率から、検査陽性のときに本当に陽性である確率(事後確率)を計算します。

シナリオプリセット
事後確率 P(H|E)
16.67%
P(H|E) = P(E|H)·P(H) / P(E) / P(E)=5.94% / 尤度比 LR+ = 19.80
事前確率1.0%
感度(真陽性率)99.0%
偽陽性率5.0%
事後確率16.7%
仮想 10,000 人で考えると
 陽性判定陰性判定小計
本当に陽性991100
本当に陰性4959,4059,900
小計5949,40610,000

陽性判定 594 件のうち真の陽性は 99 件 ⇒ 事後確率 ≒ 16.67%

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※ 計算は標準的な近似(正規・t・カイ二乗・F の数値近似)で行っています。学習・予備計算用途を想定しており、医薬品申請等の正式報告には専用ソフトでの再計算をお勧めします。