Calculez la probabilité postérieure avec le théorème de Bayes : P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B).
Entrez la prior P(A), la vraisemblance P(B|A) et l'évidence P(B).
Le théorème de Bayes est un principe fondamental de la théorie des probabilités qui décrit comment mettre à jour la probabilité d'une hypothèse en fonction de nouvelles preuves. Le théorème s'exprime comme suit : P(A|B) = P(B|A) · P(A) / P(B), où P(A) est la probabilité a priori (croyance initiale avant la preuve), P(B|A) est la vraisemblance (probabilité de la preuve étant donné l'hypothèse), P(B) est la probabilité marginale de la preuve (probabilité totale), et P(A|B) est la probabilité postérieure (croyance mise à jour après la preuve). Ce théorème est largement utilisé en statistique, en apprentissage automatique, en diagnostic médical, en filtrage anti-spam et dans la prise de décision. Il fournit un cadre mathématique pour le raisonnement en situation d'incertitude. Le calculateur calcule également le Facteur de Bayes (rapport de vraisemblance), qui quantifie la force de la preuve, et les rapports de cotes a priori et a posteriori, qui aident à interpréter les résultats en termes de paris ou d'évaluation des risques.
- Entrez la Probabilité A Priori P(A) – probabilité initiale de l’hypothèse A (0–100%).
- Entrez la Vraisemblance P(B|A) – probabilité de la preuve B étant donné A (0–100%).
- Entrez l’Évidence P(B) – probabilité totale d’observer B (0–100%).
- Cliquez sur Calculer la Postérieure pour mettre à jour la probabilité.
- Le résultat affiche la probabilité postérieure, le Facteur de Bayes et les rapports de cotes.
- Cliquez sur Réinitialiser pour revenir aux valeurs d’exemple par défaut.