Insira a prior P(A), a verosimilhança P(B|A) e a evidência P(B).

O teorema de Bayes é um princípio fundamental da teoria da probabilidade que descreve como atualizar a probabilidade de uma hipótese com base em novas evidências. O teorema é expresso como: P(A|B) = P(B|A) · P(A) / P(B), onde P(A) é a probabilidade a priori (crença inicial antes da evidência), P(B|A) é a verosimilhança (probabilidade da evidência dada a hipótese), P(B) é a probabilidade marginal da evidência (probabilidade total), e P(A|B) é a probabilidade posterior (crença atualizada após a evidência). Este teorema é amplamente utilizado em estatística, aprendizado de máquina, diagnósticos médicos, filtragem de spam e tomada de decisões. Fornece um quadro matemático para raciocinar sob incerteza. A calculadora também calcula o Fator de Bayes (razão de verosimilhança), que quantifica a força da evidência, e os odds a priori e a posteriori, que ajudam a interpretar os resultados em termos de probabilidades ou avaliação de riscos.

1. Insira a Probabilidade a Priori P(A) – probabilidade inicial da hipótese A (0–100%).
2. Insira a Verosimilhança P(B|A) – probabilidade da evidência B dado A (0–100%).
3. Insira a Evidência P(B) – probabilidade total de observar B (0–100%).
4. Clique em Calcular Posterior para atualizar a probabilidade.
5. O resultado mostra a probabilidade posterior, o Fator de Bayes e os odds.
6. Clique em Redefinir para voltar aos valores de exemplo predefinidos.