如何使用
- 當您已經對陽性或陰性結果具有敏感性和特異性時，請選擇診斷模式。
- 當您想要直接輸入 P(E|H) 和 P(E|not H) 時，請選擇直接模式。
- 將後驗機率與證據機率和貝葉斯因子一起讀取，以便更新保持可解釋性。
先驗→證據→後驗
共用 URL 僅儲存模式、結果選擇和小數位。它不包括您輸入的機率。
選擇一種模式，輸入機率，然後執行計算。
何時直接使用貝葉斯定理
當您需要顯示更新本身的結構時，請使用此頁面：先驗機率、假設下的證據、替代方案下的證據以及最終後驗。在切換到 LR+ 或 LR− 之前，這通常是最清晰的教學路徑。
如果你的工作流程已從 LR+ 或 LR− 開始，請移至 前測/後測機率。如果您仍然需要證據比率，請檢查 似然比 或 淨現值和PPV。
常見問題
這個貝葉斯定理頁面計算什麼？
在您觀察證據後，它將先驗機率更新為後驗機率。您可以輸入直接條件機率或使用診斷式範例的敏感度和特異度。
這與測試前/測試後機率頁有何不同？
本頁直接解釋了貝葉斯定理的機率更新。預測試/後測試頁面從似然比開始，在您已經了解 LR+ 或 LR− 後，這通常是更快的工作流程。
這裡的貝葉斯因子是什麼？
貝葉斯因子是證據比 P(E|H) 除以 P(E|not H)。高於 1 的值支援假設，而低於 1 的值支援替代方案。
分享連結 是否包含我的輸入？
不會。共用 URL 僅儲存輕量級設置，例如模式、結果和小數位。您輸入的機率保留在瀏覽器中。