Statistiques

Calculatrice du théorème de Bayes

Saisissez la probabilité a priori P(A), la vraisemblance P(B | A) d'observer B quand A est vrai et la vraisemblance P(B | A') d'observer B quand A est faux. La calculatrice applique le théorème de la probabilité totale pour P(B) et le théorème de Bayes pour la probabilité a posteriori P(A | B).

Calculatrice du théorème de Bayes

Calculez la probabilité a posteriori P(A | B) à partir d'une probabilité a priori P(A) et de deux vraisemblances.

Essayez :
RésultatP(A | B) = 0.166667, P(B) = 0.0594
  1. DonnéesP(A) = 0.01, P(B | A) = 0.99, P(B | A') = 0.05
  2. ComplémentaireP(A') = 1 − P(A) = 0.99
  3. Probabilité totale de BP(B) = P(B | A)·P(A) + P(B | A')·P(A') = 0.99·0.01 + 0.05·0.99 = 0.0594
  4. Théorème de BayesP(A | B) = P(B | A)·P(A) / P(B) = (0.99·0.01)/0.0594 = 0.166667

Exemples résolus

Questions fréquentes

Qu'est-ce que le théorème de Bayes ?

Une formule pour inverser des probabilités conditionnelles : P(A | B) = P(B | A)·P(A) / P(B). Elle permet de mettre à jour une croyance sur A après avoir observé B.

Pourquoi l'exemple médical est-il contre-intuitif ?

Même avec un test très précis (P(+ | malade) = 0,99), une prévalence faible (P(malade) = 0,01) maintient la probabilité a posteriori P(malade | +) basse, autour de 17 % : la plupart des positifs proviennent de la population saine, bien plus nombreuse.

Qu'est-ce que la probabilité a priori ?

C'est P(A), la probabilité que vous attribuez à A avant d'observer la preuve B. Le théorème de Bayes la met à jour en la probabilité a posteriori P(A | B).