نظرية بايز

الخطوة الأولى: فهم نظرية بايز. نظرية بايز هي مبدأ أساسي في الاحتمالات يُستخدم لتحديث الاحتماليات بناءً على معلومات جديدة. تُعبر عنها المعادلة: P(A|B) = [P(B|A) * P(A)] / P(B). في هذه الحاسبة، نحتاج إلى ثلاث قيم: P(A) وهو الاحتمال المسبق للحدث A، و P(B|A) وهو احتمالية حدوث B بشرط أن A قد حدث، و P(B|not A) وهو احتمالية حدوث B بشرط أن A لم يحدث. تقوم الحاسبة بحساب P(A|B)، وهو الاحتمال اللاحق للحدث A بعد ملاحظة B.

الخطوة الثانية: إدخال الاحتمال المسبق P(A). هذا هو احتمال حدوث الحدث A قبل أي معلومات إضافية. على سبيل المثال، إذا كنا نفحص مرضًا نادرًا، فإن P(A) هو معدل انتشار المرض في المجتمع. يجب إدخاله كعدد عشري بين 0 و 1. إذا كان لديك نسبة مئوية، قم بقسمتها على 100. هذا المدخل هو الأساس لتحديث الاحتمال.

الخطوة الثالثة: إدخال P(B|A)، أي احتمالية الحصول على الدليل B بشرط أن A صحيح. في مثال الفحص الطبي، هذا هو حساسية الاختبار – احتمال أن يكون الاختبار إيجابيًا إذا كان الشخص مريضًا. يجب أن يكون أيضًا بين 0 و 1. كلما كانت هذه القيمة أعلى، كان الاختبار أفضل في اكتشاف المرض.