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Probabilità e combinatoria

Calcolo teorema di Bayes con sensibilità e falsi positivi

Visualizza l’effetto del tasso di base sull’interpretazione di un risultato.

Aggiornato il 14 agosto 2026 Probabilità e combinatoria

Aggiorna una probabilità con Bayes

Combina probabilità iniziale, sensibilità e falsi positivi.

%
Prevalenza o probabilità a priori
%
P(positivo | evento)
%
P(positivo | non evento)

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Risultato

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Che cosa calcola

Visualizza l’effetto del tasso di base sull’interpretazione di un risultato. Il risultato mostra la misura principale, i valori intermedi più importanti e la formula applicata.

Formula e metodo

P(evento|positivo) = P(positivo|evento)P(evento) ÷ P(positivo).

I calcoli mantengono precisione nei passaggi intermedi. Quando esistono convenzioni differenti, la pagina e il risultato indicano quella adottata.

Esempio d’uso

Usa i valori precompilati per osservare il procedimento, poi sostituiscili con i tuoi. Nei campi che accettano serie, scrivi per esempio 2,5; 4; 7; 9, usando il punto e virgola tra le osservazioni.

Come interpretare il risultato

Controlla unità, base di calcolo e significato delle variabili. Una misura riassuntiva non descrive automaticamente forma della distribuzione, valori anomali o qualità del campione.

Limiti

Il modello a due stati è educativo; decisioni mediche richiedono dati clinici e interpretazione professionale.

La guida collegata spiega ipotesi, esempi ed errori comuni. In ricerca, medicina o decisioni ad alto impatto, valida metodo e dati con una persona competente.

Risposte rapide

Domande frequenti

Quale formula viene applicata?

P(evento|positivo) = P(positivo|evento)P(evento) ÷ P(positivo).

Come inserisco una serie di dati?

Nei campi per serie, separa i valori con il punto e virgola. La virgola resta disponibile come separatore decimale italiano.

Il risultato basta per interpretare i dati?

No. Occorre verificare qualità dei dati, campionamento e ipotesi del metodo prima di trarre conclusioni.

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