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Uma leitura correta de um sinal
Mesmo uma inspeção útil pode produzir muitos alertas falsos quando o evento é raro. A calculadora reúne as três taxas necessárias para interpretar um sinal observado.
Como combinar as três taxas
Considere A como o evento e S como o sinal. Informe a frequência anterior de A, a chance de S quando A ocorre e a chance de S quando A não ocorre. O numerador representa sinais verdadeiros; o denominador reúne todos os sinais.
Três situações práticas
- Em 10.000 peças, 1% com defeito dá 100 peças defeituosas. Com detecção de 90% e falso alarme de 5%, aparecem 90 alertas corretos e 495 incorretos. Assim, após um alerta, a chance de defeito é 15,3846%.
- Se a taxa inicial é 20%, a detecção é 80% e o falso alarme é 10%, os sinais verdadeiros representam 16% de todos os casos e os falsos 8%. Entre os sinalizados, 16 / 24 = 66,6667% têm o evento.
Quando 30% dos casos têm o evento e o sinal aparece em 40% de cada grupo, ele não traz informação nova. A resposta continua em 30%.
O que o sinal não prova
As taxas devem vir de grupos comparáveis. A árvore de 10.000 casos mostra médias esperadas e pode conter frações; não é uma previsão exata de uma amostra. Se a chance do sinal é zero nos dois grupos, a probabilidade posterior não está definida. Fonte: notas de probabilidade do MIT.
Perguntas sobre a fórmula de Bayes
Por que há tantos alertas incorretos?
Porque o grupo sem o evento pode ser muito maior e ainda gerar alertas com uma taxa pequena.
O que significa probabilidade inicial?
É a frequência do evento antes de observar o sinal.
As entradas devem somar 100%?
Não. Cada uma se refere a uma condição diferente.
E se nunca houver sinal?
Não existe grupo de casos sinalizados para calcular a proporção desejada.
A árvore simula 10.000 tentativas?
Não. Ela apenas transforma as probabilidades em quantidades médias esperadas.
Calculadoras similares
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