📉

حاسبة الاحتمالات

Statistics مجاني فوري خاص 100%
Statistics

استخدم أداة حاسبة الاحتمالات مجاناً عبر الإنترنت لحساب أدق النتائج في ثوانٍ معدودة. احصل على تقرير وتحليلات شاملة وفورية بدون تسجيل وبخصوصية تامة.

مراجعة وتدقيق: Ahmad Faraz · BSCS
آخر تحديث:
المعايير التحريرية

⚙ قيم المدخلات

📊 النتائج الحسابية

الاحتمالات ( — ) & الملخص
Posterior P(Disease / Target Event | Positive Test Result): 16.10% (Prior: 1.00%) ➔ P(False Positive | Evidence): 83.90% | LR+: 19.0x
الاحتمالات ( — ) [صحيح ]
P(A | B) = 16.102% (0.161017)
الإجمالي الاحتمالات:
P(B) = 5.900% (0.059000)
خطأ الاحتمالات: (¬ — )
P(¬A | B) = 83.898% (False Discovery Rate)
: ( — ¬)
P(A | ¬B) = 0.0531% (Post-Negative Risk)
النسبة والتناسب (+ = / [1 - ])
LR+ = 19.00x (Sensitivity / [1 - Specificity])
النسبة والتناسب (- = [1 - ] / )
LR- = 0.0526x ([1 - Sensitivity] / Specificity)
✦ معدل &
Bayes' Theorem Inference for [Disease / Target Event] given [Positive Test Result]: [1. Bayesian Update]: Given prior base rate P(A) = **1.00%**, observing evidence B updates the posterior probability to **P(A | B) = 16.10%** (0.16102). [2. Total Evidence Probability]: Marginal likelihood of observing evidence B across the entire population is **P(B) = 5.900%**. [3. Error Probabilities]: The probability of a False Alarm given positive evidence is **P(¬A | B) = 83.90%**; the probability of the condition given negative evidence is **P(A | ¬B) = 0.0531%**. [4. Diagnostic Power]: Positive Likelihood Ratio is **LR+ = 19.00x**; Negative Likelihood Ratio is **LR- = 0.0526x**. [5. Clinical Insight]: BASE RATE EFFECT: Even with 95% sensitivity and 95% specificity, the منخفض prior prevalence (1.00%) causes false positives (83.9%) to outnumber true positives due to the vast وزن صحي وطبيعي population.
تضمين الحاسبة في موقعك

Copy and paste this code into your website.

<iframe src="https://calcusolve.com/ar/calculator/hasibat-alahtmalat?embed=true" width="100%" height="600" frameborder="0" loading="lazy" title="حاسبة الاحتمالات"></iframe>

📐 المعادلة والمنهجية

Bayes' Theorem & Law of Total Probability equations:
P(B) = P(B | A) P(A) + P(B | A) P( A)
P(A | B) = (P(B | A) P(A) ÷ P(B)) = (P(B | A) P(A) ÷ P(B | A) P(A) + P(B | A) P( A))
P( A | B) = 1 - P(A | B) = (P(B | A) P( A) ÷ P(B))
P(A | B) = (P( B | A) P(A) ÷ P( B)) = ([1 - P(B | A)] P(A) ÷ 1 - P(B))
Positive Likelihood Ratio: LR^+ = (P(B|A) ÷ P(B| A)) = Sensitivity1 - Specificity
Posterior Odds: Odds(A|B) = Odds(A) × LR^+

💡 مثال تطبيقي عملي

✅

مثال تطبيقي عملي على استخدام «حاسبة Bayes' Theorem & Conditional Posterior الاحتمالات»: لنفترض سيناريو واقعياً في مجال الإحصاء وتحليل البيانات، حيث يقوم المستخدم بإدخال القيم والمعايير الحسابية المعتادة (مثل تحديد المبالغ بقيمة 10,000 ر.س أو المقاييس القياسية لحالته). بمجرد إدخال البيانات والنقر على زر الحساب، تقوم الأداة بتطبيق الخوارزمية الرياضية المعيارية بصورة فورية، لتظهر النتائج مقسمة بدقة مع توضيح الفروقات وهوامش التغير. نصيحة الخبراء: يُنصح دائماً بتجربة سيناريوهات بديلة وتغيير بعض القيم لاختبار مدى حساسية النتائج وضمان التخطيط المالي والتقني السليم قبل اعتماد أي قرار نهائي.

📖 عن حاسبة الاحتمالات

تعتبر حاسبة Bayes' Theorem & Conditional Posterior الاحتمالات إحدى الأدوات الرقمية المتقدمة

كيفية استخدام الآلة الحاسبة

أدخل الاحتمالات [ معدل / , مثال: 0.01 من أجل 1%], / : ( — ) [صحيح معدل] (e.g. مثال: 0.95 (95% )), خطأ معدل: ( — ¬) [1 - ], / (e.g. مثال: , ,), / الامتحان النتيجة (e.g. مثال: ,). تتحدث النتائج فوراً عند تغيير أي قيمة.

الصيغة الحسابية

Bayes' Theorem & Law of Total Probability equations:

P(B) = P(B | A) P(A) + P(B | A) P( A)

P(A | B) = (P(B | A) P(A))/(P(B)) = (P(B | A) P(A))/(P(B | A) P(A) + P(B | A) P( A))

P( A | B) = 1 - P(A | B) = (P(B | A) P( A))/(P(B))

P(A | B) = (P( B | A) P(A))/(P( B)) = ([1 - P(B | A)] P(A))/(1 - P(B))

Positive Likelihood Ratio: LR^+ = (P(B|A))/(P(B| A)) = Sensitivity1 - Specificity

Posterior Odds: Odds(A|B) = Odds(A) × LR^+

مثال تطبيقي

مثال تطبيقي عملي على استخدام «حاسبة Bayes' Theorem & Conditional Posterior الاحتمالات»: لنفترض سيناريو واقعياً في مجال الإحصاء وتحليل البيانات، حيث يقوم المستخدم بإدخال القيم والمعايير الحسابية المعتادة (مثل تحديد المبالغ بقيمة 10,000 ر.س أو المقاييس القياسية لحالته). بمجرد إدخال البيانات والنقر على زر الحساب، تقوم الأداة بتطبيق الخوارزمية الرياضية المعيارية بصورة فورية، لتظهر النتائج مقسمة بدقة مع توضيح الفروقات وهوامش التغير. نصيحة الخبراء: يُنصح دائماً بتجربة سيناريوهات بديلة وتغيير بعض القيم لاختبار مدى حساسية النتائج وضمان التخطيط المالي والتقني السليم قبل اعتماد أي قرار نهائي.

فهم نتائجك

استخدم نتيجتك كنقطة انطلاق وتحقق منها في سياق حالتك الخاصة. جرب متغيرات مختلفة لفهم مدى حساسية النتيجة لافتراضاتك. للقرارات ذات التأثير الكبير، قارن مع مصدر ثانوي أو خبير متخصص.

💡 Methodological Standards & Calculation Accuracy

  • All calculations are performed client-side in your browser using verified, standards-compliant mathematical algorithms.
  • Results are provided for educational and informational analysis; verify critical applications with certified domain specialists.
  • Ensure input values are entered in consistent units matching the selector options to guarantee accurate outputs.
  • Periodic recalibration is recommended whenever baseline assumptions, operating parameters, or external conditions change.
المصادر المعتمدة: NIST Standards · ISO International Standards

النتائج الحسابية لأغراض تثقيفية وإرشادية فقط. يُنصح دائماً باستشارة المختصين المؤهلين قبل اتخاذ أي قرارات حاسمة.

❓ الأسئلة الشائعة (FAQ)

كيف تعمل حاسبة الاحتمالات عبر الإنترنت؟
تعمل حاسبة الاحتمالات عبر محرك خوارزمي دقيق ينفذ العمليات الحسابية والمعادلات الرياضية فورياً داخل متصفحك بمجرد إدخال البيانات المطلوبة.

ما مدى دقة نتائج حاسبة الاحتمالات؟
تطبق الحاسبة أدق المعايير القياسية والنماذج الحسابية المعتمدة عالمياً لضمان أعلى مستويات الدقة والموثوقية في كافة المخرجات والتقارير.

استكشف حاسبات أخرى

🔢

حاسبة الإيجار
🔢

حاسبة Serum Anion Gap, Albumin Correction & Delta-Delta
🔢

حاسبة 0 60
🔢

حاسبة Birdsmouth Cut