Comece com uma taxa básica, depois execute testes barulhentos, um de cada vez, e revise sua crença – cuidado com os falsos positivos que atrapalham a intuição de todos.
Cada caso tem uma causa oculta com um valor anterior conhecido (taxa básica). Execute testes de diagnóstico um por um – cada um com sua própria sensibilidade e especificidade – e atualize o quanto você acredita que a causa está presente. Defina sua crença final e fixe-se. Você será pontuado com base em quão bem calibrada está sua probabilidade declarada em relação ao posterior correto de Bayes, não apenas em qual lado você escolheu.
Conhecimento Prévio é um jogo de raciocínio bayesiano sobre taxas básicas, precisão de testes e crenças calibradas.
Aplicar testes diagnósticos com sensibilidade e especificidade conhecidas a uma causa com probabilidade a priori conhecida é atualização bayesiana, e é feito para provocar a falácia da taxa-base.
Aplicar os testes um de cada vez, atualizando conforme avança, é a estrutura original.
A falácia é confiável o bastante para ser um problema de saúde pública: para uma condição rara, um resultado positivo num teste 99% preciso ainda pode significar que a causa é improvável, porque os falsos positivos vindos de uma grande população saudável superam os verdadeiros positivos vindos de uma minúscula população doente. Aplicar os testes em sequência faz você ver a probabilidade a priori fazer esse trabalho.
Conhecimento Prévio é um jogo de raciocínio bayesiano sobre taxas básicas, precisão de testes e crenças calibradas. É um jogo de navegador gratuito original desenvolvido para PlayPendium.