O diagrama visualiza o fluxo do raciocínio probabilístico, essencial para entender a probabilidade inversa e como as evidências atualizam nossas crenças.
Representa o ponto de partida: sua crença sobre a probabilidade de uma causa ser verdadeira antes de considerar qualquer nova evidência.
Um novo dado ou observação (a evidência) entra no sistema.
A probabilidade de observar esta evidência se a causa for verdadeira.
A probabilidade de observar esta evidência se a causa for falsa (por exemplo, taxa de falsos positivos).
O resultado final: a probabilidade revisada da causa ser verdadeira, após ponderar a crença inicial com a nova evidência.
O modelo mostra o processo sequencial de como uma evidência [prova] atualiza as crenças dos agentes processuais, a partir da lógica de atualização das probabilidades, favorecendo a compreensão para além de apenasnúmeros absolutos. A forma como os números são apresentados pode mudar nossa percepção da gravidade de uma situação, como visto em exemplos médicos que utilizam riscos relativos em vez de absolutos, destacando a importância de uma análise adequada em vez de apenas intuição [que favorece erros de atribuição]. O diagrama mostra os temas principais da "inferência probabilística de uma causa dado um efeito", que é o ponto principal da probabilidade inversa e do raciocínio bayesiano discutido em contextos epistemológicos, estatísticos e jurídicos. Ajuda a desmistificar a tendência humana de interpretar padrões e coincidências de forma simples, promovendo a compreensão mais lógica e menos sujeita a enganos sobre a aleatoriedade [erros intuitivos].