Доктор ли Капитула - 2

[CrazyDoctor]

Suppose that a tuberculosis (TB) skin test is 95 percent accurate. 
That is, if the patient is TB-infected, then the test will be positive with 
probability 0.95, and if the patient is not infected, then the test will be 
negative with probability 0.95. Now suppose that a person gets a positive 
test result. What is the [B]probability that he is infected[/B]? Suppose that 1 in 1000 
of the subjects who get tested is infected.

У этой задачки очень интересный ответ: 2%. Казалось бы: погрешность теста 5%, а если он показал что ты болен вероятность что ты действительно болен только 2%. Это об интерпретации результатов тестов.

Задача сформулирована очень странно. Во-первых, тест экьюраси это не то что объясняется в задаче.
Тест экьюраси определяется как тру поситивс плюс тру негативс деленое на все кейсы (тру поситивс плюс тру негативс плюс фалс поситивс плюс фалс негативс). Во-вторых, в задаче спрашивается какова вероятность, что один отдельно взятый положительный тест является правдивым (тру поситив). Это определяется путем вычисления "test specificity" которая определяется как тру негативс деленое на тру негативс плюс фалс поситивс.

То есть, для решения задачи не хватает данных. Но я уже подзабыл конечно детали, хотелось бы посмотреть на решение.

[CrazyDoctor]

Кстати, Доктор, есть у вас решение где держать БЛМ активистов ?

У нас?

[XCNY]

ранняя диагностика - выкачивание денех, мучения от лечения и всеравно конец. А так человек есче в невединии несколько спокойных лет проживет. И что такое ранняя диагностика - 30% вероятности рака?
Тоесть раковых клеток есче нет, но по гениальной системе тестирования уже 30% его вероятности...

Иди сделай может у тя 3 степень это же неизлечимо может быть)))Страховка есть ,не нал же свой отстегиваешь .

[CrazyDoctor]

Задача сформулирована очень странно. Во-первых, тест экьюраси это не то что объясняется в задаче.
Тест экьюраси определяется как тру поситивс плюс тру негативс деленое на все кейсы (тру поситивс плюс тру негативс плюс фалс поситивс плюс фалс негативс). Во-вторых, в задаче спрашивается какова вероятность, что один отдельно взятый положительный тест является правдивым (тру поситив). Это определяется путем вычисления "test specificity" которая определяется как тру негативс деленое на тру негативс плюс фалс поситивс.

То есть, для решения задачи не хватает данных. Но я уже подзабыл конечно детали, хотелось бы посмотреть на решение.

Более того, даже если ответ 2 процента правильный (может я это самое ченибудь), то в любом случае тест со специфичностью в 2 процента никогда в жизни не получит FDA approval.

[XCNY]

Ясно. “Медикэр” и “Медикэйд” ...

Ему по возрасту и социальному положению такие страховки еще рано.

[Maximusss]

У нас?

У тебя есть свое личное мнение ?

[Skylight]

Иди сделай может у тя 3 степень это же неизлечимо может быть)))Страховка есть ,не нал же свой отстегиваешь .

such a Scorpio

[Serge7]

Ты, Флайти, ты мой работодатель.

(Ай уорк фор ЮэС гавермент)

прикусила язык...

Какие вы уважаемые люди, Друзья!

Правительство - это всё! Государство - это всё! (c)
Неоднократно намекают нам наши новые, и по-настоящему демократические лидеры нашей страны - мисс Александрия Окасио-Кортес и мистер Берни Сандерс!)

[реднек]

Задача сформулирована очень странно. Во-первых, тест экьюраси это не то что объясняется в задаче.
Тест экьюраси определяется как тру поситивс плюс тру негативс деленое на все кейсы (тру поситивс плюс тру негативс плюс фалс поситивс плюс фалс негативс). Во-вторых, в задаче спрашивается какова вероятность, что один отдельно взятый положительный тест является правдивым (тру поситив). Это определяется путем вычисления "test specificity" которая определяется как тру негативс деленое на тру негативс плюс фалс поситивс.

То есть, для решения задачи не хватает данных. Но я уже подзабыл конечно детали, хотелось бы посмотреть на решение.

Данных достаточно. Предположим что протестированых 1,000,000 человек. Тогда больных 1,000,000 * 0.001 = 1000. Здоровых - 999,000. Тест дает осечку (позитивен) на здоровых в 5% случаях и на больных он работает в 95% случаев, т.е. позитивных тестов будет 999,000*0.05 + 1000 * 0.95 = 50900. Известно что что тест позитивен. Среди позитивных тестов больных всего 1000*0.95 = 950. Значит шансы то позитивный тест показал на больного равны 950/50900 = 0.0187, или примерно 2%. Про specificity я не очень понял, wiki ее определяет как:

Specificity (True Negative Rate) refers to the proportion of 
those who received a negative result on this test out of those who 
do not actually have the condition (when judged by the ‘Gold Standard’).

Т.е речь идет про отрицательные результаты, а не положительные. Про положительные та же вики определяет Sensitivity:

Sensitivity (True Positive Rate) refers to the proportion of those 
who received a positive result on this test out of those who
 actually have the condition (when judged by the ‘Gold Standard’).

Но из текста задачи следуют что как Specificity так и Sensitivity, каждая 95%. К тому же пропорция тех на ком тест дал позитивный результат среди больных, это совсем не то же самое что вероятность оказаться больным если тест дал позитивный результат. Для последней важны как Sensitivity с Specifity так и количество больных среди тестируемых.

[CrazyDoctor]

Реднек, я рили, рили, рили апришиейт зи эффорт. Ты молодец, конечно, надо квесчин эвресинь.

Но ты не прав, хани.

Если тебе прадва взаправду зуб даёшь интересно, то я тебе обьясню.

Не сегодня тока, потому что мы с пацанами устроили мэнс найт аут и смотрели Дюну и я накидался как положено, сенкю вери мач. Поэтому завтра, если хочечь. Но ты молодец, регардлес.