Тест на редкую болезнь имеет высокую чувствительность: P(test+|disease)=99%, и низкую долю ложноположительных: P(test+|¬disease)=1%. Болезнь встречается у 0.1% людей. Почему P(disease|test+) может быть заметно ниже 99%?
AПотому что
Bayes не применим к медицинским тестам.BИз-за низкого
base rate (базовая частота событий): даже небольшой false positive (ложноположительный результат) на большой группе здоровых даёт много ложных плюсов.CПотому что
P(disease|test+) всегда равно P(test+|disease) по определению.DПотому что при редкой болезни
prior (априорная вероятность) автоматически становится равным нулю.Правильный ответ. При редком событии низкий
base rate (базовая частота событий) делает вклад false positive (ложноположительный результат) среди положительных результатов заметным.Разбор
Даже хороший тест иногда даёт false positive (ложноположительный результат) у здоровых. Когда здоровых очень много, число ложных плюсов может превысить число истинных плюсов. Поэтому posterior P(disease|test+) может оказаться существенно ниже, чем P(test+|disease).
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Тест на событие A имеет ненулевой
false negative (ложноотрицательный результат) (то есть P(not B|A) не равно нулю). После отрицательного результата (not B) какой вывод про P(A|not B) корректен?Ещё вопросы по теме «Теорема Байеса»
- В задаче диагностики пусть A означает наличие болезни, а B означает положительный тест. Какое утверждение лучше всего объясняет разницу между `P(A|B)` и `P(B|A)`?
- Пусть A — болезнь, B — положительный тест. Известно: `P(A)` 1%, `P(B|A)` 90%, `P(B|not A)` 5%. Примерно чему равно `P(A|B)`?
- В антифроде событие A — транзакция мошенническая, событие B — сработал алерт. Какая формула корректно выражает расчёт `P(B)` по полной вероятности?
- Пусть A — мошенничество, B — сработал алерт. Что в этой постановке означает `false positive`?
- Модель антифрода имеет `P(alert|fraud)` 95%. Можно ли из этого числа напрямую сделать вывод о `P(fraud|alert)`?
- Все вопросы по «Теорема Байеса» →