คำถามติดแท็ก diagnosis

ฉันพยายามที่จะคลุมศีรษะของฉันรอบ ๆ ผลลัพธ์ของทฤษฎีบทของเบย์ที่ใช้กับตัวอย่างแมมโมแกรมแบบคลาสสิกโดยการบิดของแมมโมแกรมนั้นสมบูรณ์แบบ นั่นคือ, อุบัติการณ์ของมะเร็ง: .01.01.01 ความน่าจะเป็นของการตรวจด้วยคลื่นบวกด้วยการให้ผู้ป่วยเป็นมะเร็ง: 111 ความน่าจะเป็นของการตรวจคัดกรองด้วยวิธีทางบวกเนื่องจากผู้ป่วยไม่มีมะเร็ง: .01.01.01 โดย Bayes: P (มะเร็ง | mammogram +) = 1⋅.01(1⋅.01)+(.091⋅.99)1⋅.01(1⋅.01)+(0.091⋅.99)\dfrac {1 \cdot .01}{(1 \cdot .01) + (.091 \cdot .99)} =.5025=0.5025 = .5025 ดังนั้นถ้าคนที่สุ่มจากประชากรใช้แมมโมแกรมและรับผลบวกมีโอกาส 50% ที่พวกเขาเป็นมะเร็งหรือไม่? ฉันไม่สามารถเข้าใจได้โดยสัญชาตญาณว่าโอกาส 1% เล็กน้อยของการบวกที่ผิดพลาดใน 1% ของประชากรสามารถกระตุ้นผลลัพธ์ 50% ได้อย่างไร อย่างมีเหตุผลฉันคิดว่าการคัดกรองเชิงบวกอย่างแท้จริงที่มีอัตราบวกผิดพลาดเล็กน้อยจะแม่นยำยิ่งขึ้น

11 bayesian  bayes  binning  diagnosis