华大智造申请基因因果关系预测方法专利,可以消除不必要的假阳性的边

本公开可通过对预设数量个基因图进行融合处理,最终得到一个较为稳定的有向无环图结构,可以消除不必要的假阳性的边。

高山:有关科学网一篇概率问题的再讨论-概率问题与贝叶斯定理-新闻...

灵敏度比特异度更重要,起码不小于90%,否则大部分漏掉,后果比假阳性更严重全文阅读

如何像贝叶斯主义者一样思考

由于该测试在10%的情况下会给健康人显示阳性结果,因此这9990名健康人将产生约999个假阳性测试结果。因此,在对10,000人进行检测后,你总共会得到1,008个阳性结果,而其中只有9个(略低于1%)是真正患病的人。同样,在处理极端概率的情况时,考虑一下几率会有所帮助。一个有力支持假设的证据(如...

张天蓉:基本比率谬误(base rate fallacy)-概率问题与贝叶斯定理...

医生的计算方法是这样的:因为测试的误报率是1%,1000个人将有10个被报为“假阳性”,而根据X病在人口中的比例(1/1000=0.1%),真阳性只有1个。所以,大约11个测试为阳性的人中只有一个是真阳性(有病)的,因此,王宏被感染的几率是大约1/11,即0.09(9%)。王宏想来想去仍感糊涂,但这件事激发了王宏去重温他...

抗原检测的“假阳性”真的很高吗?再谈“贝叶斯算法”

“实际健康并测出阳性结果”(即“假阳性”)的概率为:96%*3%=2.88%四块加起来一共100%,计算结果无误,那么,就可以看一看前面的问题了:因为结果是“二道杠”,所以,先去掉下面的两类“一道杠”人群,只看上面的两类人。中招的就是左上角的人,其实际概率为:3.2%/(3.2%+2.88%)=52.6%...

两个小例子来理解贝叶斯公式

对于没有这种过敏的人,检测有10%的机会给回"有"的结果(而这种情况,称之为"假阳性")从实际情况看,该地区1%的人有这种过敏,而张三的检测结果是"有",那么张三真的有这种过敏的可能性有多大?我们可以设定两个事件:A过敏B有然后根据如上的信息,可以得到如下的信息,当然这次就比较纠结了(www.e993.com)2024年11月3日。

AI笔记:贝叶斯悖论

其中:P(B|A)=0.99#在真的患病的情况下,测试结果为阳性的概率P(A)=0.001#在人群中的患病率P(B)=P(B|A)*P(A)+P(B|notA)*P(notA)=0.99*0.001+0.01*(1-0.001)#贝叶斯公式的分母,考虑了测试结果为假阳性的情况...

深度|润达、钧济逾20次专项督查无问题,“假阳性”怎应对?

武汉大学流行病与卫生统计学教授宇传华对中新经纬分析称,“依据贝叶斯定理,如果某一检测不是100%准确,那么就有可能出现“假阴性”(漏诊)或“假阳性”(误诊)。阳性预测值是指筛检试验检出的全部阳性例数中,真正“有病”的例数(真阳性)所占的比例,反映筛检试验结果阳性者患目标疾病的可能性。它与感染率有密切关...

学会“贝叶斯公式”,不被别人吓唬住

定义事件T为“试验结果呈阳性”。我们要求的是概率??P(A|T)。由贝叶斯公式可知:由定义及医生告诉我们的话可知,其中P(A)=0.001,??P(T|A)=1-0.05=0.95??。因此代入数据可得,P(A|T)=0.087/***我是计算部分的分割线***/严谨的计算告诉我们,这个概率居然甚至连...

他以为自己活不过十年,结果发现只是医生没学好贝叶斯|21读书

贝叶斯理论告诉我们,B发生时A也发生的概率,一般不同于A发生时B也发生的概率。医生们常犯的错误,就是因为没有清楚地认识到这一点。在德国和美国进行的几项研究中,研究者告诉参加实验的医生,乳腺X射线检查有7%的假阳性率,然后请这些医生估计一下,一名无症状的40~50岁且乳腺X射线检查结果为阳性的...