[過去ﾛｸﾞ]
数学 統計に詳しい人が語るコロナウイルス (1002ﾚｽ)
数学 統計に詳しい人が語るコロナウイルス http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/
上
下
前
次
1-
新
通常表示
512ﾊﾞｲﾄ分割
ﾚｽ栞
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索
歴削→次ｽﾚ
栞削→次ｽﾚ
過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
1: １３２人目の素数さん [] 2020/02/29(土) 02:18:41.53 ID:twdO677Q 東大数学科卒の元官僚はこう分析してるが、お前らはどうなると思う？ http://www.zakzak.co.jp/soc/news/200220/dom2002200003-n2.html 中国国外感染者の中国国内との比率をみると、 １月２０日の数字公表以降は、０・８〜２・６％で比較的安定している。 これは、新型肺炎の感染者のほとんどは中国国内、それも湖北省に集中しているからだ。 ちなみに中国国外での感染者数は、中国国内の１・１％だ（２月１６日現在）。 本コラムで紹介したが、現時点では、最終的な中国
国内の感染者数は２０万人超と筆者は推計している。 となると、中国国外の感染者は数千人程度になるだろう。 中国国外のうち日本の比率は１割弱なので、日本の感染者数は数百人程度であろう。 その場合、死者も数人から１０人程度になるだろう。 こうした推計をすると、今の感染者は氷山の一角だと思われるが、今後の増加ペースはどうなるだろうか。 新型コロナウイルスの検査は簡単に行えるので、今後、日本での感染者数は増えていくだろう。 ある時点ではそれがネズミ算的に増えるかのように思える局面もあるだろうが、 筆者の推計が正しければ、現
時点ではせいぜい数百人が一つのメドだ。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/1
2: １３２人目の素数さん [] 2020/02/29(土) 10:17:25.90 誰もいないのか http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/2
3: １３２人目の素数さん [] 2020/03/02(月) 21:52:42.08 ID:u9/+eqDA 高橋洋一(統計数理研究所→大蔵省)、望月衣塑子らが引用する上昌広(サンモニ御用医師)の統計学上の間違いを解説 https://youtube.com/watch?v=qa880UYrQIw http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/3
4: １３２人目の素数さん [] 2020/03/03(火) 00:13:17.58 ID:QyDjAi6T 閣議決定 歩いている人は高齢者ではない http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/4
5: １３２人目の素数さん [] 2020/03/06(金) 17:03:07.70 ID:s90QqhhU 新型コロナ問題、メディアに出て来る「専門家」の発言は信じられるか 3/6(金) 6:01配信 https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20200306-00230888-diamond-soci 記事によると、上氏は、厚労省が1日3830件のPCR検査が可能と言いながら、 韓国などに比べても圧倒的に少ない検査実施にとどまっている背景などを問われるなかで、 「厚労省がよほど（検査を）やりたくないのだなあと。そういうニュアンスを感じます」と発言。 その背景に、厚労省が民間の検査会社を使わない自前
主義などの「省益」があることや、 「予算の問題と、もう一つは感染者を多く見せたくないんじゃないかというウラがあるように感じます」などと答えている。 そこには、「新型コロナウイルスのpcrの陽性的中率の議論。私は風邪患者の2割程度は新型コロナウイルスだと考えています。 感度7割、特異度9割で陽性的中立は8割です。何が問題なのかな？」と書かれていた。 陽性適中率というのは、検査で陽性だった人のうち罹患している人の割合なので、14人/22人＝64％となり、「8割」は間違っているという結論になる。 単なる計算間違いなのかもしれないが
、専門家として政府の対応を厳しく批判しながら、途中で「1＋1は3ですから」と言われたような気分だ。 「NEWS23」での上氏の発言が間違いということにはならないが、これまでの意見に間違いがある場合、一般的な推論法からいっても、信憑性が問われるのではないか。 メディアは陽性適中率などの数字にあまり関心がないのか、理解できないのかは知らないが、こうした間違いをする「専門家」を番組で使って大丈夫なのかと筆者は心配になる。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/5
6: １３２人目の素数さん [] 2020/03/07(土) 18:04:13.34 ID:C16FUcxK 日本内部の状態なんてわかるわけない検査も実施してないんだから 統計に出来ることなんて各種の不連続の情報をモデリングによって連続的に扱えるようにするだけ 過去の断片的情報から未来の状態は推定出来るが過去の情報もないんじゃ無理 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/6
7: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/09(月) 14:55:41.01 ID:UH6PkzdM 連日早朝からNHK実況に入り浸り、時間が空くと近隣のガソリン価格を調査する春日井のキチガイデブ himucchiことYou Give Me All I Need（通称：雪見オナニー） http://hissi.org/read.php/livenhk/20200228/b2xSTlZOdCs.html http://hissi.org/read.php/livenhk/20200229/Ni9jZG1TYXg.html http://hissi.org/read.php/livenhk/20200302/K3JsaE80MU4.html http://hissi.org/read.php/livenhk/20200303/SEdUSVI5OTE.html http://hissi.org/read.php/livenhk/20200305/YUN5TzJtW
kE.html himucchiさん https://gogo.gs/user/himucchi https://b.imgef.com/qQVnBfY.jpg 以前の車 https://d3rr6qn2571boz.cloudfront.net/images/user/himucchi-1356324134.jpg 現在の車 https://b.imgef.com/VnXdKYs.jpg ※自らネット上に本名を晒す救いようのない馬鹿 https://mixi.jp/show_friend.pl?id=5652001 https://b.imgef.com/BnHUoY5.jpg himucchiことYou Give Me All I Need（通称：雪見オナニー） 昭和49年2月8日生まれ 昭和61年 名古屋市立栄小学校卒業 平成元年 名古屋市立前津中学校卒業 現在 46歳素人童貞 http://rio2016
.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/7
8: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/10(火) 08:21:22.15 ID:H1fx2jVB 収束時期のシミュレーションなら可能。 SEIRモデルで有病率を１％に固定して、集団のサイズを変化させてシミュレーションしてみたけどピークは変わらないな。 このモデルでは集会規模の大小には影響されないということになるな。 https://i.imgur.com/343K91V.png 有病率を変化させて流行の変遷をグラフにすると、 https://i.imgur.com/SZ15LKT.png https://i.imgur.com/gnJVFnd.png 有病率を４０％くらいに引き上げるとオリンピックのときには流行が収束していることに
なるw http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/8
9: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/10(火) 08:31:12.85 ID:H1fx2jVB >>5 陽性的中立は陽性的中率のことだけど、有病率がわからないと計算できないね。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/9
10: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/10(火) 11:16:04.35 ID:H1fx2jVB 感度70％特異度90％で 有病率と陽性的中率・陰性的中率の関係をグラフにしてみた。 https://i.imgur.com/HGqPv2y.jpg 陽性的中率が0.8になるのは有病率が0.63のとき そのRのコードはこれ。 rm(list=ls()) pr2pv <- function( # prevalence to predicative value pr ,# prevalence sn=0.7, # sensitibity=TP/(TP+FN) sp=0.9) # specificity=TN/(TN+FP) { N=1 # polutaion million, billion,or any proper unit si=pr*N # sick population he=(1-pr)*N # healthy pop
ulation TP=si*sn FN=si*(1-sn) TN=he*sn FP=he*(1-sn) PPV=TP/(TP+FP) NPV=TN/(TN+FN) PV=c(PPV=PPV,NPV=NPV) return(PV) } prev=seq(1e-7,1,length.out = 1000) plot(prev,sapply(prev, function(x) pr2pv(x)['PPV']),bty='l',type='l', ylab='predicative vale',xlab='prevalence(log)',main='sensitity=0.7,specificity=0.9',log='x',lwd=2) lines(prev,sapply(prev, function(x) pr2pv(x)['NPV']),lty=3,lwd=2) legend('center',bty='n',legend=c('Posivive Predicative Value','Negative Predicative Value'),lty=c(1,3),lwd=2) abline(h=0.8,
col='gray') uniroot(function(x) pr2pv(x)['PPV']-0.8, c(0,1)) http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/10
11: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/10(火) 12:10:41.22 ID:H1fx2jVB " SEIR MODEL dS(t)/dt = mu*(N-S) - b*S(t)*I(t)/N - nu*S(t) dE(t)/dt = b*S(t)I(t)/N - (mu+sig)*E(t) dI(t)/dt = sig*E(t) - (mu+g)*I(t) dR(t)/dt = g*I(t) - mu*R + nu*S(t) mu:自然死亡率 b:感染率(S->I) nu:ワクチン有効率(S->R) sig:発症率(E->I),g:回復率(I->R) " SEIRモデルのパラメータ SEIR2 <- function( # Parameters contact_rate = 10, # number of contacts per day transmission_probability = 0.01,
# transmission probability beta = contact_rate * transmission_probability, # tranmission rate infectious_period = 20, # infectious period gamma = 1 / infectious_period, # Prob[infected -> recovered] latent_period = 5, # latent perior sigma = 1/latent_period, # The rate at which an exposed person becomes infective mu = 0, # The natural mortality rate nu = 0 , # vaccination moves people from susceptible to resistan
t directly, without becoming exposed or infected. Ro = beta/gamma, # Ro - Reproductive number. # Initial values for sub-populations. s = 99, # susceptible hosts e = 0, # exposed hosts i = 1, # infectious hosts r = 0, # recovered hosts # Compute total population. N = s + i + r + e, # Output timepoints. timepoints = seq (0, 365, by=0.5), ... ) 有病率を１％とすると、3000人にクルーズ船でも100人の屋形船でも感染者のピークは変わらないな。 同一時間あたりのcontact_rateとtran
smission_probabilityが宴会での方が高いからだろうな。 パラメータを変えてグラフを書いてみた。 https://i.imgur.com/hCfBTyc.png http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/11
12: １３２人目の素数さん [] 2020/03/10(火) 20:11:06.68 ためになる http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/12
13: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/10(火) 23:58:07.41 ID:1eG64crn 少し前、C国から「14%が再陽性」という報告があったが、 再感染？ 再燃？ 等と取りざたされていた。 しかし、そのようなことを仮定せずとも、PCR検査の感度が低いことを考えれば、全く問題ない。 病状は安定はしているものの、実は31%程は、まだウイルスを持っている集団があったとする。 そこに、感度40%、特異度100%のPCR検査を行い、二回続けて陰性と出た場合、退院できるとすると、 69%+31%×(6/10)^2 = 69%(陰性) + 11.16%(偽陰性) =80.16% が退院してくる。 しか
し11.16/80.16=93/668≒13.922%≒14% は完治していない。 退院してもいいかも、と判断し、退院を目的としたPCR検査を施した集団の罹患率や、 PCR検査機器の感度や特異度の正確な値は判らないが、上のような数値を用いれば、十分説明がつく。 もっと、PCR検査の感度が低いことを認識すべき http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/13
14: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 01:00:31.84 ID:EAYVYeBW >>10 有病率そんなに高い必要ないだろ？ 37%だろ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/14
15: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 06:07:38.12 ID:hVKkfTiV >>13 感度40%なら検査で+なら感染なし、-なら感染していると判定すれば感度60%になるぞ。感度が50%以下はありえん。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/15
16: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 06:30:05.15 ID:hVKkfTiV >>14 ご指摘ありがとうございます。 プログラムにバグがありました。 >10は撤回します。 正しくは https://i.imgur.com/jO5diiG.jpg pr2pv <- function( # prevalence to predicative value pr ,# prevalence sn=0.7, # sensitibity=TP/(TP+FN) sp=0.9) # specificity=TN/(TN+FP) { N=1 # polutaion million, billion,or any proper unit si=pr*N # sick population he=(1-pr)*N # healthy population TP=si*sn FN=si*(1-sn) TN=he*sp FP=he*(1-sp) PPV=
TP/(TP+FP) NPV=TN/(TN+FN) PV=c(PPV=PPV,NPV=NPV) return(PV) } ご指摘のとおり、有病率36.36%のときに感度0.7，特異度0.9で陽性的中率が0.8になりました。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/16
17: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 06:41:46.48 ID:hVKkfTiV PCR検査の感度を0.7、特異度を0.9とする。 広島県で第一号の感染発見例は 県の検査で１回陰性、病院の検査で２回陽性、症状軽快した現時点で陰性（何回やったか報道がないので１回陰性とする）であるという。 ここで問題： 検査前の感染確率の分布が一様分布であると仮定して、 現在患者が感染している確率とその95%CIを計算してみた。 " https://i.imgur.com/4CzTEWA.jpg sn=0.7 # sensitivity sp=0.9 # specificity plus=2 # how many positive result? minus=2 #
how many negative result? n=1e7 # how large the simulation p0=runif(n,0,1) oz0=p0/(1-p0) # prob -> odds pLR=sn/(1-sp) # TP/FP nLR=(1-sn)/sp # FN/TN oz1=oz0*pLR^plus*nLR^minus # Bayesian formula p1=oz1/(1+oz1) # odds -> prob BEST::plotPost(p1,showMode =T) # show mode instead of mean BEST::plotPost(p1,showMode =F) HDInterval::hdi(p1) # Highest Density Interval quantile(p1,c(.025,0.5,.975)) # 95%CI by quantile summary(p1) # mean, median MAP <- function(x) { dens <- density(x) mode_i <- which.max
(dens$y) mode_x <- dens$x[mode_i] mode_y <- dens$y[mode_i] c(x=mode_x, y=mode_y) } MAP(p1)['x'] # show mode http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/17
18: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 10:09:58.38 ID:OL+vzo7T 肺がある、ということは新型コロナ肺炎の診断に感度100%である。 しっぽがある、ということは新型コロナ肺炎の診断に特異度100%である。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/18
19: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 11:38:53.47 ID:ejCeyp/r >>15 感度というのは、病気の人を正しく陽性と判定する確率 特異度というのは、正常の人を正しく陰性と判定する確率 感度40%で陰性が出たからといって、60%の確率で陽性だなんて、あり得ない。 病気でない人を、正しく陰性と判断したのか、病気の人を誤って陰性と判断したのか、区別がつかないのだから。 感度を1から引いた方が、いい精度になるなんて、まるっきり判っていない人の発言。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/19
20: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 12:11:08.61 ID:cCbbhTPY 混同行列は最低限の知識として知っておくべきだな http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/20
21: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 13:19:16.64 ID:hVKkfTiV >>19 まるっきり判っていない人＝あんた http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/21
22: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 13:23:09.57 ID:hVKkfTiV >>19 病人を100人集めたら10人が左利きであった。 左利き試験の感度は10%、右利き試験の感度は90％ ただ、これだけのこと。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/22
23: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 13:40:08.10 ID:ejCeyp/r >>22 1000人の集団があり、900人は右利き、100人が左利きだったとする。 ここに「左利き検定機器」というものがあり、感度が40%で、特異度が90%だとする。するとこの機器は、 100人の左利きの内の40人に対して「左利きだ」と正しく判定し、60人に対して「左利きだとは断言できない」と判定する。 900人の右利きの内の90人に対して「左利きだ」と誤って判定し、810人に対して「左利きだとは断言できない」と判定する。 左利き率10%、感度40%、特異度90% という組み
合わせでは、 陽性と判断されたもののうち真の陽性は 4/13 陰性と判断されたもののうち真の陰性は 81/87 となる。 これが、正しい感度、特異度の意味。それを、>>22のように解釈しているあなたは、間違っていますよ。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/23
24: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 13:58:06.26 ID:hVKkfTiV >>19 病人を100人集めたら10人が左利きであった。 左利きなら病人と判定するのが左利き試験。 右利きなら病人と判定するのが右利き支援。 左利き試験の感度は10%、右利き試験の感度は90％ ただ、これだけのこと。 新型コロナ肺炎の診断に肺があるという所見は感度100% http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/24
25: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 14:20:32.31 ID:ejCeyp/r 罹患率の事を感度だと勘違いしてる？ プログラムするなら、言葉をきちんとしらべないと。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/25
26: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 14:21:53.63 ID:hVKkfTiV >>17 数値を変化させてグラフ化できるように関数化 事前分布は一様分布でなくJeffereysを採用 必要に応じて指定 " PCR検査の感度を0.7、特異度を0.9とする。 広島県で第一号の感染発見例は 県の検査で１回陰性、病院の検査で２回陽性、症状軽快した現時点で陰性（何回やったか報道がないので１回陰性とする）であるという。 検査前の感染確率の分布が一様分布であると仮定して、 現在患者が感染している確率とその95%CIを計算してみた。 " PCR2prob <-
function( sn=0.7, # sensitivity sp=0.9, # specificity plus=2, # how many positive result? minus=2, # how many negative result? n=1e5, p0=rbeta(n,0.5,0.5), # prior : Jeffreys' distribution print=TRUE) # how large the simulation { oz0=p0/(1-p0) # prob -> odds pLR=sn/(1-sp) # TP/FP nLR=(1-sn)/sp # FN/TN oz1=oz0*pLR^plus*nLR^minus # Bayesian formula p1=oz1/(1+oz1) # odds -> prob if(print & length(p0)>1){ # p0 ~ some distribution BEST::plotPost(p1,showMode =T) # show mode instead of mean print(HDIn
terval::hdi(p1)) # Highest Density Interval print(quantile(p1,c(.025,0.5,.975))) # 95%CI by quantile print(summary(p1)) # mean, median dens = density(p1) # print mode mode_i = which.max(dens$y) print(c(Mode=dens$x[mode_i])) } if(length(p0)==1) print(p1) # when p0 is point-designated invisible(p1) } PCR2prob() PCR2prob(p0=rbeta(1e5,1,1)) # p0 ~ uniform distiribution PCR2prob(p0=0.5) # point probability PCR2prob(minus=3) # one more negative result PCR2prob(minus=4) # two more negative result http://rio2016.
5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/26
27: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 14:23:51.14 ID:hVKkfTiV >>25 罹患率と有病率は別の概念。 感度・特異度に有病率は不要。 的中率の計算には有病率が必要。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/27
28: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 14:31:42.93 ID:hVKkfTiV インフルエンザ迅速検査キットの感度が５０％ならコインを投げてインフルエンザかどうか決めてるのと同じ。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/28
29: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 15:06:18.19 ID:ejCeyp/r >> 罹患率と有病率は別の概念。 はい、その通りですが何かありました？ 問題にしているのは、検査機の性能（正しくは病気との組み合わせで決定される性能）。 つまり、陽性とすべきものを、正しく陽性と判定するか、陰性とすべきものを、正しく陰性と判定するか、 その正確度が、それぞれ感度、特異度と呼ばれると言うことです。 この認識をあなたは間違っていますよと指摘しています。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/29
30: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 15:07:40.03 ID:hVKkfTiV >>19 病人を100人集めたら10人が左利きであった。 左利きなら病人と判定するのが左利き試験。 右利きなら病人と判定するのが右利き支援。 左利き試験の感度は10%、右利き試験の感度は90％ ただ、これだけのこと。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/30
31: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 15:10:41.15 ID:hVKkfTiV >>29 頭があるということは髄膜炎の診断に感度１００％って理解できている？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/31
32: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 15:11:43.91 ID:hVKkfTiV >>29 これ、理解できてる？ 肺がある、ということは新型コロナ肺炎の診断に感度100%である。 しっぽがある、ということは新型コロナ肺炎の診断に特異度100%である。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/32
33: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 15:13:43.90 ID:hVKkfTiV 正確度って何？ 肺がある試験は新型コロナ肺炎の診断に感度100%である。 しっぽがある試験は新型コロナ肺炎の診断に特異度100%である。 どちらも100%だが、何の役にもたたんぞ？ 正確度の定義をまず、書いてくれ。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/33
34: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 15:20:40.53 ID:ejCeyp/r 私は、感度と特異度の説明を何度も与えている。 あなたの、「感度」を説明して欲しい。 でなければ、何も議論できないだろう。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/34
35: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 15:37:57.81 ID:hVKkfTiV >>34 感度sensitivityはtrue positive rateであるくらい誰でも知っている。 頭があるということは髄膜炎の診断に感度１００％って理解できている？ 頭がある試験が陽性であった髄膜炎患者の人数/頭がある試験を受けた患者の髄膜炎の患者人数=1 感度100% あんたのいう正確度って何？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/35
36: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 15:55:31.14 ID:ejCeyp/r >>あんたのいう正確度って何？ 私が正確度という言葉を使ったのは、29だけだとおもわれる。 23の内容を読み解けば、正確度の意味は自ずとわかるはずですが、判らないのですか？ 改めて言います。 私は、感度と特異度の説明を何度も与えている。 あなたの、「感度」を説明して欲しい。 でなければ、何も議論できないだろう。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/36
37: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 16:20:35.76 ID:hVKkfTiV >>36 感度はtrue postive rate、どの教科書にでも書いてあんだろ。 頭があるということは髄膜炎の診断に感度１００％ 誰にでも頭はあるから、当然 感度＝true postive rate 100％だぞ。 正確度って何だよ？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/37
38: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 16:22:34.18 ID:hVKkfTiV specificity=TP/(TP+FN) 正確度って何だよ？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/38
39: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 16:25:06.90 ID:hVKkfTiV 感度が５０％のインフルエンザ迅速検査キットと感度が４０％のインフルエンザ迅速検査キットとどちらが有用か？ 感度４０％の検査結果を逆に判定すれば感度６０％になるから後者の方が有用。 正確度って何だよ？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/39
40: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 16:26:06.97 ID:hVKkfTiV >>38 間違えた sensitivity = TP/(TP+FN) specificity = TN/(TN+FP) 正確度って何だよ？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/40
41: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 16:27:24.91 ID:hVKkfTiV 病人を100人集めたら10人が左利きであった。 左利きなら病人と判定するのが左利き試験。 右利きなら病人と判定するのが右利き支援。 左利き試験の感度は10%、右利き試験の感度は90％ ただ、これだけのこと。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/41
42: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 16:30:00.67 ID:hVKkfTiV 新型コロナ肺炎の診断に 「肺がある」という試験は感度１００％。 新型肺炎患者を１００人集めれば１００人肺があるから１００人陽性で感度は１００％。 診断の何の役にもたたんぞ。 んで、正確度って何だよ？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/42
43: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 16:30:54.24 ID:hVKkfTiV 感度は価値判断ではなくて単なる割合。 正確度って何だよ？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/43
44: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 16:33:26.62 ID:ejCeyp/r >>30や>>15を記述するときの時の「感度」の認識と、 >>37のスレ記述時の「感度」の認識は同じですか？ 感度を正しく認識している人が、30や15のような 記述をするとは思えません。どこかで、改めたのではないですか？ 15で書いた内容は、未だに正当な指摘だと思っていますか？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/44
45: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 16:49:28.17 ID:ejCeyp/r 未だに、>>39のようなことを思っているのですか？ 100万人の中で1000人がインフルエンザに感染しているとします。 感度50%、特異度99%のインフルエンザ迅速検査キットを使うと、 陽性は、1000×(0.5)+999000×(0.01)=500+9990=10490 人でます。 陰性は、989510 人です。 感度40%、特異度99%のインフルエンザ迅速検査キットを使うと、 陽性は、1000×(0.4)+999000×(0.01)=400+9990=10390 人でます。 陰性は、989610 人です。 さて、どちらが優秀なのですか？
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/45
46: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 17:19:43.73 ID:hVKkfTiV >>45 それは陽性的中率での評価。 感度が高いことが優秀とは別の話。 finger 10 testという試験、患者の指が10本あれば疾患があるとするテスト。 あらゆる疾患に100%近い感度を持つ。 それが優秀かどうかは別。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/46
47: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 17:20:23.98 ID:hVKkfTiV 正確度というのを数式で書いてくれ。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/47
48: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 17:36:26.83 ID:hVKkfTiV 検査が優秀というのは尤度比で考えるべき、感度だけで考えるのは間違い。 頭があるということは髄膜炎の診断に感度100%である。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/48
49: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 18:20:36.76 ID:Eg3yVKLH RPAスレのセキュリティ意識高い系がここでも暴れてんのか？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/49
50: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 19:04:45.47 ID:ejCeyp/r >>ID:hVKkfTiV >>39 >>感度４０％の検査結果を逆に判定すれば感度６０％になるから後者の方が有用。 検査キットの結果を普通に解釈すると10390人を疑わしいと見ますが、 45の設定で、あなたの上の記述を信用すると、989610人を疑わしいとみると言うことになりますね。 実際は10390人の中に400人の真陽性がて、989610人の中に600人の偽陰性(=病人)がいます。 確かに、989610人の中には1.5倍の病人がいますが、集団の数は1.5倍どころか95倍います。 このよ
うな転換が「後者の方が有用」になる素晴らしい発想なんですね。どうぞ独自の道を歩み、頑張ってください。 何でそんなに、日常用語の正確度にこだわるのか、話題そらしのテクニックとしか思えませんが、回答します。 >> つまり、陽性とすべきものを、正しく陽性と判定するか、陰性とすべきものを、正しく陰性と判定するか、 >> その正確度が、それぞれ感度、特異度と呼ばれると言うことです。 このように書きました。読めば判ると思うのですが、感度の正確度は、 「陽性とすべきものを、正しく陽性と判定するか」における「正しく」の割
合を指します。 つまり、「(陽性と判定された数)／(陽性とすべきものの数)」です。 同様に、特異度の正確度は、「(陰性と判定された数)／(陰性とすべきものの数)」です。 時間も無駄なので、最後になると思いますが >>15の指摘は明らかに間違いです。 それを認められず、話題をそらし、ぐだぐだと書き込みをするような方とはまともな議論はきません。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/50
51: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 20:14:53.41 ID:pvvBKa5t >>26 ベイズ扱いたいなら軽快という状態ももなんらかのパラメータおいて更新させないとだめでしょ あきらかにinformativeを無視してるのは数字遊びといわれる http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/51
52: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/11(水) 20:16:22.37 ID:hVKkfTiV 感度の正確度？ 頭があるということは髄膜炎の診断に感度100%である。 100%だから最も正確なのか？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/52
ﾒﾓ帳
(0/65535文字)
上
下
前
次
1-
新
書
関
写
板
覧
索
設
栞
歴
あと 950 ﾚｽあります
ｽﾚ情報
赤ﾚｽ抽出
画像ﾚｽ抽出
歴の未読ｽﾚ
AAｻﾑﾈｲﾙ
Google検索
Wikipedia
ぬこの手
ぬこTOP
0.025s