贝叶斯统计 (Bayesian Statistics) I MultiCalc®

 
输入
 
患病率  
敏感性  
特异性  

 
结果
 
 
真阳性  
假阳性  
真阴性  
假阴性  
阳性预测值  
阴性预测值  
阳性似然比  
阴性似然比  
检验前机率比值比  
检验后阳性率比值比  
检验后阳性率  
检验后阴性率比值比  
检验后阴性率  
假阳性率  
假阴性率  
总体准确度  
 
小数点精确度  
 

 

 
使用的方程式
 
真阳性 = 敏感性 * 患病率
假阳性 = (1 - 特异性) * (1 - 患病率)
真阴性 = 特异性 * (1 - 患病率)
假阴性 = (1 - 敏感性) * 患病率
阳性预测值 = 100 * 真阳性 / (真阳性 + 假阳性)
阴性预测值 = 100 * 真阴性 / (真阴性 + 假阴性)
阳性似然比 = 敏感性 / (1-特异性)
阴性似然比 = (1-敏感性) / 特异性
检验前机率比值比 = 患病率 / (1 - 患病率)
检验后阳性率比值比 = 检验前机率比值比 * 阳性似然比
检验后阳性率 = 检验后阳性率比值比 / (1 + 检验后阳性率比值比)
检验后阴性率比值比 = 检验前机率比值比 * 阴性似然比
检验后阴性率 = 检验后阴性率比值比 / (1 + 检验后阴性率比值比)
假阳性率 = 100 * 假阳性 / (假阳性 + 真阴性)
假阴性率 = 100 * 假阴性 / (真阳性 + 假阴性)
总体准确度 = 100 * (真阳性 + 真阴性)

 

 

 
 

 
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