आप झूठी सकारात्मक दर की गणना कैसे करते हैं?

2024 लेखक: Michael Samuels | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-18 09:28

संबंधित गणना

1. झूठी सकारात्मक दर (α) = टाइप I त्रुटि = 1 - विशिष्टता = एफपी / (एफपी + टीएन) = 180 / (180 + 1820) = 9%
2. झूठी नकारात्मक दर (β) = टाइप II त्रुटि = 1 - संवेदनशीलता = एफएन / (टीपी + एफएन) = 10 / (20 + 10) = 33%
3. शक्ति = संवेदनशीलता = 1 - β

इसके अलावा, झूठी सकारात्मक दर को कैसे परिभाषित किया जाता है?

आँकड़ों में, कई तुलनाएँ करते समय, a सकारात्मक झूठी अनुपात (जिसे फॉल-आउट या के रूप में भी जाना जाता है) गलत सचेतक अनुपात) किसी विशेष परीक्षण के लिए शून्य परिकल्पना को गलत तरीके से खारिज करने की संभावना है। NS झूठी सकारात्मक दर (या " झूठी अलार्म दर ") आमतौर पर की प्रत्याशा को संदर्भित करता है सकारात्मक झूठी अनुपात।

यह भी जानिए, क्या है फॉल्स पॉजिटिव टेस्ट? चिकित्सा में परिक्षण , और अधिक सामान्यतः द्विआधारी वर्गीकरण में, a सकारात्मक झूठी डेटा रिपोर्टिंग में एक त्रुटि है जिसमें a परीक्षा परिणाम अनुचित रूप से एक स्थिति की उपस्थिति को इंगित करता है, जैसे कि एक बीमारी (द नतीजा है सकारात्मक ), जब वास्तव में यह मौजूद नहीं है, जबकि a झूठा ऋणात्मक एक त्रुटि है जिसमें a परीक्षा परिणाम

तदनुसार, एक झूठा सकारात्मक उदाहरण क्या है?

सकारात्मक झूठी : एक परिणाम जो इंगित करता है कि दी गई स्थिति मौजूद है जब वह नहीं है। एक उदाहरण का सकारात्मक झूठी ऐसा होगा यदि कैंसर रिटर्न का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक विशेष परीक्षण a सकारात्मक परिणाम लेकिन व्यक्ति को 'कैंसर' नहीं है।

सच्चे सकारात्मक का क्या अर्थ है?

ए सच सकारात्मक एक परिणाम है जहां मॉडल सही ढंग से भविष्यवाणी करता है सकारात्मक कक्षा। इसी तरह, ए सच नकारात्मक एक परिणाम है जहां मॉडल नकारात्मक वर्ग की सही भविष्यवाणी करता है। और एक झूठा नकारात्मक एक परिणाम है जहां मॉडल गलत तरीके से नकारात्मक वर्ग की भविष्यवाणी करता है।