আপনি কিভাবে একটি মিথ্যা ইতিবাচক হার গণনা করবেন?

2024 লেখক: Michael Samuels | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-18 09:25

সম্পর্কিত গণনা

1. মিথ্যা ইতিবাচক হার (α) = type I error = 1 - specificity = FP / (FP + TN) = 180 / (180 + 1820) = 9%
2. মিথ্যা নেতিবাচক হার (β) = টাইপ II ত্রুটি = 1 - সংবেদনশীলতা = FN / (TP + FN) = 10 / (20 + 10) = 33%
3. ক্ষমতা = সংবেদনশীলতা = 1 - β

উপরন্তু, মিথ্যা ইতিবাচক হার কিভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়?

পরিসংখ্যানগুলিতে, একাধিক তুলনা করার সময়, ক ইতিবাচক মিথ্যা অনুপাত (পতন-আউট বা হিসাবেও পরিচিত মিথ্যা সংকেত অনুপাত) একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার জন্য মিথ্যা অনুমানকে মিথ্যাভাবে প্রত্যাখ্যান করার সম্ভাবনা। দ্য মিথ্যা ইতিবাচক হার (অথবা " মিথ্যা অ্যালার্ম রেট ") সাধারণত এর প্রত্যাশা বোঝায় ইতিবাচক মিথ্যা অনুপাত.

এছাড়াও জানুন, একটি মিথ্যা ইতিবাচক পরীক্ষা কি? মেডিকেলে পরীক্ষামূলক , এবং আরো সাধারণভাবে বাইনারি শ্রেণীবিভাগে, a ইতিবাচক মিথ্যা ডেটা রিপোর্টিং এ একটি ত্রুটি যার মধ্যে একটি পরীক্ষার ফলাফল অনুপযুক্তভাবে একটি অবস্থার উপস্থিতি নির্দেশ করে, যেমন একটি রোগ ( ফলাফল হয় ইতিবাচক ), যখন বাস্তবে এটি উপস্থিত হয় না, যখন a মিথ্যা নেতিবাচক একটি ত্রুটি যার মধ্যে একটি পরীক্ষার ফলাফল

তদনুসারে, একটি মিথ্যা ইতিবাচক উদাহরণ কি?

ইতিবাচক মিথ্যা : একটি ফলাফল যা নির্দেশ করে যে একটি প্রদত্ত শর্ত উপস্থিত আছে যখন এটি নেই। একটি উদাহরণ এর একটি ইতিবাচক মিথ্যা যদি ক্যান্সার শনাক্ত করার জন্য ডিজাইন করা একটি বিশেষ পরীক্ষা ক ইতিবাচক ফলাফল কিন্তু ব্যক্তির 'ক্যান্সার নেই।

সত্যিকারের ইতিবাচক বলতে কী বোঝায়?

ক সত্য ইতিবাচক একটি ফলাফল যেখানে মডেল সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করে ইতিবাচক শ্রেণী একইভাবে, ক সত্য নেতিবাচক একটি ফলাফল যেখানে মডেল সঠিকভাবে নেতিবাচক শ্রেণীর পূর্বাভাস দেয়। এবং ক মিথ্যা নেতিবাচক একটি ফলাফল যেখানে মডেল ভুলভাবে নেতিবাচক শ্রেণীর পূর্বাভাস দেয়।