Базовая ставка

В теории вероятности и статистике базовая ставка (также известная как априорные вероятности ) — это класс вероятностей, безусловных на «особенностях» ( правдоподобиях ).

Это доля особей в популяции, обладающих определенной характеристикой или чертой. Например, если 1% населения были медицинскими работниками, а остальные 99% не были медицинскими работниками, то базовая ставка медицинских работников составит 1%. Метод интеграции базовых ставок и признаков определяется правилом Байеса .

В науках , включая медицину , базовая ставка имеет решающее значение для сравнения. ^[1] В медицине эффективность лечения очевидна, когда доступна базовая ставка. Например, если в контрольной группе , вообще не принимавшей лечения, была своя базовая норма выздоровления 1/20 в течение 1 дня, а в группе лечения базовая норма выздоровления в течение 1 дня составляла 1/100, мы видим, что лечение активно снижается. восстановление.

Базовая ставка является важным понятием в статистических выводах , особенно в байесовской статистике . ^[2] В байесовском анализе базовая ставка объединяется с наблюдаемыми данными, чтобы обновить наше мнение о вероятности интересующей характеристики или признака. Обновленная вероятность известна как апостериорная вероятность и обозначается как P(A|B), где B представляет наблюдаемые данные. Например, предположим, что нас интересует оценка распространенности заболевания среди населения. Базовый показатель будет представлять собой долю лиц в популяции, страдающих этим заболеванием. Если мы наблюдаем положительный результат теста у конкретного человека, мы можем использовать байесовский анализ, чтобы обновить наше убеждение о вероятности того, что у этого человека есть заболевание. Обновленная вероятность будет представлять собой комбинацию базовой ставки и вероятности результата теста с учетом статуса заболевания.

Базовая ставка также важна при принятии решений , особенно в ситуациях, когда стоимость ложноположительных и ложноотрицательных результатов различна. ^[3] Например, при медицинском тестировании ложноотрицательный результат (неспособность диагностировать заболевание) может стоить гораздо дороже, чем ложноположительный результат (неправильный диагноз заболевания). В таких случаях базовая ставка может помочь принять решение о соответствующем пороге положительного результата теста.

Ошибка базовой ставки

Во многих психологических исследованиях изучалось явление, называемое пренебрежением базовой ставкой или ошибкой базовой ставки , при котором базовые ставки категории не интегрируются с представленными доказательствами нормативным образом. ^[4] хотя не все данные согласованы относительно того, насколько распространена эта ошибка. ^[5] Математик Кейт Девлин иллюстрирует риски как гипотетический тип рака, которым страдает 1% всех людей. Предположим, врач затем говорит, что существует тест на указанный рак, надежность которого составляет примерно 80% , и что этот тест дает положительный результат для 100% людей, больных раком, но также приводит к «ложноположительному результату» для 20% пациентов. люди - у которых нет рака . Таким образом, положительный результат теста может заставить людей поверить в то, что вероятность того, что у них рак, составляет 80%. Девлин объясняет, что вместо этого шансы составляют менее 5%. Чего не хватает в этой статистике, так это соответствующей информации о базовой ставке. Врача следует спросить: «Сколько из людей с положительным результатом теста (группа базового уровня) страдают раком?» ^[6] При оценке вероятности того, что данное лицо является членом определенного класса, необходимо учитывать информацию, отличную от базовой ставки, особенно особенности. Например, когда человек в белом врачебном халате и со стетоскопом выписывает лекарство, есть данные, позволяющие сделать вывод, что вероятность того, что этот конкретный человек является медицинским работником, значительно более значительна, чем базовая ставка категории в 1%. ^{[ нужна ссылка ]}

См. также

Ссылки

^ Стефани (18 августа 2015 г.). «Базовые ставки и ошибка базовой ставки: определение, примеры» . Статистика Как сделать . Проверено 07 октября 2022 г.
^ Бирнбаум, Майкл Х. (весна 1983 г.). «Базовые ставки в байесовском выводе: анализ обнаружения сигналов в задаче о такси» . Американский журнал психологии . 96 (1): 85–94. дои : 10.2307/1422211 . JSTOR 1422211 .
^ Дарлинг, Джон А.; Джерд, Кристофер Л.; Сепульведа, Адам Дж. (сентябрь 2021 г.). «Что вы подразумеваете под ложным срабатыванием?» . Экологическая ДНК . 3 (5): 879–883. дои : 10.1002/edn3.194 . ISSN 2637-4943 . ПМЦ 8941663 . ПМИД 35330629 .
^ Бар-Гилель, Майя (1980). «Ошибка базовой ставки в вероятностных суждениях» . Акта Психологика . 44 (3): 211–233. дои : 10.1016/0001-6918(80)90046-3 .
^ Келер, Джонатан Дж. (1996). «Переосмысление ошибки базовой ставки: описательные, нормативные и методологические проблемы» . Поведенческие и мозговые науки . 19 (1): 1–17. дои : 10.1017/S0140525X00041157 . ISSN 0140-525X . S2CID 53343238 .
^ «Эдж.орг» . Edge.org . Проверено 22 марта 2021 г.

[1] Стефани (18 августа 2015 г.). «Базовые ставки и ошибка базовой ставки: определение, примеры» . Статистика Как сделать . Проверено 07 октября 2022 г.

[2] Бирнбаум, Майкл Х. (весна 1983 г.). «Базовые ставки в байесовском выводе: анализ обнаружения сигналов в задаче о такси» . Американский журнал психологии . 96 (1): 85–94. дои : 10.2307/1422211 . JSTOR 1422211 .

[3] Дарлинг, Джон А.; Джерд, Кристофер Л.; Сепульведа, Адам Дж. (сентябрь 2021 г.). «Что вы подразумеваете под ложным срабатыванием?» . Экологическая ДНК . 3 (5): 879–883. дои : 10.1002/edn3.194 . ISSN 2637-4943 . ПМЦ 8941663 . ПМИД 35330629 .

[4] Бар-Гилель, Майя (1980). «Ошибка базовой ставки в вероятностных суждениях» . Акта Психологика . 44 (3): 211–233. дои : 10.1016/0001-6918(80)90046-3 .

[5] Келер, Джонатан Дж. (1996). «Переосмысление ошибки базовой ставки: описательные, нормативные и методологические проблемы» . Поведенческие и мозговые науки . 19 (1): 1–17. дои : 10.1017/S0140525X00041157 . ISSN 0140-525X . S2CID 53343238 .

[6] «Эдж.орг» . Edge.org . Проверено 22 марта 2021 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]