| rdfs:comment
| - In probability and statistics, the base rate (also known as prior probabilities) is the class of probabilities unconditional on "featural evidence" (likelihoods). For example, if 1% of the population were medical professionals, and remaining 99% were not medical professionals, then the base rate of medical professionals will be 1%. The method for integrating base rates and featural evidence is given by Bayes' rule. (en)
- 確率や統計における基準率（きじゅんりつ）とは、一般には特殊な条件をつけない、素のままの(基礎、ベースとなる)グループがもつ確率のことを指し、事前確率と呼ばれることが多い。 例えば、一般住民の1%が“医療専門職”であり、残りの99％は“医療専門職”ではないならば、医療専門職の基準率は単に1%になる。 医学を含む科学において基準率は何かを何かと比較するときに必須な情報である。例えば、“治療X”を受けた1000人が冬に風邪を引かなかったとしたら、Xは素晴らしい予防法のように見えるだろう。しかし、“治療X”の対象者全体における予防に成功した基準率が1/100（100,000人が治療を受けたが、そのうち99,000人は結局、風邪を引いた）であることを知ったら、印象は逆転する。治療の有効性はこのような基準率の情報を知った時に明確になるのである（“1000人も……、で何人のうちの1000人?”) 。 対照群をもつことが比較のための情報をさらに提供してくれる。治療Xを受けていない対照群において予防に成功した基準率が5/100かもしれない。このような場合、最初の1000人に成功したという報告に反して、実は“治療X”はむしろ風邪を引きやすくさせていることを対照群が教えてくれていることになる。 (ja)
- У ймовірності та статистиці, базовий відсоток звичайно стосується первісного (базового) класу ймовірностей, які не залежать від конкретних доказів, часто також відомих під назвою апріорні ймовірності. Наприклад, якщо 1% населення були б «медики», а 99% — не «медики», то базовий відсоток медиків дорівнює 1%. Нормативний метод для інтеграції базових відсотків (апріорних ймовірностей) та доказових свідчень (вірогідності) є правило Баєса. (uk)
|
| has abstract
| - In probability and statistics, the base rate (also known as prior probabilities) is the class of probabilities unconditional on "featural evidence" (likelihoods). For example, if 1% of the population were medical professionals, and remaining 99% were not medical professionals, then the base rate of medical professionals will be 1%. The method for integrating base rates and featural evidence is given by Bayes' rule. In the sciences, including medicine, the base rate is critical for comparison. In medicine a treatment's effectiveness is clear when the base rate is available. For example if the control group, using no treatment at all, had their own base rate of 1/20 recoveries within 1 day (meaning 1 out of every 20 people recover in 1 day) and a treatment had a 1/100 base rate of recovery within 1 day, we see that the treatment actively decreases the recovery in the first day for the winter cold. (en)
- 確率や統計における基準率（きじゅんりつ）とは、一般には特殊な条件をつけない、素のままの(基礎、ベースとなる)グループがもつ確率のことを指し、事前確率と呼ばれることが多い。 例えば、一般住民の1%が“医療専門職”であり、残りの99％は“医療専門職”ではないならば、医療専門職の基準率は単に1%になる。 医学を含む科学において基準率は何かを何かと比較するときに必須な情報である。例えば、“治療X”を受けた1000人が冬に風邪を引かなかったとしたら、Xは素晴らしい予防法のように見えるだろう。しかし、“治療X”の対象者全体における予防に成功した基準率が1/100（100,000人が治療を受けたが、そのうち99,000人は結局、風邪を引いた）であることを知ったら、印象は逆転する。治療の有効性はこのような基準率の情報を知った時に明確になるのである（“1000人も……、で何人のうちの1000人?”) 。 対照群をもつことが比較のための情報をさらに提供してくれる。治療Xを受けていない対照群において予防に成功した基準率が5/100かもしれない。このような場合、最初の1000人に成功したという報告に反して、実は“治療X”はむしろ風邪を引きやすくさせていることを対照群が教えてくれていることになる。 基準率（事前確率）と特性を与えたときのエビデンス(Likelihood, 尤度)を統合する正規化の手段はベイズ法によって与えられている。 (ja)
- У ймовірності та статистиці, базовий відсоток звичайно стосується первісного (базового) класу ймовірностей, які не залежать від конкретних доказів, часто також відомих під назвою апріорні ймовірності. Наприклад, якщо 1% населення були б «медики», а 99% — не «медики», то базовий відсоток медиків дорівнює 1%. Базовий відсоток є критичним для порівняння у багатьох науках. Наприклад, спочатку може здатися значущим, що 1000 людей подолали застуду з використанням 'Препарату X', доки ми не отримаємо інформацію про всіх, хто його застосував і не побачимо, що базовий відсоток дієвості склав лише 1/100 (тобто 100 000 людей спробували препарат, але з них 99 000 людей залишились застудженими). Таким чином, ефективність ліків більш ясна, коли доступна інформація про базовий відсоток (слід однак також звертати увагу на базовий відсоток у контрольних групах (які не вживали ліки). Наприклад, якщо там базовий відсоток тих, хто одужав, склав 5/100, то 'Препарат X' насправді не лікує, а погіршує стан, незважаючи на початкову інформацію, що 1000 людей одужала). Нормативний метод для інтеграції базових відсотків (апріорних ймовірностей) та доказових свідчень (вірогідності) є правило Баєса. (uk)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)