A false positive is an error in binary classification in which a test result incorrectly indicates the presence of a condition (such as a disease when the disease is not present), while a false negative is the opposite error, where the test result incorrectly indicates the absence of a condition when it is actually present. These are the two kinds of errors in a binary test, in contrast to the two kinds of correct result (a true positive and a true negative). They are also known in medicine as a false positive (or false negative) diagnosis, and in statistical classification as a false positive (or false negative) error.
| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| rdfs:label
| - إيجابية كاذبة وسلبية كاذبة (ar)
- Falsos positius i falsos negatius (ca)
- Falso positivo y falso negativo (es)
- Positif palsu dan negatif palsu (in)
- False positives and false negatives (en)
- Falso positivo e falso negativo (it)
- 거짓 양성과 거짓 음성 (ko)
- Foutpositief en foutnegatief (nl)
- Хибно позитивні та хибно негативні (uk)
- 偽陽性和偽陰性 (zh)
|
| rdfs:comment
| - Dalam , dan lebih umum dalam klasifikasi biner, positif palsu adalah kesalahan dalam pelaporan data di mana hasil tes tidak tepat menunjukkan adanya suatu kondisi, seperti penyakit (hasilnya positif), padahal kenyataannya tidak ada , sementara negatif palsu adalah kesalahan di mana hasil tes tidak tepat menunjukkan tidak adanya kondisi (hasilnya negatif), padahal kenyataannya itu ada. Ini adalah dua jenis kesalahan dalam (dan dikontraskan dengan hasil yang benar, baik positif benar atau negatif sejati.) Mereka juga dikenal dalam kedokteran sebagai diagnosis positif palsu (masing-masing negatif), dan dalam klasifikasi statistik sebagai kesalahan positif palsu (masing-masing negatif). Positif palsu berbeda dari , dan juga berbeda dari overtesting. (in)
- 에서 거짓 양성과 거짓 음성은 통계적으로 거짓된 결과가 나오는 경우를 말한다. (ko)
- 偽陽性和偽陰性（英語：False positives and false negatives）是指進行實用測試之後，測試結果有機會不呈現真正的狀況。 偽陽性、假陽性（英語：false positive）是指測試結果呈陽性的反應，但事實上卻是沒有；相反，偽陰性、假陰性（英語：false negative）是指測試結果呈陰性的反應，但事實上卻是有。 (zh)
- إيجابية كاذبة وسلبية كاذبة (بالإنجليزية: False positive and false negative) هي أخطاء تحدث في نتائج الاختبارات، وهي أخطاء متقابلة (على نسق التصنيف الثنائي) أي أن أحدها عكس الآخر، فعندما تكون النتيجة إيجابية كاذبة فهي تشير إلى وجود حال أو وضع ما ولكن الحقيقة غير ذلك، يقابلها سلبية كاذبة والتي تشير إلى عدم وجود هذا الحال أو الوضع بينما في الحقيقة هو موجود، وأفضل مثال يوضّحها هو فحص وجود مرض ما من عدمه، وعلى النقيض من ذلك، أي عندما تكون النتائج صحيحة، فإنها على التوالي إيجابية صحيحة وسلبية صحيحة. (ar)
- En les i, més generalment, en la classificació binària (del sí o no), on un fals positiu és un error en què el resultat de la prova indica indegudament la presència d'una condició, com una malaltia (un resultat positiu), quan en realitat no hi és present; mentre que un fals negatiu és un error en què un resultat de prova no indica, indegudament, la presència d'una condició (el resultat és negatiu), quan en realitat hi és present.Es tracta dels dos tipus d'errors d'una prova binària (i es contrasten amb el resultat correcte, ja sigui un vertader positiu o un vertader negatiu). Un fals positiu es distingeix del sobrediagnòstic (quan augmenten els criteris per a incloure més pacients sota un diagnòstic), i també és diferent de la d'un excés de proves diagnòstiques. (ca)
- A false positive is an error in binary classification in which a test result incorrectly indicates the presence of a condition (such as a disease when the disease is not present), while a false negative is the opposite error, where the test result incorrectly indicates the absence of a condition when it is actually present. These are the two kinds of errors in a binary test, in contrast to the two kinds of correct result (a true positive and a true negative). They are also known in medicine as a false positive (or false negative) diagnosis, and in statistical classification as a false positive (or false negative) error. (en)
- Un falso positivo es una anomalía o un error en el resultado de una medición o cálculo dado en un modelo de clasificación binaria, indicando la presencia de una condición o característica cuando la misma no está presente en realidad. En cambio, un falso negativo es la ausencia de dicha condición o característica en el resultado de una medición o cálculo cuando en realidad sí que está presente. El contrario de un falso positivo es un verdadero positivo, y el de un falso negativo un verdadero negativo. En estadística la capacidad de un sistema para dar con los valores verdaderos y evitar los valores falsos se llama sensibilidad (para los positivos) y especificidad (para los negativos). (es)
- In statistica il falso positivo, analogo all'errore di primo tipo, è il risultato di un test che porta erroneamente ad accettare l'ipotesi sulla quale esso è stato condotto. Da notare che può indurre in confusione l'utilizzo dell'ipotesi nulla (H0); l'ipotesi nulla è opposta alla tesi. Come si vede dalla tabella, ipotesi nulla (H0) vera significa che il test è negativo. Il falso negativo, analogo all'errore di secondo tipo, è il risultato di un test che porta erroneamente a rifiutare l'ipotesi sulla quale esso è stato condotto. (it)
- Een foutpositief of valspositief testresultaat (Engels: false positive, Duits: Falsch-positiv) is een uitslag van een test/experiment die ten onrechte positief is. Analoog is een foutnegatief of valsnegatief resultaat (Engels: false negative, Duits: Falsch-negativ) een uitslag van een test die ten onrechte negatief is. Beide soorten uitslagen komen niet overeen met de werkelijkheid. (nl)
- Хи́бно позити́вне (англ. false positive) — це помилка в бінарній класифікації, в якій результат тесту неправильно вказує на наявність якогось стану, такого як захворювання, в той час як цього захворювання немає, тоді як хи́бно негати́вне (англ. false negative) — це протилежна помилка, коли результатові тесту неправильно не вдається вказати на наявність якогось стану, коли він присутній. Це — два типи помилок у бінарному тесті, на противагу до двох типів правильного результату, і́стинно позити́вного (англ. true positive) та і́стинно негати́вного (англ. true negative). Вони є також відомими в медицині як хи́бно позити́вний (та хи́бно негати́вний) діа́гноз, та в статистичній класифікації як істиннопозити́вна (та істиннонегати́вна) по́милка. (uk)
|
| dct:subject
| |
| Wikipage page ID
| |
| Wikipage revision ID
| |
| Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
| sameAs
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| Link from a Wikipa... related subject.
| |
| has abstract
| - إيجابية كاذبة وسلبية كاذبة (بالإنجليزية: False positive and false negative) هي أخطاء تحدث في نتائج الاختبارات، وهي أخطاء متقابلة (على نسق التصنيف الثنائي) أي أن أحدها عكس الآخر، فعندما تكون النتيجة إيجابية كاذبة فهي تشير إلى وجود حال أو وضع ما ولكن الحقيقة غير ذلك، يقابلها سلبية كاذبة والتي تشير إلى عدم وجود هذا الحال أو الوضع بينما في الحقيقة هو موجود، وأفضل مثال يوضّحها هو فحص وجود مرض ما من عدمه، وعلى النقيض من ذلك، أي عندما تكون النتائج صحيحة، فإنها على التوالي إيجابية صحيحة وسلبية صحيحة. يتكرر استعمال هذه المفردات في مجال الطب والإحصاء، في الطب مثلا: تشخيص إيجابي أو سلبي كاذب، بينما في التصنيف الإحصائي: خطأ إيجابي أو سلبي كاذب. تتوافق هذه الأخطاء مع أخطاء النوع الأول والنوع الثاني ضمن اختبار الفرضية الإحصائية، حيث تتوافق النتيجة الإيجابية مع رفض الفرضية الصفرية، بينما تتوافق النتيجة السلبية مع عدم رفضها، على كل حال، غالبًا ما يجري استخدام المصطلحين بالتبادل، ولكن هناك اختلافات في التفاصيل والتفسير وذلك يرجع للاختلافات بين الاختبارات الطبية واختبار الفرضيات الإحصائية. (ar)
- En les i, més generalment, en la classificació binària (del sí o no), on un fals positiu és un error en què el resultat de la prova indica indegudament la presència d'una condició, com una malaltia (un resultat positiu), quan en realitat no hi és present; mentre que un fals negatiu és un error en què un resultat de prova no indica, indegudament, la presència d'una condició (el resultat és negatiu), quan en realitat hi és present.Es tracta dels dos tipus d'errors d'una prova binària (i es contrasten amb el resultat correcte, ja sigui un vertader positiu o un vertader negatiu). Un fals positiu es distingeix del sobrediagnòstic (quan augmenten els criteris per a incloure més pacients sota un diagnòstic), i també és diferent de la d'un excés de proves diagnòstiques. A les proves d'hipòtesis estadístiques, els conceptes anàlegs es coneixen com a errors de tipus I i de tipus II, on un resultat positiu correspon a rebutjar la hipòtesi nul·la i un resultat negatiu correspon a no rebutjar-la. Els termes s'utilitzen sovint de forma intercanviable, però hi ha diferències en el detall i la interpretació a causa de les diferències entre proves mèdiques i proves d'hipòtesis estadístiques. (ca)
- A false positive is an error in binary classification in which a test result incorrectly indicates the presence of a condition (such as a disease when the disease is not present), while a false negative is the opposite error, where the test result incorrectly indicates the absence of a condition when it is actually present. These are the two kinds of errors in a binary test, in contrast to the two kinds of correct result (a true positive and a true negative). They are also known in medicine as a false positive (or false negative) diagnosis, and in statistical classification as a false positive (or false negative) error. In statistical hypothesis testing the analogous concepts are known as type I and type II errors, where a positive result corresponds to rejecting the null hypothesis, and a negative result corresponds to not rejecting the null hypothesis. The terms are often used interchangeably, but there are differences in detail and interpretation due to the differences between medical testing and statistical hypothesis testing. (en)
- Un falso positivo es una anomalía o un error en el resultado de una medición o cálculo dado en un modelo de clasificación binaria, indicando la presencia de una condición o característica cuando la misma no está presente en realidad. En cambio, un falso negativo es la ausencia de dicha condición o característica en el resultado de una medición o cálculo cuando en realidad sí que está presente. El contrario de un falso positivo es un verdadero positivo, y el de un falso negativo un verdadero negativo. En estadística la capacidad de un sistema para dar con los valores verdaderos y evitar los valores falsos se llama sensibilidad (para los positivos) y especificidad (para los negativos). En algunas circunstancias, un falso positivo puede no referirse al contraste entre realidad y medición, sino a la intervención de un elemento externo que no fue contemplado en los preceptos de la medición. Por ejemplo, si en una medición de la temperatura de un objeto se da un resultado mayor a x debido a su cercanía a un foco de calor con el que no se contaba, podría generarse un falso positivo a pesar de que la temperatura medida es en efecto la que tiene el objeto en realidad. (es)
- Dalam , dan lebih umum dalam klasifikasi biner, positif palsu adalah kesalahan dalam pelaporan data di mana hasil tes tidak tepat menunjukkan adanya suatu kondisi, seperti penyakit (hasilnya positif), padahal kenyataannya tidak ada , sementara negatif palsu adalah kesalahan di mana hasil tes tidak tepat menunjukkan tidak adanya kondisi (hasilnya negatif), padahal kenyataannya itu ada. Ini adalah dua jenis kesalahan dalam (dan dikontraskan dengan hasil yang benar, baik positif benar atau negatif sejati.) Mereka juga dikenal dalam kedokteran sebagai diagnosis positif palsu (masing-masing negatif), dan dalam klasifikasi statistik sebagai kesalahan positif palsu (masing-masing negatif). Positif palsu berbeda dari , dan juga berbeda dari overtesting. (in)
- 에서 거짓 양성과 거짓 음성은 통계적으로 거짓된 결과가 나오는 경우를 말한다. (ko)
- In statistica il falso positivo, analogo all'errore di primo tipo, è il risultato di un test che porta erroneamente ad accettare l'ipotesi sulla quale esso è stato condotto. Da notare che può indurre in confusione l'utilizzo dell'ipotesi nulla (H0); l'ipotesi nulla è opposta alla tesi. Come si vede dalla tabella, ipotesi nulla (H0) vera significa che il test è negativo. Il falso negativo, analogo all'errore di secondo tipo, è il risultato di un test che porta erroneamente a rifiutare l'ipotesi sulla quale esso è stato condotto. Più in generale, in qualunque ambito in cui si presenti una decisione predittiva binaria (vero o falso), un falso positivo indica che è stato erroneamente segnalato come vero (positivo al test) qualcosa che in realtà non lo è, mentre un falso negativo indica che è stato erroneamente segnalata come assente una caratteristica che in realtà è presente. Un esempio in informatica è un antivirus che considera erroneamente dannoso un programma innocuo, generando un falso allarme (falso positivo), mentre se un programma dannoso fosse identificato come innocuo si avrebbe un falso negativo. (it)
- Een foutpositief of valspositief testresultaat (Engels: false positive, Duits: Falsch-positiv) is een uitslag van een test/experiment die ten onrechte positief is. Analoog is een foutnegatief of valsnegatief resultaat (Engels: false negative, Duits: Falsch-negativ) een uitslag van een test die ten onrechte negatief is. Beide soorten uitslagen komen niet overeen met de werkelijkheid. Als getest wordt of iemand een bepaalde ziekte heeft en de test geeft een bevestigende (positieve) uitslag terwijl de ziekte in werkelijkheid niet aanwezig is, dan is de uitslag van de test foutpositief. In het geval van een statistische toets is dit een fout van de eerste soort of fout van type I. Geeft de test aan dat de persoon de ziekte niet zou hebben (negatief) terwijl de ziekte in werkelijkheid wel aanwezig is, dan is de uitslag van de test foutnegatief. Bij een statistische toets is dit een fout van de tweede soort of fout van type II. (nl)
- 偽陽性和偽陰性（英語：False positives and false negatives）是指進行實用測試之後，測試結果有機會不呈現真正的狀況。 偽陽性、假陽性（英語：false positive）是指測試結果呈陽性的反應，但事實上卻是沒有；相反，偽陰性、假陰性（英語：false negative）是指測試結果呈陰性的反應，但事實上卻是有。 (zh)
- Хи́бно позити́вне (англ. false positive) — це помилка в бінарній класифікації, в якій результат тесту неправильно вказує на наявність якогось стану, такого як захворювання, в той час як цього захворювання немає, тоді як хи́бно негати́вне (англ. false negative) — це протилежна помилка, коли результатові тесту неправильно не вдається вказати на наявність якогось стану, коли він присутній. Це — два типи помилок у бінарному тесті, на противагу до двох типів правильного результату, і́стинно позити́вного (англ. true positive) та і́стинно негати́вного (англ. true negative). Вони є також відомими в медицині як хи́бно позити́вний (та хи́бно негати́вний) діа́гноз, та в статистичній класифікації як істиннопозити́вна (та істиннонегати́вна) по́милка. У перевірці статистичних гіпотез аналогічні поняття є відомими як помилки першого та другого роду, де позитивний результат відповідає відхиленню нульової гіпотези, а негативний результат відповідає не відхиленню нульової гіпотези. Ці терміни часто використовують як взаємозамінні, але існують відмінності в деталях та інтерпретації, через відмінності між медичним тестуванням та перевіркою статистичних гіпотез. (uk)
|
| gold:hypernym
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| page length (characters) of wiki page
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
![[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)