Was bedeutet p

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Satz von Bayes: P(K+ ⎜T+ )= imebi = Problem: Prädiktive Der diagnostische Test P(T+ ⎜K+) P(K+) P(T+ ⎜K+) P(K+) + P(T+ ⎜K-) P(K-) Sens x Prävalenz Sens x Prävalenz + (1-Spez) x (1-Prävalenz) Werte sind prävalenzabhängig! Kuß, Was bedeutet p
imebi Der diagnostische Test Beispiel: Bundesweites Screening auf HIV-Virus (mit ELISA- Test) Sensitivität: P(T+ ⎜K+) = 99,5% Spezifität: P(T- ⎜K-) = 99,5% Prävalenz: P(K+) = 0,1% Wahrscheinlichkeit, dass jemand mit positivem HIV-Test tatsächlich HIV-positiv ist: P(T+ ⎜K+) P(K+) 0,995 x 0,001 P(K+ ⎜T+ ) = = = 16,6% P(T+ ⎜K+) P(K+) + P(T+ ⎜K-) P(K-) 0,995 x 0,001 + 0,005 x 0,999 Von 6 Test-Positiven ist nur einer tatsächlich HIV-positiv!!! Kuß, Was bedeutet p
Seite 1 und 2: Was bedeutet p
Seite 3 und 4: imebi Einleitung Bedingte Wahrschei
Seite 5: imebi Der diagnostische Test Aber:
Seite 9 und 10: imebi Der statistische Test Durchf
Seite 11 und 12: imebi Lösungen (?) Beispiel: Rando
Seite 13 und 14: Weitere Lösungen • Minimum Bayes
Seite 15: imebi Fazit/Diskussion Ein Anfang i

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