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也就是说,“你究竟属于两个可能世界中的哪一个”
的问题,在没有任何个人信息的情况下,属于左侧世界的概率可被推算为0.001,属于右侧世界的概率可被推算为0.999。
2-3以检查准确率为线索,设定“条件概率”
下一步就是设置为不同类别带来特定信息的条件概率。
本例中的信息是指检查结果所呈现出的阳性及阴性。
正如第一讲中所述,这一过程离不开客观数据的支撑。
在本例中,就使用了与简易检查相关的客观数据。
(图表2-2)
图表2-2检查准确率的条件概率
横向阅读这张图表可知:上面一行是癌症患者的情况,检查结果呈阳性的概率为0.95。
也就是说,查出患者得了癌症的概率为95%。
那么误诊的概率便是1-0.95=0.05了。
这表明,每接受检查100人中,其中5人,即使身患癌症,诊断出来的结果也是阴性。
下面一行是健康者的情况,误诊为阳性的概率为2%。
因此,准确诊断为阴性的概率就是1-0.02=0.98。
从上面的图表,我们可以得知,简易检查并不是那么完善,它存在着误诊的风险。
所谓的风险包含了:“身患癌症,却诊断为健康”
和“很健康,却误诊为癌症”
这两种情况。
这种概率,就是先前讲过的,在限定类别场合下的各个检查结果的条件概率。
把各个类别作为检查结果的“原因”
来看待的话,如果明确了原因(身患癌症或是健康),就可以知道结果(阳性或阴性)的概率。
上一节中共分了两个大类,根据具体信息,每个大类又被分成了两小类,如图表2-3所示。
图表2-3四种互不相同的可能性
如图表2-3所示,你的身体内部存在四种可能性。
患癌并呈现阳性(左上区域),患癌并呈现阴性(左下区域),健康状态下的阳性(右上区域)和健康状态下的阴性(右下区域)四种情况。
并且,根据各区域所表示的概率,用乘法计算,得到图表2-4。
图表2-4四种互不相同的可能性各自的概率
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