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 є правило Баєса.
Омана базового відсотку
Значна кількість психологічних досліджень вивчала феномен під назвою відкидання базового відсотку або омана базового відсотку, за якого базовий відсоток категорії не інтегрується нормативним чином з доказовими свідченнями. Математик Кіт Девлін ілюструє ризик такої омани: «уявіть, що певний тип раку вражає 1% населення. Доктор каже, що тест на цей тип має бл. 80% , при цьому 100% визначає тих, у кого є цей тип раку, та дає 'хибно позитивний' результат для 20% здорових людей. Отже, якщо людина отримає позитивний результат, в неї виникне думка, що ймовірність цього раку в неї 80%». Девлін пояснює, що насправді ймовірність менше 5%. Це тому, що в суміші інформації, наданій доктором, відсутній базовий відсоток. Його треба було б спитати: «З кількості людей, які отримали позитивний результат тесту (це група базового відсотку, яка нам цікава), у скількох насправді є цей тип раку?». Звичайно, оцінюючи ймовірність, що певна людина є учасником певного класу, слід враховувати і іншу інформацію, крім базового відсотку, зокрема доказові свідчення. Наприклад, якщо людина одягнута в медичний одяг, має стетоскоп та виписує ліки, ми маємо свідчення, яке може дозволити нам зробити висновок про те, що ймовірність того, що ця конкретна людина є «медиком» значно вища базового відсотку в 1%.
Примітки
- . Архів оригіналу за 27 липня 2014. Процитовано 25 липня 2014.
{{}}
: Обслуговування CS1: Сторінки з текстом «archived copy» як значення параметру title ()
Посилання
- Офіційний вебсайт базових відсотків Малайзії [ 17 липня 2014 у Wayback Machine.]
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Cya stattya pro statistichnij termin Pro vidsotkovi stavki div Centralnij bank U jmovirnosti ta statistici bazovij vidsotok zvichajno stosuyetsya pervisnogo bazovogo klasu jmovirnostej yaki ne zalezhat vid konkretnih dokaziv chasto takozh vidomih pid nazvoyu apriorni jmovirnosti Napriklad yaksho 1 naselennya buli b mediki a 99 ne mediki to bazovij vidsotok medikiv dorivnyuye 1 Bazovij vidsotok ye kritichnim dlya porivnyannya u bagatoh naukah Napriklad spochatku mozhe zdatisya znachushim sho 1000 lyudej podolali zastudu z vikoristannyam Preparatu X doki mi ne otrimayemo informaciyu pro vsih hto jogo zastosuvav i ne pobachimo sho bazovij vidsotok diyevosti sklav lishe 1 100 tobto 100 000 lyudej sprobuvali preparat ale z nih 99 000 lyudej zalishilis zastudzhenimi Takim chinom efektivnist likiv bilsh yasna koli dostupna informaciya pro bazovij vidsotok slid odnak takozh zvertati uvagu na bazovij vidsotok u kontrolnih grupah yaki ne vzhivali liki Napriklad yaksho tam bazovij vidsotok tih hto oduzhav sklav 5 100 to Preparat X naspravdi ne likuye a pogirshuye stan nezvazhayuchi na pochatkovu informaciyu sho 1000 lyudej oduzhala Normativnij metod dlya integraciyi bazovih vidsotkiv apriornih jmovirnostej ta dokazovih svidchen ye pravilo Bayesa Omana bazovogo vidsotkuDokladnishe Omana bazovogo vidsotku Znachna kilkist psihologichnih doslidzhen vivchala fenomen pid nazvoyu vidkidannya bazovogo vidsotku abo omana bazovogo vidsotku za yakogo bazovij vidsotok kategoriyi ne integruyetsya normativnim chinom z dokazovimi svidchennyami Matematik Kit Devlin ilyustruye rizik takoyi omani uyavit sho pevnij tip raku vrazhaye 1 naselennya Doktor kazhe sho test na cej tip maye bl 80 pri comu 100 viznachaye tih u kogo ye cej tip raku ta daye hibno pozitivnij rezultat dlya 20 zdorovih lyudej Otzhe yaksho lyudina otrimaye pozitivnij rezultat v neyi vinikne dumka sho jmovirnist cogo raku v neyi 80 Devlin poyasnyuye sho naspravdi jmovirnist menshe 5 Ce tomu sho v sumishi informaciyi nadanij doktorom vidsutnij bazovij vidsotok Jogo treba bulo b spitati Z kilkosti lyudej yaki otrimali pozitivnij rezultat testu ce grupa bazovogo vidsotku yaka nam cikava u skilkoh naspravdi ye cej tip raku Zvichajno ocinyuyuchi jmovirnist sho pevna lyudina ye uchasnikom pevnogo klasu slid vrahovuvati i inshu informaciyu krim bazovogo vidsotku zokrema dokazovi svidchennya Napriklad yaksho lyudina odyagnuta v medichnij odyag maye stetoskop ta vipisuye liki mi mayemo svidchennya yake mozhe dozvoliti nam zrobiti visnovok pro te sho jmovirnist togo sho cya konkretna lyudina ye medikom znachno visha bazovogo vidsotku v 1 Primitki Arhiv originalu za 27 lipnya 2014 Procitovano 25 lipnya 2014 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite web title Shablon Cite web cite web a Obslugovuvannya CS1 Storinki z tekstom archived copy yak znachennya parametru title posilannya PosilannyaOficijnij vebsajt bazovih vidsotkiv Malajziyi 17 lipnya 2014 u Wayback Machine