![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1325 Регистрация: 27.11.2007 Пользователь №: 4573 ![]() |
Уважаемые коллеги! У нас на форуме когда то обсуждался метод последовательной диагностической процедуры по методу Вальда, во многих работах есть расчет диагностических коэффициентов (ДК) и информационной меры Кульбака (J). Есть и расчет порогов для принятия решения. При альфа=0,05 и бета=0,05, например, порог для Кульбака =10*log(альфа/(1-вета)) и 10*log((1-альфа)/бета), т.е. +/- 12,8. При достижении этих порогов, как было где то сказано, достигается вероятность безошибочной диагностики 0,95. Можно ли снижать пороги для менее важного состояния и повышать для более фатального.
Как связаны альфа и бета с вероятность безошибочной диагностики. Например, если оставить альфа=0,05 и изменить бета=0,2, при этом мы сдвигаем порог принятия решения до +/-12,0, как это будет связано с вероятность безошибочной диагностики Р=?. |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1325 Регистрация: 27.11.2007 Пользователь №: 4573 ![]() |
Спасибо большое!
Именно последнюю работу я не нашла, только уточнение названия "Роль факторов.....Но нашла много зарубежных работ, где хорошо описан результат применения этого метода. В пришпиленной работе авторы используют известную программы, но я не нашла, где именно в ней можно посчитать LR, поэтому много ручной работы, легко ошибиться составляя таблицы для расчета.
Прикрепленные файлы
|
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1219 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 ![]() |
В пришпиленной работе авторы используют известную программы, но я не нашла, где именно в ней можно посчитать LR, поэтому много ручной работы, легко ошибиться составляя таблицы для расчета. Применительно к таблицам сопряженности в качестве likelihood ratio используется log-likelihood ratio, имеющее распределение хи-квадрат и поэтому иногда именуемое хи-квадрат максимального правдоподобия. Поэтому в известной программе LR это X2ML или M-L Chi-square (кстати, это также G-критерий Вулфа (Woolf's G-test), G2-критерий и информационный критерий Кульбака 2I). Правда мне пока совсем непонятно как комбинируются LR, полученные по отдельным табличкам 2х2, но это можно поискать. И еще непонятно, что авторы приложенной статьи понимают по преваленсом если у них он составлял 55-60%? Сообщение отредактировал nokh - 8.02.2009 - 07:27 |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |