Oppg 329, s. 323 i Heir et al.: Matematikk R1 (2007)
(Lett omskrevet): I en befolkningsgruppe er 1 % HIV-smittet. HIV-testen har sensitivitet på 98 % og spesifisitet på 99,8 % - den gir altså positivt utslag for 98 % av dem som er smittet og negativt utslag for 99,8 % av dem som ikke er smittet.
De første spørsmålene er enkle: Det er 1,178 % sjanse for at en tilfeldig valgt person i gruppa får et positivt resultat (1,2 % i fasiten). En person som tester positivt, har 83,19185 % sjanse for å være smittet (83,2 % i fasiten). Sannsynligheten for at en person som tester negativt, er frisk, er 99,97939 % (99,98 % i fasiten). Så kommer dette:
«Anta at [den første] testen er positiv, og at personen lar seg teste en gang til. Hva er sannsynligheten for at personen ikke er HIV-smittet hvis den nye testen er negativ? Kommenter eventuelle forutsetninger du gjør.»
Fasiten oppgir 91,0 % som svar.
Noen løsningsforslag jeg har måttet forkaste:
- Bruke som utgangspunkt at sjansen for at en enkeltperson får to etterfølgende, falske positiver er (1 – 0,8319185)^2. (Tror imidlertid ikke man kan regne slik.)
- Bruke binomialformelen.
- Bruke de totale andelene av de fire ulike kombinasjonene i en testet populasjon som utgangspunkt – altså at andelen syke med positivt testresultat er 0,98 %, syke med negativt resultat 0,02 %, friske med negativt resultat 98,802 %, friske med positivt resultat 0,198 %.
- Bruke Bayes’ formel på nytt – tror løsningen ligger her, men får det ikke til.
- Jeg har aldri vurdert seriøst å regne ut gjennomsnittet av sjansene for hhv. «ikke smittet ved positivt testresultat» og «frisk ved negativt resultat». Likevel er resultatet skuffende likt fasiten – 0,9156562. Fasitens tall gir forresten 0,9159.
Et par nettsteder der lignende spørsmål diskuteres, har ikke gjort meg klokere:
http://redfrontdoor.org/blog/?p=925
http://math.stackexchange.com/questions ... tive-tests
Oppgaven er merket som «vanskelig», men det får være grenser. Hva er det jeg overser?
Bayes formel og to påfølgende tester
Moderatorer: Aleks855, Gustav, Nebuchadnezzar, Janhaa, DennisChristensen, Emilga
Definerer hendingene:
[tex]Test_1[/tex]=den første testen
[tex]Test_2[/tex]= den andre testen
Antar at resultatene er uavhengige da vi velger fra en person som er smittet og ikke smittet,
[tex]P(Test_1\cap \bar{Test_2})=P(S)*P(Test_1\cap \bar{Test_2\mid S})+P(\bar{S})*P(Test_1\cap \bar{Test_2}\mid \bar{S})[/tex]
Regn ut dette.
Deretter kan du anvende bayes' setning: [tex]P(\bar{S}\mid Test_1 \cap \bar{Test_2})[/tex]
Kan skrive utfyllende i morgen da jeg kjenner meg døsig
[tex]Test_1[/tex]=den første testen
[tex]Test_2[/tex]= den andre testen
Antar at resultatene er uavhengige da vi velger fra en person som er smittet og ikke smittet,
[tex]P(Test_1\cap \bar{Test_2})=P(S)*P(Test_1\cap \bar{Test_2\mid S})+P(\bar{S})*P(Test_1\cap \bar{Test_2}\mid \bar{S})[/tex]
Regn ut dette.
Deretter kan du anvende bayes' setning: [tex]P(\bar{S}\mid Test_1 \cap \bar{Test_2})[/tex]
Kan skrive utfyllende i morgen da jeg kjenner meg døsig

[tex]i*i=-1[/tex]
Omnia mirari etiam tritissima - Carl von Linné
( Find wonder in all things, even the most commonplace.)
Det er åpning og lukking av ionekanaler i nerveceller som gjør det mulig for deg å lese dette.
Omnia mirari etiam tritissima - Carl von Linné
( Find wonder in all things, even the most commonplace.)
Det er åpning og lukking av ionekanaler i nerveceller som gjør det mulig for deg å lese dette.
-
- Pytagoras
- Innlegg: 19
- Registrert: 08/03-2016 21:11
Litt upresist? - Vi interesserer oss jo nettopp for avhengigheten mellom hendelsene, men antar at det ikke er noe i det første prøveresultatet som direkte påvirker det andre.Drezky skrev: Antar at resultatene er uavhengige da vi velger fra en person som er smittet og ikke smittet,
0,01 * (0,98 * 0,02) + 0,99 * (0,998 * 0,002) gir at den totale sannsynligheten for at en person får motsatt resultat i to påfølgende tester er 0,00217204.Drezky skrev: [tex]P(Test_1\cap \bar{Test_2})=P(S)*P(Test_1\cap \bar{Test_2\mid S})+P(\bar{S})*P(Test_1\cap \bar{Test_2}\mid \bar{S})[/tex]
(0,99 * (0,998 * 0,002))/0,00217204 = 0.90976225Drezky skrev: Deretter kan du anvende Bayes' setning: [tex]P(\bar{S}\mid Test_1 \cap \bar{Test_2})[/tex]
Helt i orden at du var litt knapp, akkurat passelig hjelp for meg ... kanskje, siden jeg føler meg litt som en gorilla med skrivemaskin og ikke er 100 % sikker på at dette stemmer, selv om jeg endte opp med et svar som ser ut til å passe noenlunde med fasitens kryptiske "91 %".Drezky skrev: Kan skrive utfyllende i morgen da jeg kjenner meg døsig
-
- Pytagoras
- Innlegg: 19
- Registrert: 08/03-2016 21:11
Kryptisk på grunn av praksisen som fasiten etablerer når det oppgis 99,98 % som svar på spørsmålet om hva som er sannsynligheten for at en person som tester negativt, er frisk. Her avrunder de kalkulatorsvaret 99,97939 % på en måte som skulle tilsi at de ville oppgi 90,98 % som svar på oppgaven jeg plagdes med. Dette er spesielt irriterende siden et par uriktige regnemåter gir svar som ligger ganske nær 91 % - se over. (Eller kanskje det var et poeng for forfatterne å være kryptiske og lett villedende, hva vet jeg.)Fysikkmann97 skrev:Fasit ≠ løsningsforslag