こちらで臨床検査の感度特異度の話、そのベイズ的使用のためにきおくするべきことの話が出ている 興味深い 現実医療現場では、「状況(事前確率の高低カテゴリ)」「使用検査」「判断したいこと＝確定診断したい・ルールアウトしたい」の組み合わせに対して、…

こちらの続き 今、あるpが与えられたときに、Qの要素q1,...,qnのそれぞれに対して、値が算出できるとする これまでの考え方から言えば、pはある症候であって、Qは診断名の集合、qiは個々の診断名であり、p、Qはグラフ状の知識体系として表現してあり、値はこ…

もう少し進めよう 前の記事では、仮説を階層化して、群に分け、群内で、候補を落とすときには、群内の「仲間内の候補」で残留する候補に「ありやすさ」を引き継ぎ、群を越えたら「ありやすさ」を引き継がない、というやり口だった 「あり」か「なし」かの2者…

前の記事からの続き 前の記事で、仮説が群を成していた。階層化していた、ともいえる 臨床診断ではどうだろうか？ 症候Aがある 大きく分けて、B1部疾患であるかもしれないし、B2部疾患であるかもしれない B1部疾患は20疾患が鑑別に挙がる。B2部疾患は17疾患…

今日の記事の並び方 １ 候補が絞り込まれていくとき ２ 複数候補の好悪順序にルールを入れる ３ 複数候補が２群に属した上で、尺度に乗る ４ 仮説の階層化 ５ 仮説の遠近

前の記事からの続き 初めに、各選挙権者が候補者に好悪順をつけて、投票し、だんだんに候補者を絞ることを考えた 次に、１尺度での好悪の評価をした上で、投票し、だんだんに候補者を絞ることを考えた 候補者が２つの「群(政治なら政党)」に属した上で、ある…

前の記事からの続き 複数の候補はある尺度に関して順序をつけることができるとする そして選挙権者は候補者に対する好悪の程度がこの尺度上での距離によって決まるものとする このとき、どんな変化になるだろうか 選挙権者の意見の分布を描き、当選者の意見…

こちらで情報による意見の変化について考えた 世の中では、複数の候補者からの選出、というイベントがなされている。だれか１人の候補者が過半数を取ると決定する仕組みで、全候補者への投票ができる段階から、候補者の数が変更されていく。単純に上位２名の…

こちらのDNA多型学会のネタの整理をする 思いつくままに雑多に 情報を使って、判断する枠組みは、意識的にせよ無意識的にせよ、事前確率と事後確率とその計算関数(これに個人差があるだろう)とを使っているとする ただし、事前確率＋情報→事後確率、のパター…

N人の人のうち、ある１人が「○」で残りのN-1人が「×」の場合 N人の人のうち、k人が「○」で残りのN-k人が「×」の場合、ただしk=0,1,...,N 問題設定を少し変えよう N人のうち、i人が「○」で残りのN-i人が「×」の場合でiは特定の値とし、そのiについての和とし…

診断と予後予測に関する３つの話題 判断の支援 判断の支援と情報 事前確率・事後確率、ベイズの定理 因 と 果 とをつなぐ 射影して情報が劣化する 情報の次元 微分と積分 線形ではない予測のために - 診断とは、個人の状態に「診断名」というカテゴリカルラ…

こちらから 診断基準というものを使って、診断することがある もっとも単純には、N個の項目を立て、そのうちn項目が陽性ならば、その疾患であると診断しよう、というようなものである ここで、さらなる単純化をして、N項目について、「真に疾患であるときの…

確率や尤度、事前確率などについて説明する機会があった お話し風 事前確率と事後確率について質問を受けた 尤度比の計算にあって、「事前確率」を考慮するためにどうするか、という設問がスタートだった 事前確率と事後確率の間にある「事」は「情報」をも…