偽物が複数の(可能性がある)ときの偽陽性率

  • 昨日の続き
  • 捜し物をしている
  • 合致したものがいくつ見つかるかで場合分けする
    • 0
    • 1
    • 2個以上
  • 偽陽性を定義する
    • 「見つかったけれど、その中に真の捜し物が含まれていない」ことを持って偽陽性とすることにする
    • 試料数M
    • M個の試料の中に真がある確率q
    • M個の試料の中の偽の試料で合致してしまう確率r
    • PrTrue(i)=q\times _{M-1}C_{i-1} r^{i-1}(1-r)^{M-i}
      • ただしPrTrue(0)=0とする
    • PrFalse(i)=(1-q)\times _{M}C_i r^i (1-r)^{M-i}
    • 偽陽性PrFP(i)=\frac{PrFalse}{PrTrue+PrFalse}
    • PrFP(i)=\frac{1}{1+\frac{q}{1-q}\frac{i}{Mr}}
PrFP<-function(M,q,r,i){
	if(i==0){
		return(0)
	}
	pt<-q*choose(M-1,i-1)*r^(i-1)*(1-r)^(M-i)
	pf<-(1-q)*choose(M,i)*r^i*(1-r)^(M-i)
	pf/(pt+pf)
}
PrFP2<-function(M,q,r,i){
	if(i==0){
		return(0)
	}
	1/(q/(1-q)*i/(M*r)+1)
}

M<-100
q<-1/6
r<-0.03/100
is<-0:10
for(i in 1:length(is)){
	print(PrFP(M,q,r,is[i]))
	print(PrFP2(M,q,r,is[i]))

}