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Tue, 09 Jul 2024 16:48:51 +0000
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Ainsi, un sondage d'opinion ne coûte que quelques euros et un test en fin de chaîne de fabrication que quelques centimes: les statistiques classiques conviennent alors parfaitement. Lorsqu'il est question de s'informer en effectuant un forage pétrolier, le coût des mesures devient tel que les méthodes bayésiennes, qui les minimisent, sont préférables. Exercice probabilité test de dépistage mi. En cas de profusion de données, les résultats sont asymptotiquement les mêmes dans chaque méthode, la bayésienne étant simplement plus coûteuse en calcul. En revanche, la méthode bayésienne permet de traiter des cas où la statistique ne disposerait pas suffisamment de données pour qu'on puisse en appliquer les théorèmes. Source: Wikipédia

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Faux positifs Difficulté: ☆☆ Lors du dépistage d'une maladie rare, touchant près d'une personne sur mille, les tests ne sont pas fiables à 100%. Après une campagne de dépistage, il y a alors des faux positifs, c'est-à-dire des personnes dépistées comme malades alors qu'elles sont saines. À l'inverse, il y a aussi des faux négatifs, c'est-à-dire des personnes dépistées comme saines mais en réalité malades. Le problème est alors de savoir quelle est la proportion de faux positifs parmi les détections. Probabilités - Contamination par un virus-Bac S Métropole-2011 - Maths-cours.fr. On suppose qu'un patient malade est détecté par le dépistage avec une probabilité de 99%. À l'inverse, un patient sain est détecté comme tel avec une probabilité de 95%. Question 1) Quel est la malchance d'être diagnostiqué faux-positif, c'est à dire, quelle est la probabilité qu'une personne positive soit en fait non malade? Solution Question 2) Qu'en déduire sur le résultat d'un test positif? Comment expliquer cela? Solution

Une maladie (exemple: cancer) est présente dans une population dans la proportion d'une personne malade sur 10 000, soit 0, 01%. Un patient vient de passer un test pour le dépistage de cette maladie. Le médecin le convoque pour lui annoncer le résultat: mauvaise nouvelle, il est positif. Il lui indique alors que ce test est plutôt fiable: « Si vous avez cette maladie, le test sera positif dans 99% des cas. Si vous ne l'avez pas, il sera négatif dans 99, 8% des cas ». A votre avis, puisque le test est positif, quelle est la probabilité que le patient ait la maladie? • 90%? • 80%? • 70%? • 60%? Formule de Bayes - Paradoxe des tests de dépistage. • moins de 60%? • moins de 30%?! Pour ceux qui font un peu de statistiques, le problème revient à vous donner la prévalence de la maladie ainsi que la sensibilité et la spécificité du test. Je demande alors la valeur prédictive positive (VPP).... Mais nous y reviendrons dans cet article! :) Si vous avez répondu autre chose que « moins de 30% », c'est que vous avez été trompé par ce biais cognitif bien connu, appelé « oubli de la fréquence de base » (aussi connue sous le nom de négligence de la taille de l'échantillon).

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