エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
センサー増で解決!誤認エラーを減らす科学【ChatGPT統計解析】
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
センサー増で解決!誤認エラーを減らす科学【ChatGPT統計解析】
統計学では、実際には安全なのに危険だと誤認する第1種の過誤(αエラー)と、本当は危険なのに安全と誤... 統計学では、実際には安全なのに危険だと誤認する第1種の過誤(αエラー)と、本当は危険なのに安全と誤認する第2種の過誤(βエラー)がある。センサーの数を増やすことで、これらのエラーを同時に減らすことが可能である。例えば、原子力プラントでは「2-out-of-3モニタリングシステム」が使われ、3つのセンサーのうち2つがしきい値を超えた場合に警報を発する。この方法により、誤報(αエラー)と欠報(βエラー)のリスクを共に低減することができる。センサーの数を増やすことにより、測定値の分布のバラツキを小さくし、正確な判断を促す。安全性に関わる製品では、特にβエラーを最小限に抑えることが重要である。 αエラーとβエラー 本当は安全なのに危険と判断する誤りを第1種の過誤またはαエラーと呼びます。 逆に、本当は危険なのに安全と判断する誤りを第2種の過誤またはβエラーと呼びます。 センサーによる警報発信:誤報