新型コロナウイルスに関する情報は、厚生労働省の情報発信サイトを参考にしてください。情報を見る

    記事へのコメント122

    • 人気コメント
    • 新着コメント
    ryskosn ryskosn 図と数字が変化するのがわかりやすかった。

    2021/08/24 リンク

    その他
    Yuna_aoi Yuna_aoi コロナの検査の精度が低い話と検査数が少ない話、両方の答えみたいで楽しい。症状がない人の検査は無意味になることがあるってことかー。実際の運用は人間の判断が入るから個別のケースはいろいろ起きていそう。

    2020/05/08 リンク

    その他
    steel_eel steel_eel ま、まだ『PCRの特異度はほぼ100%』とか言ってる人がいるんか。気が付いたから良かったというか気が付かないと陽性だったコンタミによる偽陽性とかかなりでてるでしょ。原理ベースや実験室レベルで考えちゃダメ。

    2020/05/08 リンク

    その他
    ShimoritaKazuyo ShimoritaKazuyo 頭の良い人たちがわちゃわちゃしてる感じ。まあ頑張ってください。

    2020/05/08 リンク

    その他
    hapicome hapicome 面白き事もなき世を面白くすみなすものは心なりけり。如何に理解し当て嵌めていくかは理系の分野で、如何に分かり易く説くかは文系の才能かもしれないが、説き方を教えて貰うのは面白い。両方できる人を尊敬する。

    2020/05/08 リンク

    その他
    dnasoftwares dnasoftwares まあこのご時世だからCOVID-19の話扱いにしちゃうのはわかるけど本文はCOVID-19と一言だって言ってないのが面白すぎる

    2020/05/08 リンク

    その他
    coper coper 面積図で分かりやすい説明。COVID-19の検査を有症状者に絞るのは治療すべき感染者を取出すには有効だが、全体の感染状況の把握を困難にしている。

    2020/05/07 リンク

    その他
    yamada_k yamada_k この話、3回目か4回目くらいかな...。新型コロナに関して言えば、医者が検査の必要性を認める事前確率の高い集団に対しても十分な検査ができていないので(東京)、今より検査数を増やすべきなのは明らかです。

    2020/05/07 リンク

    その他
    erda erda 未だに検査数、検査数と騒いでいるマスコミは全然理解していないと思う。

    2020/05/07 リンク

    その他
    komo-z komo-z 数学的に考えると、直感と違うの面白い。数学は嘘をつかない。もし現実と違うとしたら、仮説が間違ってないか考えてみたい。

    2020/05/07 リンク

    その他
    physician physician こんなにわかりやすい説明なのに、ブクマコメントがちょっとなぁ

    2020/05/07 リンク

    その他
    spacefrontier spacefrontier はいはい、陽性適中率、陽性的中率。2月初め位にツイッタランドでは図解でさんざん既出だった。偽陽性がたくさん出るからむやみにPCR検査をするのはよくないというデマにさんざん振り回された。偽陽性は原理的にほぼ0

    2020/05/07 リンク

    その他
    avictor avictor 読んでないんだけど、コロナの検査がずっと話題になってて2月から今まで何度も記事になってて、逆に今まで分からんで話してたの!?という驚きがあった。

    2020/05/07 リンク

    その他
    iww iww こういうのがあるから事前に別の方面からギュッと絞り込んでおいて ほとんどクロの人に対して 念押しで検査する みたいな運用だと思ってた

    2020/05/07 リンク

    その他
    calibaby calibaby “陽性適中率”と検査の精度は違うって話。一度キチンと読んどいた方がよさげ!

    2020/05/07 リンク

    その他
    ku__ra__ge ku__ra__ge 感染者数ゼロの集団に対して精度99%の検査をすれば、陽性だった人が実際に病気である確率はゼロ(精度99%なのに!)……という話

    2020/05/07 リンク

    その他
    sin20xx sin20xx 残念だけど今の日本人に基礎的な数学的素養はほぼ皆無なのでこれだけ懇切丁寧に話しをしても理解もされないし政治的な話しは別にしてという注釈があってすらそれを無視して政治的主張で事実をねじ曲げるのが今の日本

    2020/05/07 リンク

    その他
    Heavylug Heavylug この説明でわからない人がいる、という方に驚きがあるというか、どこかでそういう議論があったの?観測範囲が狭くて・・・

    2020/05/07 リンク

    その他
    sakidatsumono sakidatsumono 二月くらいの状況ならわかるんだけど、4月以降は東京では必要な人が受けても結果が出るまでに4日くらい待たされている状況でこれを言うのは害悪だと思う。検査の効率化が必要。

    2020/05/07 リンク

    その他
    maeda_a maeda_a 普通に(有病・無病)x(positive・negative)の2x2表にした方がいいと思う

    2020/05/07 リンク

    その他
    zorio zorio 機械学習の話を聞いたりするとよく出てきた概念だったのだが、こんな形で身近になるとは思わなかったなあ。

    2020/05/07 リンク

    その他
    brain-box brain-box 遺伝とかガンとか感染しないケースはこの与太話でいいけど,感染者の割合がリアルタイムで変わっていく感染症に関して持ち出すのは筋違いで詭弁。外れても良いから判明した陽性者は入院以外の方法も使って隔離。

    2020/05/07 リンク

    その他
    cotbormi cotbormi 分かりやすい

    2020/05/06 リンク

    その他
    tach tach 言葉で逐一説明されてもピンとこないのに図示されたら途端に見ただけで何が言いたいのか分かる。数学の説明に視覚化はとても有効。でもそれを直感に頼った誤魔化しだとして邪道扱いする数学者が多いらしいorz

    2020/05/06 リンク

    その他
    jfkintko jfkintko なるほど>「精度99%の検査で陽性だった人が実際に病気である確率は約9%」

    2020/05/06 リンク

    その他
    mutinomuti mutinomuti 偽陽性が出るメカニズム知らないんだなって思った(´・_・`)

    2020/05/06 リンク

    その他
    frkw2004 frkw2004 だから2回調べるんでしょ。1回目で1098人に含まれて、2回目も99×0.99+999*0.01の中に含まれる109人に選ばれたうちの10人が擬陽性になるのか。

    2020/05/06 リンク

    その他
    aceraceae aceraceae 数学的にはそうなるだろうね。

    2020/05/06 リンク

    その他
    tei_wa1421 tei_wa1421 実際の前提の各割合オーダーが違うと結論が全然違うので、すごいミスリード記事。

    2020/05/06 リンク

    その他
    chintaro3 chintaro3 これはこれで良くわかるが、陽性適中率を上げるために母数を下げると、検査漏れが増加するので社会全体としてはむしろ悪い結果になるだろう。部分最適が全体最適にはならない例。その注釈が欲しい。

    2020/05/06 リンク

    その他

    人気コメント算出アルゴリズムの一部にヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

    関連記事

    【数学】「検査で陽性だった人が実際に病気である確率は数%程度」とかいうやつ、何? - アジマティクス

    「精度99%の検査で陽性だった人が実際に病気である確率は数%程度」とかいう話、聞いたことがある人もい...

    ブックマークしたユーザー

    • okishima_k2021/09/10 okishima_k
    • ryskosn2021/08/24 ryskosn
    • Guro2021/05/29 Guro
    • shike2021/05/07 shike
    • lotus72021/03/24 lotus7
    • ko-ya-ma2021/03/24 ko-ya-ma
    • fumfum9532020/05/14 fumfum953
    • m-hikoboshi2020/05/11 m-hikoboshi
    • kjw_junichi2020/05/11 kjw_junichi
    • konishika2020/05/10 konishika
    • mmsuzuki2020/05/09 mmsuzuki
    • mickn2020/05/09 mickn
    • shoplists2020/05/09 shoplists
    • Yuna_aoi2020/05/08 Yuna_aoi
    • steel_eel2020/05/08 steel_eel
    • ShimoritaKazuyo2020/05/08 ShimoritaKazuyo
    • nopipi2020/05/08 nopipi
    • hapicome2020/05/08 hapicome
    すべてのユーザーの
    詳細を表示します

    同じサイトの新着

    同じサイトの新着をもっと読む

    いま人気の記事

    いま人気の記事をもっと読む

    いま人気の記事 - 学び

    いま人気の記事 - 学びをもっと読む

    新着記事 - 学び

    新着記事 - 学びをもっと読む

    同時期にブックマークされた記事