Diskussion:Beurteilung eines binären Klassifikators

message: System            	Ausgangshypothese           	Fehler 1. Art                        	Fehler 2. Art
Feuermelder       	es brennt nicht             	Fehlalarm wird ausgelöst             	Feuermelder bleibt stumm, obwohl es brennt
Gericht           	Angeklagter ist unschuldig  	ein Unschuldiger wird verurteilt     	ein Schuldiger wird freigesprochen
Medizinischer Test	Patient ist gesund          	positives Ergebnis bei einem Gesunden	vorhandene Krankheit wird nicht erkannt
Zugangskontrolle  	Person ist zugangsberechtigt	Berechtigter wird nicht eingelassen  	Unbefugter erhält Zugang
Dies Tabelle halte ich in dieser Form für nihct besonders didaktisch und könnte/sollte in das Schema, wie im Artikel, um gegliedert werden. --'~' 18:03, 22. Jan 2004 (CET)
replies: text: beta (Fehler 2. Art Falsch negativ) und  Fehler 1. Art (alpha-Fehler): falsch positiv.--^^~ 15:05, 8. Mai 2004 (CEST)

text: Dafür gibt es redirects. Der Artikel behandelt nicht nur Fehler 1. und 2. Art, weil das Trennen der verschiedenen Beurteilungskenngrößen in einzelne Artikel unpraktisch wäre. Außerdem gibt es lauter Doppelungen im Artikel -- Nichtich 20:52, 15. Jul 2004 (CEST)
thread_title: Bsp

message: Offenbar hat das Ganze mit Statistik zu tun, jedenfalls alle Beispiele gehören hier hinein? Stochastik als Teil der Statistik wäre auch noch zutreffend? Bedient sich die Klassifikation nur der Statistik oder ist sie ein Bestandteil selbiger. Philosophie, Mengenlehre der Mathematik usw. kämen ja auch noch infrage.
Auch fällt mir auf, daß die confusion matrix der Vierfeldertafel gleicht.--Wikipit 12:17, 20. Nov 2005 (CET)
thread_title: Welcher Wissenschaft soll man den ''Klassifikator'' zuordnen?

message: Den Satz "Diese Parameter sind wichtige Maße in der Statistik und hängen auch von der gewählten Fehlerwahrscheinlichkeit ab (z.B. 68 Prozent für das Zutreffen der Standardabweichung)." habe ich rausgenommen, weil hier Standardabweichung  nicht vorkommt usw.--Wikipit 14:46, 27. Nov 2005 (CET)
thread_title: Statistik

message: Unter der Tabelle heißt es "Von 119.960 positiven Ergebnissen wären etwa 55% falsch positiv [...]". Müsste es nicht heißen "Von 148.933 positiven Ergebnissen wären etwa 55% falsch positiv [...]"? Das ist die Summe, die in der Tabelle genannt wird. Dann stimmt auch der Prozentsatz. Habe das mal geändert. --80.246.106.4 18:07, 9. Feb. 2011 (CET)
replies: text: Wo Du recht hast, hast Du recht! Hab's im Artikel geändert. --Arno Matthias 02:18, 20. Jun. 2007 (CEST)
replies: text: Vielen Dank, Arno! 84.56.134.34 15:19, 20. Jun. 2007 (CEST)
thread_title:  Fehler in der Wahrheitstabelle "Aids in BRD"? 

message: Das wesentliche ist schon in der Diskussion uber die Aufteilung gesagt worden, 
mir ist vor allem die Begriffsnutzung im Abschnitt Kombinierte Maße negativ aufgefallen, aber es zieht sich durch den ganzen Artikel: es werden zwar die Begriffen unter einem Stichpunkt mit ihren verschiedenen Namen vorgestellt, aber dann wird nicht ein einzelner Begriff verwendet, sonderen eine beliebig erscheinende Mischung all dieser Begriffe.
-- Olhor 2012-04-18 (11:19, 18. Apr. 2012 (CEST)
replies: text: Hallo Olhor, ich habe deinen Kommentar so verstanden, dass du es vorziehen würdest, wenn jeweils nur der erste Begriff für eines der Maße (also z.B. positive Vorhersagewert und nicht Relevanz) im weiteren Text verwendet würde, richtig? Bei den kombinierten Maßen ist das tatsächlich ein Problem. Ich habe die Angaben damals aus dem Artikel Recall und Precision übernommen, dort wurde natürlich mit diesen englischen Bezeichnungen gearbeitet. Ich werde nochmal recherchieren, welche Begriffe im deutschsprachigen Raum in diesem Zusammenhang üblich sind (oder wenn es sonst jemand weiß - nur zu!). Ansonsten habe ich bei einer kurzen Durchsicht des Artikels nur noch im Abschnitt Information Retrieval abweichende Begriffe gefunden. Das habe ich ja damit begründet, dass diese in diesem Zusammenhang üblich sind. Das erscheint mir wichtiger als maximale Konsistenz, oder was meinst du? Und hast du noch an anderen Stellen des Artikels derartige Probleme gefunden? Gruß, Darian (Diskussion) 11:45, 18. Apr. 2012 (CEST)
thread_title:  Verwirrende Nutzung redundanter Begriffe  

message: ich muss mich auch nochmal zu den Farben äußern. Mir wird nicht klar warum die Farben in der Tabelle anders sind und warum da gelb und grau auftauchen, die in den Bildern gar nicht vorkommen. Ich finde die hell/dunkel Grün- bzw. Rottöne auch nicht so glücklich, sie sollten zumindest unterschiedlicher sein.95.116.196.123 14:08, 16. Aug. 2012 (CEST)
replies: text: Die Farben irritieren mich auch. Zusätzlich zu den unterschiedlichen Grün- und Rottönen sind sie auch inkonsistent mit den Farben in der Tabelle. Dies ist Problem Nr. 1. Ein weiteres Problem ist die Darstellung der Formlen mittels Grafik. Ich kann nicht erkennen, was über dem Bruch und was darunter steht. Dies sollte jedoch aus der Grafik entnehmbar sein. Abgesehen davon wird dann auch ein grau eingeführt, welches in der Tabelle oben mit FN erklärt wird, dies dann aber nicht ist. Mein Vorschlag wäre 1) die Farben der Tabelle zu übernehmen (siehe ) und 2) ein kleine Umgestaltung der Grafiken zur Beschreibung der Formel (siehe ). In der neuen Grafik sind die Elemente, welche über dem Bruch stehen, als hohler Kreis markiert, und alles unter dem Bruch ist durch farbigen Hintergrund repräsentiert. Dies hilf die Elemente der Formel in der Grafik wiederzufinden.MartinGarbe (Diskussion) 10:29, 12. Nov. 2012 (CET)
thread_title:  Farben 

message: Das ist für mich nicht schlüssig. Wenn man die nach Elisa & Western-Blot übrigbleibenden ~150000 Positivfälle einfach alle noch per PCR testet, bleiben vielleicht noch ein paar tausend falsch Positive übrig, plus zehntausend unwissentlich Infizierten. Die bittet man um eine neue Blutprobe, testet erneut, und es sind nur noch ein paar dutzend falsch Positive. Das wiederholt man solange, bis man einfach sicher ist. Da PCR anscheinend nur bei unsauberem Arbeiten falsch positiv meldet (Kontamination mit infiziertem Material), ist man bei drei Blutabnahmen mit unterschiedlichem Personal sicher.
Wenn man deutlich kommuniziert, daß in der ersten Stufe viele fehlerhafte Positive kommen, dann bringt sich doch keiner um!
Es gabe auf einen Schlag fast keine unwissentlich Infizierten im Lande mehr, und damit hoffentlich so gut wie keine Neuinfektionen. Das machen wir nacheinander in allen Staaten Europas, und dann ist es so billig, daß wir es den ärmeren Ländern schenken können. Das AIDS-Problem ist auf Jahre gelöst, und die Pharmahersteller sorgen mit dem Überleben der existierenden Infizierten für ihr eigenes, können also nicht ernsthaft was dagegen haben.
Und ich bin garantiert nicht der erste, der so schlau denken kann, also warum geht das angeblich nicht?
--Maxus96 (Diskussion) 01:21, 29. Nov. 2012 (CET)
replies: text: Der Abschnitt sollte wirklich überarbeitet werden. Richtig, der Grund, warum in Deutschland kein allgemeines Screening gemacht wird ist das Konzept vom mündigen Patienten. Niemand kann zu einem Test gezwungen werden (von speziellen Ausnahmesituationen abgesehen). Der Grund warum ein allgemeines Screening nicht durchgeführt wird ist also nicht die Sorge vor Suiziden wegen falsch-positiver Ergebnisse. Abgesehen davon, bringt sich bei positiver Diagnose kaum noch jemand (erfolgreich) um, seitdem es eine gut funktionierende Therapie (ART) gibt. In vielen anderen Ländern gibt es den Mechanismus mit dem Abwarten auf den Bestätigungstest nicht. Dort werden positive Ergebnisse teilweise gar per Telefon und ohne weitere unmittelbare Beratung/Betreuung mitgeteilt und es kommt trotzdem nicht zu massenhaften Suiziden. Lange Rede kurzer Sinn: mathematisch mag der Abschnitt zu HIV korrekt sein, aber der Kontext von HIV Screening zu Suizid ist Spekulation und sollte raus. Chakalacka (Diskussion) 03:48, 10. Jul. 2014 (CEST)
replies: text: Bei näherer Betrachtung komme ich zu der Überzeugung, dass der Abschnitt zu HIV komplett raus sollte. Es gibt ausreichend andere Beispiele im Artikel, um den Gegenstand des Artikels anschaulich zu erklären. Dafür braucht es kein mathematisch wohl korrektes, jedoch in ihren Auswirkungen (verheerende Welle von Suiziden) rein spekulatives Rechenbeispiel zur HIV-Epidemie. Der tatsächliche Grund, warum es kein allgemeines HIV-Screening der Bevölkerung gibt ist das (in Deutschland garantierte) Selbstbestimmungsrecht des Patienten (siehe auch Entscheidung des Landgerichts Köln, 08.02.1995, 25 O 308/92 bzw. hier). Also, kann der Abschnitt raus? Oder gibt es Freiwillige zur Überarbeitung, um ihn neutral zu gestalten (Anzahl der falsch-positiven Fälle aufrechnen und denen der tatsächlich Infizierten bzw. der falsch-negativen gegenüberstellen usw.) Danke Chakalacka (Diskussion) 04:10, 10. Jul. 2014 (CEST)
replies: text: Dieses "Selbstbestimmungsrecht" ist so nirgendwo kodifiziert, bei Pockenimpfung und TB-Untersuchung mußten auch alle mitmachen. Politiker haben nur Angst um ihr Ego, falls ein Versuch so was durchzusetzen an den "liberalen" Bedenkenträgern scheitern würde. Egal, das wird hier zu offtopic. --Maxus96 (Diskussion) 09:59, 12. Jul. 2014 (CEST)
replies: text: Ich wollte hier keine allgemeine Diskussion zu dem Thema lostreten, aber es ist relevant für den Artikel. Hier (bzw. in HIV-Test, der hierher verlinkte) wird/wurde behauptet, dass die vielen befürchteten falsch-positiven Ergebnisse der Grund seien warum in Deutschland kein allgemeiner HIV-Screeningtest durchgeführt wird. Siehe diese Textstelle. Und das ist falsch. Was nun das Selbstbestimmungsrecht angeht: Das war ein Urteil des Landgerichts. In diesem Fall bezieht sich das Selbstbestimmungsrecht auf das Recht von einer schweren Krankheit, die man möglicherweise haben könnte nichts zu erfahren, wenn man das nicht möchte. Also mit Impfpflicht hat das nichts zu tun. Chakalacka (Diskussion) 20:16, 12. Jul. 2014 (CEST)
thread_title:  Anti-Screening Argumentation 

message: Im Beispiel AIDS wird folgendes behauptet: "Bei positivem ELISA-Suchtest wird ein Western-Blot-Bestätigungstest durchgeführt, so dass kombiniert eine Sensitivität von 0,999 und eine Spezifität von 0,999996 erreicht wird." Die kombinierte Spezifität sollte, wie dargelegt, steigen. Da beide Tests jedoch positiv ausfallen müssen, damit jemand als positiv eingestuft wird, sinkt die kombinierte Sensitivität. Die Tests haben jetzt ein kombiniertes Risiko falsch negativ zu sein.
Bsp.: 10000 positive Patienten, Test A und B haben eine Sensitivität von 90.0%
Test A detektiert 9000 -> 1000 falsch negativ
Test B detektiert nochmal 8100 der durch Test A Pos. getesteten Patienten -> 900 falsch negativ. Wenn A und B positiv sein müssen, folgt: 1000 + 900 = 1900 falsch negative. Damit ergibt sich eine kombinierte Sensitivität von (10000-1900)/10000=0.81 ->81%
Wenn ich das richtig sehe, sollte also im Falle eines sequentiellen Tests, bei dem beide Tests positiv ausfallen müssen, bei einer Sensitivität von 0.999 eine kombinierte Sensitivität von 0.999^2=0.998 vorliegen.
--91.65.105.13 20:13, 17. Aug. 2013 (CEST)
thread_title:  Kombinierte Sensitivität und Spezifität 

message: Hier ein eingängiger Arktikel dazu. Mittels eines Schaubilds ist das Thema auf einem Blick veranschaulicht. Wie kann man sowas einfügen?--Heebi (Diskussion) 09:32, 9. Sep. 2016 (CEST)
replies: text: Hallo Heebi, direkt einfügen kannst du das Schaubild nicht, da es mit Sicherheit urheberrechtlich geschützt ist. Du kannst aber ohne Weiteres die Zahlenwerte nehmen, um ein eigenes Schaubild zu erstellen und es dann unter einer freien Lizenz hochladen und in den Artikel einbinden. Wie das geht, wird hier beschrieben: Hilfe:Bildertutorial. Meld dich gerne, wenn du noch Hilfe brauchst. Viele Grüße, Darian (Diskussion) 12:11, 9. Sep. 2016 (CEST)
thread_title: prägnante Darstellung

message: M.E. kann man das HIV Beispiel so nicht bringen. Im Kern ist es falsch. 
Zunächst einmal fehlt der Hinweis, dass es sich um ein medizinisches Thema handelt. Personen, die HIV positiv getestet worden sind könnten das lesen und falsche Schlüsse ziehen. Die in der Realität beobachteten Spezifitäten sind deutlich geringer: http://jlpm.amegroups.com/article/view/3719.
Man darf auch nicht vergessen, dass es sich bei den angegebenen Spezifitäten häufig um Angaben des Herstellers handelt. Oder aber um Angaben eines Krankenhauses oder Labors, dass sich entsprechend kompetent in der Diagnose darstellen möchte.
Dazu kommt, dass es sich um eine rein mathematische Betrachtung handelt, die eine falsche Modellierung beeinhaltet. Das betrifft die Anwendbarkeit der Bayes Statistik. In der Praxis gibt es auch recht häufig das Testresultat "unbestimmt". Das hängt mit der Art und Weise zusammen, wie die Banden im Western Blot Test interpretiert werden. Das ist nicht einheitlich geregelt, siehe: http://docdro.id/AWNfVdq
Die Vorausetzung für die Anwendung des Satz von Bayes zu den a-priori Wahrscheinlichkeiten für den 2. Schritt ist damit nicht gegeben, da es 3 Zustände gibt und nicht 2. Hinzu kommt auch, dass die Interpretation der  Banden (siehe oben) anhand der mutmaßlichen Risikogruppe erfolgt. D.h. das Ergebnis wird vom diagnostizierenden Arzt in der Analyse mit eingerechnet. (http://www.who.int/hiv/pub/guidelines/india_art.pdf, Seite 86). Dies geschieht allein schon deshalb, da in Risikogruppen häufig weitere Viruserkrankungen anzutreffen sind, die zu Falschen-Positiven beim HIV Test führen.
Es gibt systematische Fehler, die in dieser Betrachtung fehlen, die jedoch erheblichen Einfluß haben können: Kreuzreaktionen nach Impfungen, Schwangerschaft oder Dialyse. Oder eine Hepatitis Vorbelastung die ebenfalls kreuzsensitiv reagieren kann.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25051080
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4700595/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/1349089
Dies führt systematisch zu Falschen-Positiven (siehe oben: medizinischer Hinweis)
Ein weiterer systematischer Fehler stammt aus der Abhängigkeit von ELISA und Western Blot wg., die auf dieselben Antikörper testen, beim Western Blot test sind die Proteine zusätzlich nach Gewicht getrennt (Banden). http://www.fb06.fh-muenchen.de/fb/index.php/download.html?f_id=6075.
D.h. die Tests sind gerade nicht unabhängig, so das die Verwendung der ELISA Resultate als a-priori Wahrscheinlichkeit wiederum systematisch verfälscht werden kann.
Daran ändert auch der Hinweis auf 3rd, 4th oder 5th Generation HIV Test nichts. Im Kern geht es immer um dieselbe Antigen / Antikörper Reaktion.--JohKran (Diskussion) 11:47, 6. Jan. 2018 (CET)
thread_title:  Medizinischer Bezug im HIV Beispiel und falsche Anwendung von Bayes-Statistik 

message: Zu Kleinman et al: False-Positive HIV-1 Test Results in a Low-Risk Screening Setting of Voluntary Blood Donation.
Die Angaben der Quelle zum HIV Beispiel, die eine Spezifität von des Western Blot Test von 0,999.996 gefunden haben wollen, ist nicht zulässig. Das steht zwar im Abstract ist aber im Text nicht substantiiert.
Das Vorgehen suggeriert hohe Spezifitäten, indem durch große Grundgesamtheiten (hier mutmaßlich 5,02 Mio.) dividiert wird. Tatsächlich untersucht wurden in dieser Studie 421 Proben.
Die Quelle schreibt im Abstract, dass in einer Studie zu Falschen-Positiven HIV-1 Tests 5 Mio. Blutspender untersucht worden sein. Das ist nicht richtig. Im Text wird dann ausgeführt, dass aus einer Datenbank, die Daten zu 5,02 Mio Blutspendern enthalten hat, nach nicht näher spezifizierten Kriterien 4650 Proben ausgewählt worden sind ("repeat-reactive") und davon (?) seien 421 HIV-1 Western Blot positiv gewesen. Von diesen 421 Proben zeigten 39 Proben kein p31 Band. Diese 39 Proben wurden weiter untersucht, und zwar nach dem PCR Verfahren.
Nach dem PCR Verfahren wurden von den 39 Proben 20 als Falsche-Positive identifiziert. Dividiert man nun diese 20 durch die 5.020.000 Blutsprender, so errechnet der Artikel ein Vorkommen von 0,0004% Falschen-Positiven in der Grundgesamtheit der Blutspender (= 1 zu 251.000 Falsche-Positive), S. 1083. In Differenz zu 100% wird damit die Spezifität des Test zu 0,999.996 berechnet.
Gänzlich ausseracht gelassen wurde die Frage nach dem Testergebnis "unbestimmt".
Diese Schlußweise ist nicht zulässig, da durch die Auswahl der 4650 Proben (EIA) bzw. der 421 Proben (Western Blot) die Grundgesamtheit schon eingeschränkt wurde und vollkommen unklar ist, wie diese Auswahl zustande kam. Ein Rückrechnen auf die 5,02 Mio. ist damit nicht mehr möglich. Hätte man die Proben anders und in anderer Zahl ausgewählt, wäre das Ergebnis ein anderes.
Der Artikel könnte als Quelle zum HIV-1 Western Blot bzw. zum PCR Test nützlich sein. In Tabelle 2 ist gezeigt, wie schwierig die Interpretation der Bänder im Western Blot Tests ist. Zudem ist festgehalten, dass 2 von 38 Proben ein Falsches-Positive im PCR Test gezeigt haben, was die Autoren als vergleichbar mit einer anderen Studie bezeichnen (5% Falsche-Positive bei PCR).
Als Quelle für eine angebliche Spezifität von 0,999.996 taugt der Artikel aus den genannten Gründen nicht.--JohKran (Diskussion) 11:47, 6. Jan. 2018 (CET)
thread_title:  Zweifelhafte bis falsche Schlußweise in Quelle Kleinman et al: False-Positive HIV-1 Test Results... 

message: MMn ist es üblicher die Tabelle so zu gestalten dass die Totale im Rand erscheinen:
            	Person ist krank    	Person ist gesund   	Totale
Test positiv	richtig positiv (rp)	falsch positiv (fp) 	rp+fp
Test negativ	falsch negativ (fn) 	richtig negativ (rn)	fn+rn
Totale      	rp+fn               	fp+rn               	rp+fn+fp+rn
Dabei ist es gut die Unterschied zu beachten zwischen die Population auf der sich die Situation bezieht, und die Stichprobe deren Ergebnissen zu Schätzungen führen der Parametern der Population.
Madyno (Diskussion) 22:45, 27. Nov. 2018 (CET)
replies: text: Bitte Beiträge signieren. Warum sollte bei einer Person die krank ist und ein negatives Testergebnis erhält, dass also falsch ist, (da die Person ja krank ist, aber der Test dies nicht erkennt) das Wort richtig stehen. Das lässt sich nicht vollziehen. Bitte genauer ausführen, dann wird sich klären, wo der Irrtum liegt, --Sigma^2 (Diskussion) 00:36, 25. Mai 2024 (CEST)
thread_title:  2x2-Tabelle 

message: In dem Abschnitt wird nicht ausreichend klar getrennt zwischen Sensitivität (Spezifität) in Form einer aus einem Normierungsversuch geschätzen Wahrscheinlichkeit von z.B. p=0.98 und der Realisierung bei der Anwendung eines Test wie einem PCR-Test zu SARS-CoV-2. Erstere ist in der Tat eine Verallgemeinerung aus einem Versuch auf die Gesamtheit der Merkmalträger (Nichtträger), letztere aber nur auf die getesteten Merkmalträger (Nichtträger).
Es scheint mir am besten, wenn man die Begriffe mit Bezug auf den Wahrscheinlichkeitsbegriff formuliert und auf ein Beispiel mit einer Testgruppe verzichtet, das auf die Realisierung dieser Wahrscheinlichkeit beruht. Henze schreibt z.B. in "Stochastik für Einsteiger": "Unter Sensibilität versteht man die Wahrscheinlichkeit p_se, mit der eine kranke Person als krank erkannt wird."
D.h. in keinem Fall, dass von 100 Infizierten bei P=0.98 98 ein positives Testergebnis erhalten, sondern dass jeder der 100 eine 98%-ige Wahrscheinlichkeit hat, ein ein positives Testergebnis zu erhalten.
Der Abschnitt passt nicht:
"Beispielsweise entspricht Sensitivität bei einer medizinischen Diagnose dem Anteil an tatsächlich Kranken, bei denen die Krankheit auch erkannt wurde. Die Sensitivität eines Test gibt an, wie viel Prozent aller Infizierten auch tatsächlich erkannt werden. Beispielsweise bedeutet eine Sensitivität eines Tests auf COVID-19 von 98 %, dass 98 % der Infizierten erkannt und 2 % der Infizierten nicht erkannt werden. 2 % (der Infizierten, welche getestet wurden und nicht aller Getesteten) wären dann also falsch negativ."
Der erste Satz, "Beispielsweise entspricht Sensitivität bei einer medizinischen Diagnose dem Anteil an tatsächlich Kranken, bei denen die Krankheit auch erkannt wurde", wäre richtig, sofern er beschriebe, wie die Sensitivität für einen Test geschätzt wird. Besser wäre in etwa: "Beispielsweise schätzt man die Sensitivität einer medizinischen Diagnose durch den Anteil an tatsächlich Kranken, bei denen die Krankheit auch erkannt wurde."
Der zweite Satz ist insgesamt falsch: Das Erkennen einer Infektion setzt eine Diagnose voraus. Wird eine Person nicht getestet, kann ihre Infektion nicht erkannt werden (vgl. meine Anmerkung zu meiner ebenfalls missglückten Version in Bezug zur Dunkelziffer).
Der dritte Satz ist Ausdruck eines missverstandenen Wahrscheinlichkeitsbegriffs (abgesehen davon muss es SARS-CoV-2 heißen, nicht COVID-19).
Zusätzlich wäre hier evtl. auch hilfreich, wenn zwischen "theoretischer Sensitivität" (geschätzt durch das den Test entwickelnde Labor) und "praktischer Sensitivität" (geschätzt durch das anwendende Labor) unterschieden würde. 
Der gesamte Artikel leidet unter einer Vermischung von relativen Häufigkeiten und Wahrscheinlichkeiten.  Er startet im Titel mit dem Anspruch, das Problem  der binären Klassifikation (verstanden als Zuordnung einer Beobachtung zu einer von zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen)  zu klären und bleibt dann vollständig im Fall eines medizinischen Tests und in medizinischer Terminologie hängen. Die Begriffe Sensitivität und Spezifizität werden unterschiedslos für theoretische Konzepte und Schätzwerte (relative Häufigkeiten) verwendet. Eine theoretische ROC-Kurve wird nicht formuliert oder gar definiert, eine Formulierung des Schätzproblems erfolgt nicht.  Dann gibt es Gleichungen, bei denen auf der linken Seite Wahrscheinlichkeiten stehen und auf der rechten Seite relative Häufigkeiten. Das ist aus Halbwissen geborener Unsinn. Zu wichtigen Aussagen fehlen Einzelnachweise. Es ist sinnlos, an diesem Artikel Kleinigkeiten zu ändern, da sich die Konfusion durch den gesamten Artikel zieht. --Sigma^2 (Diskussion) 23:06, 2. Feb. 2023 (CET)
replies: text: Könnte man in dem konkreten Fall "links steht eine Wahrscheinlichkeit und rechts steht eine relative Häufigkeit" nicht einfach ein Dach auf die Wahrscheinlichkeit schreiben, also \hat P statt P ? Das würde ich auch unterstützen, eine Wahrscheinlichkeitsinterpretation von precision und recall lässt sich schon mit Literatur belegen. Z.B. Recall =\hat P(\hat{C}=1|C=1), wo C die echte Klasse ist bzw hat-C die vorhergesagte Klasse biggerj1 (Diskussion) 07:09, 25. Mai 2024 (CEST)
replies: text: Prinzipiell halte ich den Artikel mit zu vielen Beispielen überladen. Würde man mit der Wahrscheinlichkeitsinterpretation starten, und dann auf Schätzwerte davon abstellen, könnte man den Artikel wahrscheinlich sehr stark kürzen. biggerj1 (Diskussion) 07:18, 25. Mai 2024 (CEST)
thread_title:  Verwirrung bei Sensitivität und Spezifität zwischen dem Wahrscheinlichkeitsbegriff und der Realisierung