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¿Qué son los falsos positivos y los falsos negativos?

Subrayado en un libro de texto real. Explicado por Clicked.

Usado en una frase

University Course Reader · STEM

The screening programme accepts a high rate of false positives because a false negative means a missed cancer.

El lector subrayó un término — en un artículo o en el PDF de un paper. Clicked hizo que el término estadístico «false positives» fuera fácil de entender:

Explicado en tres niveles

Los mismos datos, otro rollo — Modo jerga 😎

Definición formal — El mismo término, explicado de la forma habitual

Un falso positivo (error de tipo I) se produce cuando una prueba o un contraste de hipótesis indica la presencia de una condición o efecto que en realidad está ausente; en el contraste de hipótesis nula es el rechazo de una hipótesis nula cierta, y su tasa a largo plazo es el nivel de significación (α). Un falso negativo (error de tipo II) se produce cuando el procedimiento no indica una condición o efecto que sí está presente; es el mantenimiento de una hipótesis nula falsa, con tasa β, y 1 − β es la potencia estadística de la prueba. Para una prueba y una muestra fijas, reducir una tasa de error aumenta la otra, por lo que el umbral de decisión se elige según el coste relativo de cada error en su contexto.

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