APLICAȚIILE MEDICALE ALE CALCULULUI PROBABILITĂŢILOR. Călinici Tudor 2016

Σχετικά έγγραφα
Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

Curs 1 Şiruri de numere reale

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

Câmp de probabilitate II

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

Integrala nedefinită (primitive)

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

Cursul 6. Tabele de incidenţă Sensibilitate, specificitate Riscul relativ Odds Ratio Testul CHI PĂTRAT

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

Curs 4 Serii de numere reale

I3: PROBABILITǍŢI - notiţe de curs

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare

I3: PROBABILITǍŢI - notiţe de curs

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

Subiecte Clasa a VII-a

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)).

T R A I A N ( ) Trigonometrie. \ kπ; k. este periodică (perioada principală T * =π ), impară, nemărginită.

Vectori liberi Produs scalar Produs vectorial Produsul mixt. 1 Vectori liberi. 2 Produs scalar. 3 Produs vectorial. 4 Produsul mixt.

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2

riptografie şi Securitate

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă

Curs 2 Şiruri de numere reale

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă


Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare

CURS 11: ALGEBRĂ Spaţii liniare euclidiene. Produs scalar real. Spaţiu euclidian. Produs scalar complex. Spaţiu unitar. Noţiunea de normă.

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale

MARCAREA REZISTOARELOR

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

Subiecte Clasa a VIII-a

Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

Elemente de teoria probabilităţilor

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

Examen AG. Student:... Grupa:... ianuarie 2011

COMBINATORICĂ. Mulţimile ordonate care se formează cu n elemente din n elemente date se numesc permutări. Pn Proprietăţi

Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.3.ALCHINE

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 %

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

Criterii de comutativitate a grupurilor

Elemente de Teoria. Chapter Spaţiu de probabilitate

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi

CONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ ADOLF HAIMOVICI, 2017 ETAPA LOCALĂ, HUNEDOARA Clasa a IX-a profil științe ale naturii, tehnologic, servicii

5.1. Noţiuni introductive

Asist. Dr. Oana Captarencu. otto/pn.html.

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

Matrice. Determinanti. Sisteme liniare

GEOMETRIE PLANĂ TEOREME IMPORTANTE ARII. bh lh 2. abc. abc. formula înălţimii

RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii transversale, scrisă faţă de una dintre axele de inerţie principale:,

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 3. Divizorul de tensiune. Divizorul de curent

Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.5.ARENE

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l +

2. Sisteme de forţe concurente...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...3

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare

Examen AG. Student:... Grupa: ianuarie 2016

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

TEORIA PROBABILITĂŢILOR UNIVERSITATEA TEHNICĂ GH. ASACHI,

Proiectarea filtrelor prin metoda pierderilor de inserţie

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011

3 FUNCTII CONTINUE Noţiuni teoretice şi rezultate fundamentale Spaţiul euclidian R p. Pentru p N *, p 2 fixat, se defineşte R

Modelarea şi Simularea Sistemelor de Calcul Distribuţii ( lab. 4)

Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.4.ALCADIENE

REACŢII DE ADIŢIE NUCLEOFILĂ (AN-REACŢII) (ALDEHIDE ŞI CETONE)

Criptosisteme cu cheie publică III

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 28 mai 2012 (barajul 3)

Asemănarea triunghiurilor O selecție de probleme de geometrie elementară pentru gimnaziu Constantin Chirila Colegiul Naţional Garabet Ibrãileanu,

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii.

Transformata Laplace

8 Intervale de încredere

3 Distribuţii discrete clasice

Toate subiectele sunt obligatorii. Timpul de lucru efectiv este de 3 ore. Se acordă din oficiu 10 puncte. SUBIECTUL I.

Spaţii vectoriale. Definiţia 1.1. Fie (K, +, ) un corp şi (V, +) un grup abelian.

CURS 5 Spaţii liniare. Spaţiul liniar R n

EDITURA PARALELA 45 MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ. Clasa a X-a Ediţia a II-a, revizuită. pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Cunoastere si rationament incerte. Capitolul 9

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

Ecuatii exponentiale. Ecuatia ce contine variabila necunoscuta la exponentul puterii se numeste ecuatie exponentiala. a x = b, (1)

prin egalizarea histogramei

, m ecuańii, n necunoscute;

7 Distribuţia normală

Analiza bivariata a datelor

Ecuatii trigonometrice

1. Scrieti in casetele numerele log 7 8 si ln 8 astfel incat inegalitatea obtinuta sa fie adevarata. <

Transcript:

APLICAȚIILE MEDICALE ALE CALCULULUI PROBABILITĂŢILOR Călinici Tudor 2016

OBIECTIVE EDUCAŢIONALE Prezentarea conceptelor fundamentale ale teoriei calculului probabilitaţilor Evenimente independente Probabilități condiționate

TEORIA PROBABILITĂŢILOR Are ca obiect de studiu legile care se manifestă în domeniul fenomenelor întâmplătoare, cu caracter de masă care pot apărea în diferite arii de interes natură, societate, biologie, medicină, etc.

DEFINIŢIE Prin experiment aleator se înţelege realizarea practică a unui complex de condiţii corespunzătoare unui criteriu de cercetare al diferitelor colectivităţi, care aplicat unei entităţi a colectivităţii are un rezultat întâmplător Un experiment poate fi definit şi ca un proces de colectare a datelor dintr-o populaţie

EXEMPLE DE EXPERIMENTE Determinarea statusului de a fi seronegativ sau seropozitiv Determinarea grupei sangvine Determinarea prezenţei sau absenţei unui factor de risc fumat, obezitate, etc.

DEFINIŢII Aplicarea experimentului asupra unui element al colectivităţii se numeşte probă Rezultatul unei probe constituie un eveniment Evenimentul care apare ca rezultat al unei singure probe (sau încercări) se numeşte eveniment elementar

DEFINIŢIA CLASICĂ A PROBABILITĂŢII Presupunându-se că toate probele posibile ale unui experiment sunt la fel de verosimile, probabilitatea de apariţie a unei probe prin efectuarea experimentului este egală cu raportul dintre numărul de moduri în care această probă se poate realiza la numărul total de probe pe care experimentul le poate genera

DEFINIŢIA CLASICĂ A PROBABILITĂŢII Dacă un eveniment A se poate realiza în s probe dintr-un total de n încercări echiprobabile pe care experimentul le poate produce, atunci probabilitatea evenimentului A se poate defini prin formula: = s n

PROBLEMĂ: Care este probabilitatea ca, alegând la întâmplare o persoană dintr-o comunitate, ea să aibă grupa sangvină 0? Grupa Probabilitatea sangvina 0 0,42 A 0,43 B 0,11 AB 0,04

DEFINIŢIA AXIOMATICĂ A PROBABILITĂŢII Fie H un experiment aleator pentru care E reprezintă mulţimea tuturor rezultatelor posibile. E se numeşte mulţime fundamentală sau spaţiu fundamental. Orice submulţime A a lui E se numeşte eveniment. Dacă A are doar un singur element din E, evenimentul este considerat eveniment elementar Orice eveniment a cărui realizare depinde de cel puţin două evenimente este un eveniment compus

EVENIMENTE - MULŢIMI Spaţiul fundamental mulţimea tuturor mulţimilor Evenimente părţi ale mulţimii

DEFINIŢIA AXIOMATICĂ A PROBABILITĂŢII Mulţimea vidăø şi mulţimea fundamentală E sunt sunt şi ele evenimente, şi anume evenimentul imposibil şi respectiv evenimentul cert

OPERAŢII CU EVENIMENTE Reuniunea A U B Intersecţia A Contrarul evenimentului A non A Evenimente incompatibile Evenimente compatibile Implicarea evenimentelor

DEFINIŢIA AXIOMATICĂ Fie E un spaţiu fundamental asociat unui experiment H şi Ω mulţimea tuturor evenimentelor, adică mulţimea părţilor lui E. Se spune că funcţia Pr:Ω R este o funcţie de probabilitate, iar prin P(A) se notează probabilitatea evenimentului A, dacă satisface următoarele axiome: 0 P(A) 1, oricare ar fi A din Ω P(E)=1 Dacă A şi B sunt incompatibile, atunci P(AUB) = P(A)+P(B)

NOTAŢII Evenimentul se notează între acolade Exemplu A={vârsta unei persoane este mai mică de 20 ani} Probabilitatea este o valoare P(A)=x

PROPRIETĂŢI Dacă A 1, A 2,..., A n sunt evenimente incompatibile două câte două atunci P(ø)=0 P(non A) = 1-P(A)

PROPRIETĂŢI Pentru orice evenimente A şi B are loc egalitatea

EVENIMENTE INDEPENDENTE Două evenimente A şi B se numesc independente dacă şi numai dacă Această proprietate se mai numeşte şi regula de înmulţire a probabilităţilor

EVENIMENTE DEPENDENTE Două evenimente A şi B se numesc dependente dacă

PROBABILITĂŢI CONDIŢIONATE Dacă A şi B sunt două evenimente arbitrare, prin probabilitatea condiţionată a lui A de către B, notată P(A B), se înţelege probabilitatea de a se realiza evenimentul A dacă în prealabil s-a realizat evenimentul B. Prin definiţie

REGULA DE CALCUL A PROBABILITĂŢII INTERSECŢIEI A DOUĂ EVENIMENTE Fiind date două evenimente A şi B

APLICAŢII Pentru studiul agregării familiale a HTA s-a determinat probabilitatea HTA la bărbaţi P(A)=0,2 şi la femei P(B)=0,1 Care este probabilitatea de a avea o familie de hipertensivi (ambii soţi să aibă hipertensiune)? Pentru studiul agregării familiale a HTA s-a determinat probabilitatea HTA la mamă P(A)=0,1, la primul copil P(B)=0,2 si frecvenţa apariţiei HTA la copiii cu mama afectată de HTA Pr(AB) = 0,5 Există o relaţie de cauzalitate între HTA la mamă şi cea la copil?

FORMULA LUI BAYES Se consideră două evenimente A şi B care nu sunt independente. Atunci Pr(A B) Pr(B Pr(B A) Pr(A) A) Pr(A) Pr(B nona) Pr(nonA)

APLICAŢII Se ştie că într-o ţară 60% din populaţie trăieşte în mediul urban, 20% din populaţie este alergică şi 55% dintre alergici trăiesc în mediul urban. Care este probabilitatea ca alergând la întâmplare o persoană din mediul urban, ea să fie alergică?

REZOLVARE Fie A evenimentul ca o persoană să fie alergică, iar U evenimentul ca o persoană să locuiască în mediul urban. P(A) = 0,2 ; P(U)=0,6; alegand la întâmplare o persoană din populaţia alergică ea să locuiască în oraş - U A P(U A)=0,55 alegând la întâmplare o persoană ce locuieşte în oraş, ea să fie alergică - A U Pr( A/ U ) Pr( U / A) Pr( A) Pr( U ) 0,550,2 0,6 11 60 0,18

DEFINIŢII Fie T un test diagnostic şi B o boală Un fals pozitiv este o persoană care pentru care testul este pozitiv dar care nu are boala Un fals negativ este o persoană pentru care testul este negativ dar care are boala

TABEL DE CONTINGENŢA Afecţiunea / Testul T Test pozitiv non (T) Test negativ B bolnavi non(b) sănătoşi Total a (AP) b (FP) a+b c (FN) d (AN) c+d Total a+c b+d n

SENSIBILITATE Probabilitatea, notată cu Se, de a obţine un test pozitiv, ştiind că testul este aplicat unei persoane care posedă afecţiunea, se numeşte sensibilitatea testului se exprimă cu ajutorul unei probabilităţi condiţionate: Se Pr( T / B) AP AP FN a a c a n a c n Pr( T B) Pr( B) Afecţiunea / Testul B bolnavi non(b) Fără afecţiunea B Total T Test pozitiv non (T) Test negativ a (AP) b (FP) a+b c (FN) d (AN) c+d Total a+c b+d n

SPECIFICITATE Pentru caracterizarea unui test diagnostic se utilizează şi specificitatea testului care se defineşte prin probabilitatea de a obţine un test negativ pentru o persoană care nu posedă afecţiunea (probabilitate condiţionată): Sp Pr( non( T ) / non( B)) AN FP AN d b d d n b d n Pr( nont nonb) Pr( nonb) Afecţiunea / Testul B bolnavi non(b) Fără afecţiunea B Total T Test pozitiv non (T) Test negativ a (AP) b (FP) a+b c (FN) d (AN) c+d Total a+c b+d n

VALOARE PREDICTIVĂ POZITIVĂ este probabilitatea ca un test pozitiv să indice o persoană cu afecţiunea B: VPP Pr( B / T) Pr( T B) Pr( B) AP AP FP a a b Afecţiunea / Testul B bolnavi non(b) Fără afecţiunea B Total T Test pozitiv non (T) Test negativ a (AP) b (FP) a+b c (FN) d (AN) c+d Total a+c b+d n

VALOARE PREDICTIVĂ NEGATIVĂ este probabilitatea ca un test negativ să indice o persoană fără afecţiune: VPN Pr( nonb / nont) Pr( nonb nont) Pr( nont) AN FN AN c d d Afecţiunea / Testul B bolnavi non(b) Fără afecţiunea B Total T Test pozitiv non (T) Test negativ a (AP) b (FP) a+b c (FN) d (AN) c+d Total a+c b+d n

FIE A O MALADIE ŞI B UN SEMN VPP Pr( A B) VPN Sensibilitate Pr( A B) Pr( B A) Pr(A B) Pr(B Pr(B A) Pr(A) A) Pr(A) Pr(B nona) Pr(nonA) Specificitate Pr( B A) VPP VPN sensibilitate prevalenta sensibilitate prevalenta (1 specificitate ) (1 prevalenta) specificitate (1 prevalenta) specificitate (1 prevalenta) (1 sensibilitate) prevalenta

APLICAŢIE În farmacii s-au introdus sisteme automate de determinare a bolii hipertensive. Un astfel de sistem clasifică 84% din hipertensivi şi 23% din normotensivi ca avand HTA. Dacă 20% din populaţia adultă are HTA care sunt VPP şi VPN ale acestei maşini? Sensibilitatea = 0,84 Specificitatea = 1 0,23 = 0,77 VPP=0,84x0,2/(0,84x0,2+0,23x0,8)=0,168/0,352=0,48 VPN=0,77x0,8/(0,77x0,8+0,16*0,2)=0,616/0,648=0,95 VPP VPN sensibilitate prevalenta sensibilitate prevalenta (1 specificitate ) (1 prevalenta) specificitate (1 prevalenta) specificitate (1 prevalenta) (1 sensibilitate) prevalenta