阳性预测值(positive predictive value)

相似题目

• 阳性预测值是指（）

  A . A.实际有病，试验阴性 B . B.实际无病，试验阳性 C . C.实际有病，试验阳性 D . D.实际无病，试验阴性 E . E.试验阳性，实际有病的可能

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• 若TP为真阳性，FN为假阴性，TN为真阴性，FP为假阳性，阳性预测值计算公式是（）

  A . TN/（TN+FN）×100% B . TP/（TP+FN）×100% C . TN/（TN+FP）×100% D . TP/（TP+FP）×100% E . （TP+FN）/（TP+FP+TN+FN）×100%

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• 筛检试验的阳性预测值是指（）

  A . 实际有病按阳性标准判断为有病的百分比 B . 阳性结果中真正有病的比例 C . 实际有病按阳性标准判断为无病的百分比 D . 实际无病按阳性标准判断为有病的百分比 E . 实际无病按阳性标准判断为无病的百分比

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• 预测（prediction）和预报（forecasting）

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• 并联（）。串联（）。阴性预测值（）。阳性预测值（）。可靠性（）。

  A . 运用同一方法在同等条件下作多次试验得到相同结果的程度 B . 一系列试验中每一个试验均为阳性时才称阳性 C . 一系列试验中任何一个呈阳性即称阳性 D . 被试人试验结果阳性时他患该病的可能性 E . 被试人试验结果阴性时他无该病的可能性

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• 漏诊率（）灵敏度（）阳性预测值（）

  A . 实际有病，试验阴性 B . 实际无病，试验阳性 C . 实际有病，试验阳性 D . 实际无病，试验阴性 E . 试验阳性，实际有病的可能

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• 若TP为真阳性，FN为假阴性，TN为真阴性，FP为假阳性，阳性预测值计算公式是()

  A . A．TN/(TN+FN)×100% B . B．TP/(TP+FN)×100% C . C．TN/(TN+FP)×100% D . D．TP/(TP+FP)×100% E . E．(TP+FN)/(TP+FP+TN+FN)×100%

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• 阳性预测值（）

  A . 实际有病，试验阴性 B . 实际无病，试验阳性 C . 实际有病，试验阳性 D . 实际无病，试验阴性 E . 试验阳性，实际有病的可能

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• 阳性预测值

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• 阳性预测值指的是（）

  A、真阳性/(真阳性+假阳性) B、真阳性/(真阴性+假阳性) C、真阳性/(真阳性+假阴性) D、真阳性/(真阳性+真阴性) E、真阴性/(真阴性+假阳性)

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• 假阳性（误诊）率是（）。假阴性率是（）。灵敏度是（）。特异度是（）。阳性预测值（）。

  A . 实际有病而按诊断标准被正确地判断为有病的概率 B . 实际有病而按诊断标准被判为无病的概率 C . 实际无病而按诊断标准被判为无病的概率 D . 实际无病而按诊断标准被判为有病的概率 E . 试验阳性者确诊为患者的可能性

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• 阳性结果预测值的计算公式是（）

  A . 真阳性例数÷（真阳性例数+假阴性例数） B . 真阳性例数÷（真阳性例数+假阳性例数） C . 真阴性例数÷（真阴性例数+假阳性例数） D . （真阳性例数+真阴性例数）÷（真阳性例数+假阴性例数+假阳性例数+真阴性例数） E . （真阳性例数+真阴性例数）÷（假阳性例数+假阴性例数）

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• 该试验的阳性预测值为（）。

  A . A、100/400 B . B、350/400 C . C、100/150 D . D、100/300 E . E、350/650

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• 为了评价活检对乳腺癌诊断的预测值，对400例患乳腺癌的妇女和400名正常的妇女进行活检诊断，结果是前者中有350例阳性，后者有100例阳性。该诊断试验的阳性预测值为（）。

  A . 25.0％ B . 67.0％ C . 77.8％ D . 33.0％ E . 12.0％

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• 阳性预测值（PPV）

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• 阴性预测值(negative predictive value)

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• 下列何种算法可以帮助我们做数值的预测(Prediction)？（ ）

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• predict()方法用来对未知数据进行预测或分类

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• 在分类函数中predict（）是用来预测（）集的类别列表。

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• 为了评价活检对乳腺癌诊断的预测值，对400例患乳腺癌的妇女和400名正常的妇女进行活检诊断，结果是前者中350例阳性，后者l00例阳性。该诊断试验的阳性预测值为

  A.25．0％ B.67．．％ C.77．8％ D.33．0％ E.12．0％

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• 试验的阳性预测值是试验的阳性预测值是（）

  A．80％ B．20％ C．60% D．40% E．30%

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• 在智能制造系统中，自我意识（self－aware)、自我预测（self－predict)和自我重构的功能将成为生产系统的新特征。（)

  是 否

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• 阳性预测值越高的价值在于（)。

  A.敏感性越强，漏诊发生率低 B.敏感性越强，误诊发生率低 C.特异性越强，漏诊发生率低 D.特异性越强，误诊发生率低 E.以上均不对

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