Tư Duy Bayes: Bác Sĩ, Luật Sư Cần Biết Để Không Mắc Sai Lầm!

Подписаться 77 тыс.

Просмотров 117 тыс.

50% 1

Nếu bạn yêu thích các nội dung trên kênh của mình, bạn cũng sẽ thích cuốn sách của mình "NGHỆ THUẬT TƯ DUY DỰA TRÊN DỮ LIỆU". Cuốn sách nói về Tư duy dữ liệu cùng với nhiều bài học thú vị về Ứng dụng của Tư duy dữ liệu trong cuộc sống thường ngày:
ti.ki/ujd9DhUs/GZX4Y1H8
shope.ee/8KDgvarvF2
Theo dõi Podcast "Bài Học 10 Phút" trên Spotify, Apple Podcasts:
podcasts.apple.com/us/podcast...
open.spotify.com/show/4CnRsMP...
Định lý Bayes là một trong những định lý quan trọng nhất trong xác suất thống kê. Nó có vai trò quan trọng trong các khám phá khoa học và có ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.
Bạn sẽ hiểu được cách để tư duy theo kiểu Bayes và ứng dụng nó trong cuộc sống hàng ngày. Thậm chí, sau video này bạn sẽ biết tại sao các bác sỹ, luật sư cần phải hiểu về định lý Bayes để không bị mắc sai lầm.
0:00 - Khả năng bị bệnh nếu xét nghiệm dương tính là bao nhiêu?
4:00 - Định lý Bayes và công thức xác suất có điều kiện
10:04 - Vụ kiện Sally Clark
12:56 - Định lý Bayes trong khoa học máy tính và bài tập

Опубликовано:

24 июл 2024

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист

Посмотреть позже

Комментарии : 228

2 года назад

Đón xem cuốn sách "NGHỆ THUẬT TƯ DUY DỰA TRÊN DỮ LIỆU" của mình, nói về các Thiên lệch thống kê và Tư duy dữ liệu, gồm những chủ đề mình đã làm video nhưng được đào sâu hơn, cùng nhiều chủ đề mới. Sách hiện có bán tại các trang TMĐT và các nhà sách Fahasa, Netabooks, Nhân văn: ti.ki/ujd9DhUs/GZX4Y1H8 shope.ee/8KDgvarvF2

@nguyenanhthekhoa Год назад

đã mua trên tiki để ủng hộ bạn. Kiến thức rất bổ ích

Год назад

@@nguyenanhthekhoa Thanks

@aperture147 2 года назад

Đây là một hiểu lầm về xác suất rất dễ gặp do hai cái khá nghe thì tương đương nhau nhưng khi vẽ cây xác suất ra thì mới thấy vấn đề. Thông qua Bayes cũng có một mô hình học máy để chẩn đoán bệnh, khá là hay. Cảm ơn bạn đã làm video này

2 года назад

thanks bạn đã quan tâm nhé

@QuyBay 2 года назад

2 câu cái nghe xong tôi chả hiểu nó khác nhau như nào, vì nghe nó tương đương đương nhau, nên nhầm lẫn, sau khi xem giải thích thì tôi nghĩ đặt câu hỏi khác đi thì sẽ khó nhầm hơn ...

@ta_hong225 Год назад

đây là xác xuất có điều kiện nhưng đè bài đưa ra thì không đung, nó là xác suất để 1 người trong nhóm người hay trong quần thể mắc bệnh nếu có xét nghiệm dương. Nó được tính cho quần thể chứ không phải 1 người. Nếu có gì chưa thỏa đáng mong bạn phản biẹne

@ghostdakrong 3 года назад

Hay quá ad ơi. Xem đi xem lại vài lần cũng dần hiểu ra. Một video thật hữu ích

@phanmai2318 2 года назад

Thật sự ban đầu mình nghĩ là y học có vẻ không giống như bạn nói, nhưng càng ngẫm nghĩ thì mình càng lung lay và mình đã bị bạn thuyết phục. Cảm ơn bạn nhìu

@xuanmai3406 2 года назад

Cảm ơn ad nhiều ạ, đọc tài liệu trên trường không hiểu lắm. Lên tìm xem vid của ad xong em hiểu rồi ạaa

@trungndbk 2 года назад

Ví dụ xuất sắc và có tính ứng dụng thực tiễn rất cao, cảm ơn bạn

@CoTrang96 Год назад

Rất tuyệt bạn ạ. Mình rất mong có thể được học hỏi từ bạn về cách làm video và cách thu thập nguồn thông tin chuẩn xác để có thể làm được những video thường thức khoa học như thế này. Xin cảm ơn bạn.

@123taotao Год назад

Hay quá. Hồi trước đi học toán xác suất ko hiểu hết mức độ ứng dụng của định lý Bayes.

@hgyn.7902 2 года назад

híc lên đại học nhiều lúc k hiểu hết dc những gì thầy giảng, cám ơn bạn đã có clip này giúp mình dễ hiểu hơn nhìu nhée

@nguyenvantuan3858 2 года назад

quá dễ hiểu. Cám ơn ad rất nhiều

@tannguyen9241 10 месяцев назад

5p đầu nghe thì còn hiểu, đến đoạn sau thì như người đi trên mây luôn . nhưng đây là một chủ để hay. mình sẽ tìm hiểu thêm về nó. xin cảm ơn bạn

@minhtucao2934 2 года назад

Video hay quá ad ơi, đã subscribe!

@thienngo2953 10 месяцев назад

Video của team quả thực rất hay. Mình đã tua đi tua lại và ngồi ngẫm😅

@phuocluong3227 2 года назад

Lúc trước học xác suất thống kê phần này không hiểu, bây h thì hiểu rõ hơn. Thanks ad nhiều

@pilut2165 Год назад

Mong ad có thể ra nhiều video chứa bài tập ở cuối như video này ạ

@minhnguyenvan2575 2 года назад

Hay quá ad ơi triệu tym

@thientruong2210 2 года назад

Hic, mình coi clip bên Udemy 2 năm trước ko hiểu gì luôn, còn giờ hay quá trời Ad à!

2 года назад

thanks bạn nhé

@Ducthinh1707 Год назад

Chẩn đoán chứ không phải chuẩn đoán.có vẻ bạn hiểu về con số hơn so với hiểu biết về ngôn ngữ.nhưng kiến thức rất hay

@ngocnghianguyen6338 Год назад

Chúc kênh ngày càng phát triển

@Ly_Lieu_Linh 3 года назад

Bổ ích quá!

@khanhduongquoc265 2 года назад

Rất tuyệt vời!

@phanuchuy4799 3 года назад

Hay quá ad ơi❤️❤️❤️❤️❤️

@haivungan 2 года назад

Hữu ích nhưng hơi ít views, mong kênh phát triển (để tui share kênh cho)

@thonloai Год назад

hay quá ad ơi, nếu trình bày bằng hình học hay biểu đồ Venn sẽ càng hay hơn á

@ngochong0428 2 года назад

13:51 xác suất là ~ 69% ^-^. Ad giảng và lấy ví dụ hay lắm ạ

@tungnguyenthanh7757 2 года назад

Trong số các email chứa cụm từ "click vào đây" thì có 0.1*0.4=0.04(/tổng số email) là spam và 0.9*0.02=0.18(/tổng số email) không phải là spam. Do đó 1 email có cụm từ trên thì sẽ có xác suất spam là 0.04/0.18~22℅. Kết quả thu được phải lớn hơn 10% và nhỏ hơn 40% chứ ra 69% như b là sai chắc rồi

@MyLinhh68 2 года назад

@@tungnguyenthanh7757 0.9*0.02=0.018 và 4%/5.8%~69%

@cocwm 2 года назад

@@tungnguyenthanh7757 0.9*0.02 =0.018 ông ơi

@gyeun9400 2 года назад

@@tungnguyenthanh7757 mình cũng tính ra sai chắc rồi

@longnguyenhoang7129 3 года назад

Anh co the ra 1 video ve sample va dcat trong R khong

@minhquan0514 Год назад

sáng nay vừa học toán xác suất xong lên youtube gặp ngay video này, định luật khá thú vị nhưng hơi đau đầu

@anhpham5007 2 года назад

Dễ hiểu, ví dụ thực tế, áp dụng trong cuộc sống hàng ngày, công việc. Nắm được định lý dễ dàng. Cám ơn bạn rất nhiều :)

2 года назад

thanks bạn nhiều

@altchannel99 2 года назад

đi học là đc học mà b

@altchannel99 2 года назад

@Nhân Tâm Lưu xác suất thống kê đấy b. học xog cũng vất đi chứ ứng dụng cc gì đâu

@muoivo8842 Год назад

rất là đễ hiểu xem 2 lần chưa hiểu :))

@inhdannguyen3341 3 года назад

ây dà mọi hôm dễ hiểu . video này không nuốt được ad ạ

3 года назад

cái này phải xem lại vài lần đấy :v

@thanhtrungmai7249 2 года назад

học lâu rồi, h nghe chả nhớ gì luôn á

@doctorgioi8190 2 года назад

Thú thực trước mình cũng thắc mắc liệu % bị bệnh và %chính xác của xét nghiệm. Giờ thấy thông suốt hơn cám ơn b

@chithanhnguyen6913 2 года назад

Đặt A: email là spam; B: email có chứa từ 'click vào đây'. Áp dụng như ví dụ xác định bệnh ta có P(A|B)=40/58~69%. Cảm ơn ad vì bài học bổ ích.

@nguyenhungthinh6690 Год назад

Mình cũng tính ra kết quả giống bạn.

@minhtupham4999 Год назад

Quá hay

@dianadev1702 2 года назад

video rất hay cho người đã học qua xstk , trí tuệ nhân tạo . Còn người chưa học thì cũng hơi căng đấy

@gokucrafter9456 2 года назад

Hoàn toàn rút đc ra cho kinh nghiệm sống

@tranankhang8791 3 года назад

Hôm nay mới nghe thuyết trình cái bài này luôn :v

@trungtranang4018 2 года назад

Anh ơi làm về vấn đề Monty Hall đi a

@thuytrang2939 3 года назад

hay quá

@hoangatduong836 Год назад

thank Ad.

@user-lv5pd5ze3y Год назад

9:11 Đoạn này hình như tác giả có nhầm lẫn ở mẫu số chỗ lúc khai triển P(B) ở phần công thức.

@LinhNguyen-op8lw Год назад

hay👍

@MDNguyenDuy Год назад

Tính nhanh thôi, odd của tiên nghiệm là 1/9. Likelihood ratio là 20. Nên odd hậu nghiệm là 20/9. Vậy ppv là 69%

@nguyenuclan4123 3 года назад

góp ý: chẩn đoán chứ không phải chuẩn đoán?

@vuducphuvn 3 года назад

Thay vì dùng số % thì thay bằng số người cụ thể có thể giúp dễ hiểu hơn.

@vuducphuvn 2 года назад

@@Quynhbi2k Uhm. Về chính xác thì đúng, chẳng qua để cho dễ hiểu thì nên để con số cụ thể sẽ giúp người xem dễ hiểu hơn.

@luongdung88 2 года назад

Dùng cái này để tính xác suất đánh lô

@Duongvaotimemm 11 месяцев назад

Hay

@bryanhuynh9 2 года назад

Mình là sinh viên luật và mình thấy điều này khá thú vị, nhưng trên thực tế muốn chứng minh có tội hay vô tội thì.......rất lâu và dài :)))

@huynhhoangkhang7157 2 года назад

Buồn là chương trình học của bs có môn xác xuất thống kê để làm các đề tài khoa học :(

@nguyenduyvinh2981 Год назад

Đúng rồi ở trường y ai cũng được học cái này cả

@NguyenTrang-ut7fu 2 года назад

Chẩn đoán nhé

@touccuong6938 Год назад

xstk đại học vừa học xong =)) ám ảnh luôn

@sypham2555 2 года назад

Đúng là định lý Bayes rất quan trọng, video trình bày rất logic và dễ hiểu. Nhưng nếu add nói bác sĩ ko biết về định lý này là sai rồi nhé. Thậm chí đây là điều căn bản nhất ( Tính xác xuất có điều kiện của một biến cố), nó thuộc môn Xác suất thống kê, được dạy học từ năm nhất trong Chương trình Y khoa chính quy. Nói về biến cố có điều kiện, như ví dụ trên, Độ nhạy =(dương thật/(Dương thật + Âm giả), Độ đặc hiệu=(Âm thật)/(Âm thật +Dương giả). Đây là một kiến thức hơi rắc rồi nhưng lại rất căn bản, đã được học và thực hành thuần thục từ lúc vỡ lòng nên bảo bác sĩ không biết là không đúng nhé.

2 года назад

Thực ra mình lấy trong nghiên cứu của Kahneman trong cuốn sách "Tư duy nhanh và chậm", bạn có thể tham khảo thêm. Cái các bác sĩ nhầm trong nghiên cứu là độ nhạy chính là khả năng bị bệnh của bệnh nhân, nhưng thực tế thì không phải. Độ nhạy là xác suất dương tính nếu bị bệnh, còn cái cần quan tâm là xác suất bị bệnh nếu dương tính. Còn nếu học chuyên sâu và nắm được XSTK thì sẽ không bị nhầm ở điểm này.

@hungphamquoc5874 2 года назад

"cái bác sĩ bị nhầm độ nhạy chính là khả năng mắc bệnh của bệnh nhân..." omg. tôi nghĩ nếu có ông bác sĩ nào hiểu nhầm cái này thì chắc ổng mua bằng hay tốt nghiệp Đông Đô á bạn. mấy cái này cơ bản cực kỳ luôn mà bạn sợ bác sĩ không biết. Lý thuyết cũng chỉ là lý thuyết thôi. bạn nói có đọc GS Nguyễn Văn Tuấn thì bạn sẽ biết tất cả các con số từ sxtk phân tích theo lý thuyết đều có độ sai số so với thực tế. con số 9% trong video chỉ có ý nghĩa tham khảo cho vui thôi. chứ thực tế xác suất bạn thật sự mắc bệnh khi test dương tính nó khác xa con số 9% đó nhiều. ngay cả giới khoa học chính thống cũng có nhiều tranh cãi về điều này. ngoài ra phương pháp định lý Bayes cũng không phải là duy nhất, bởi còn có nhiều phương pháp tính khác có tính thực tế và khoa học hơn, cũng đc áp dụng nhiều hơn chứ không phải mình Bayes. Dịch cúm Vũ Hán vừa rồi là ví dụ sinh động cho thấy sự bất nhất trong nghiên cứu dịch tễ học và thực tế.

@VinhNguyen-mw8qv Год назад

Xác suất thống kê lý thuyết thì có thể học thuộc nhưng vận dụng nó cực kỳ khó vì dễ nhầm lẫn. Mình trước đây từng xem một tài liệu về thống kê là bác sĩ y tá có khả năng sử dụng xác suất thống kê để khám chữa bệnh với một tỷ lệ hơi buồn là chỉ 15%.

@kenhvietsub8596 3 года назад

ad học ngành gì mà cái gì cũng biết thế? học sách nào thế ad? mình đang học XSTK học trầy trật mới hiểu. nhìn thấy ad giải thích rất cặn kẽ. rất tuyệt vời

3 года назад

thanks bạn. m cũng chỉ góp nhặt từ nhiều nguồn

@thuhuongnguyen4626 2 года назад

ad dựng video bằng phần mềm gì vậy? Xem cuốn quá

2 года назад

M dùng Vyond

@thuhuongnguyen4626 2 года назад

@ cảm ơn ad đã rep

@quangvuong4089 3 года назад

A: Email spam B: có cụm từ click vào xác xuất cần tiềm P(A|B) có: P(B|A) = 0.4 (Xác xuất cụm từ click là spam) P(A) = 0.1 (Xác xuất email spam) => P(@) = 0.9 (Xác xuất ko phải spam) => P(B) = 0.4*0.1 + 0.02*0.9 (Xác xuất email có cụm từ click) => P(A|B) = P(A)*P(B|A)/P(B) = 0.1*0.4/0.058 = 68.97%

@thanhluanle4077 2 года назад

@DMin-fj6ze Год назад

Mình hiểu lý thuyết rồi nhưng khá dở tính toán, có công cụ nào để tính toán nhanh công thức trên ko nhỉ ?

@lightningyuhaka4307 10 месяцев назад

dành cho ai k chuyên: các bạn hãy giải bài toàn này bằng hình vẽ. Vì đối với ai ít dùng, việc nhớ công thức này sẽ hơi bị khó khăn khi cứ lẫn lộn A, A ngang, B, B ngang. Mình từng học kĩ về định lí Bayes, nhưng ai hỏi công thức thì mình chịu, tuy nhiên nếu hỏi đáp án thì mình vẫn giải dc dễ dàng bằng hình vẽ

@tannguyen9241 10 месяцев назад

mình không hình dung được bằng hình vẽ, bạn có thể giải thích giúp mình rõ hơn không

@lightningyuhaka4307 10 месяцев назад

@@tannguyen9241 mình thường vẽ 1 đoạn thẳng (xem đó là 100%), chia ra làm 4 phần, tính xác suất quy ra 100% của 4 trường hợp trong bài, điền vào 4 phần. Sau đó đánh dấu 2 xác suất có đk mà đề bài hỏi. Thực hiện phép chia. Vậy là xong. Ví dụ giải bài ở cuối video. 4 xác suất điền vào 4 chỗ trống: 6%,4%,1.8%,88.2%. Mình vẽ 2 xác suất tương ứng với điều kiện email chứa "Click vào đây" là 4% và 1.8% kế nhau, đánh dấu nó bằng màu mực khác thì mình sẽ dc 1 đoạn thẳng con. Xem đoạn thẳng con đó là 100% mới thì vấn đề cần tính đã hiện ra bản chất Đáp án là 4/(4+1.8) khoảng 69%.

@hoanganvuong2212 7 месяцев назад

9:06 phần mẫu số ... + P(B | not A)*P(not A) mới đúng

@fanlala 3 года назад

Hại não quá huhu.

@hoanginh2796 2 года назад

Một góp ý nhỏ là tiếng nhạc hơi to so với giọng nói ạ

@dinhviennguyen 11 месяцев назад

Vậy nhờ bạn tính xác suất bị cáo Hoàng Văn Hưng trong vụ án Chuyến bay giải cứu vô tội là bao nhiêu %?

11 месяцев назад

Khó ấy, vì rất khó ước lượng xác suất :))

@thanhtranguyen7664 2 года назад

9:17 hình như bạn viết nhằm công thức phần mẫu số

2 года назад

đúng rồi, đoạn đấy một cái phải là A_ngang

@entermessiah9492 2 года назад

Chẩn đoán không phải chuẩn đoán. Đã chuẩn rồi thì đoán làm gì nữa.

@formica1576 2 года назад

Tưởng châu Âu văn minh thế nào, đi buộc tội người khác có tội bằng xác xuất thống kê thay vì nhân chứng và vật chứng, đã vậy còn thống kê sai, hài thật. @.@. Nhìn chung cám ơn ad vì nhờ ad mình mới biết quy tắc xác suất rất quan trọng này.

@noilaunakin 2 года назад

Nhạc to quá b ơi

@hiupham2478 2 года назад

Cấp 3 học xác suất r chưa b giờ sai cái này

@nguyenthanhhung3223 10 месяцев назад

Đổi nhạc nền khác được ko 😢😢 rùng mình quá

@ngocnguyen-cb4to 2 года назад

mình làm ra 68,966%

@TranTuyenTruong 2 года назад

Mình cũng ra như vậy

@phatxity9948 2 года назад

Tính ntn v

@nhtrungtin 2 года назад

Sau 15 năm, cuối cùng tui cũng hiểu, ha ha...

@danhnguyen3263 2 года назад

Ad cho em hỏi số 90% và 95% tức là trong 90% người nhiễm bệnh sẽ cho ra kết quả chính xác còn 10% người nhiễm bệnh còn lại sẽ cho ra kq sai đúng k ạ

2 года назад

Đúng r bạn

@cocwm 2 года назад

Nếu 1000 ng người xét nghiệm thì có 10 ng bị mà xét nghiệm ra hơn 100 ng dt

@toannguyen388 Год назад

Ra trường chục năm rồi giờ nghe lại chả hiểu gì :)). Đau đầu, khỏi nghĩ. Vì có ôn lại kiến thức thì cũng chả để làm gì :))

@hoanghai-10a49 2 года назад

ad ơi, đúng là "chẩn đoán" chứ không phải "chuẩn đoán" nhé

2 года назад

cảm ơn bạn nhé. Mình sẽ chú ý hơn

@hueanlam2179 7 месяцев назад

Bài cuối mình làm theo công thức thì mình làm ra được đáp án nhưng thật sự video này khó hiểu đối với mình nha 😅

@WeberViet 2 года назад

Tôi chỉ cần tạo ra và đo "xác suất chính xác của thiết bị" là tính ra xác suất người bị bệnh sao ?

2 года назад

Như mình nói trong video là điều này ko đúng

@travelbagtravelaccessories1114 2 года назад

LOL, đó là lý do vì sao phương tây cho luôn cho rằng bị cáo là vô tội cho đến khi được chứng minh là có tội

@duyminh2803 6 дней назад

ở vụ sally clark thì e có 1 cách này mở hơn để chứng minh sally clark vô tội cho rằng có 73 triệu người mẹ sinh 2 con. và có 1 người trong số đó có cả 2 con đều chết, đây chính là sally clark. cho rằng có 99.9999% người mẹ rất yêu con của mình. thì khả năng để 0.0001% người mẹ ko yêu thương con rơi vào sally clark là rất khó. ta có thể kẹp khoảng để tính xác suất.

@controlyourself1812 Год назад

P(A) vì sao lại = 1%?

@baohoailuong7858 2 года назад

mình thì hiếu ý ad trình bày nhưng sao vẫn chưa ngẫm ra dc tỉ lệ nhiễm bệnh sao có thể tác động vào việc test 1 người dương tính có thật sự nhiễm bệnh hay ko ??

2 года назад

tỷ lệ nhiễm bệnh sẽ ảnh hưởng như trong công thức bayes đề cập. Vì việc test dương tính có thể đến từ hai khả năng: dương tính và bị bệnh thật hoặc dương tính và không bị bệnh, xét nghiệm sai. Nên tỷ lệ nhiễm bệnh ảnh hưởng đến hai con số này

@nguyenduythai114 2 года назад

Định lý bayes theo mình hiểu là đánh giá lại tỉ lệ khi ta đã biết thêm giả thiết

@ThaoPham-nf7gz 2 года назад

Bài rất hay. Nhưng ad nên xem lại câu cuối nhé =) anti xã hội hay gì

2 года назад

ah. mình ko có ý gì đâu. Tại mình đọc vnexpress hay thấy có bài viết kiểu: Tôi là bác sỹ 30 năm nay mà chưa dùng chút toán học nào trong công việc hàng ngày =))

@ThaoPham-nf7gz 2 года назад

@ uk. Mình chỉ ngại 1 số trường hợp nhận kết quả xét nghiệm xong ko tin chuẩn đoán bác sĩ vì chưa hiểu rõ ĐL này. Rồi tác động vật lý bsi thì ko hay =)

2 года назад

tốt nhất là cả bác sĩ và bệnh nhân đều nên hiểu về định lý Bayes =))

@thinhnguyen4423 Год назад

sách hết hàng rồi hả bác

Год назад

M thấy shopee còn bán đó

@DangeroursMr 2 года назад

Ad cho mình hỏi. 1 người đc xét nghiệm ra là dương tính thì tổng xác suất người đó bị và không bị phải là 100 % . Vậy vì sao với kết quả của Ad tổng xác suất chỉ là 9.9 + 0.95 = 10.85% . Vậy phần còn lại thì người đó rơi vào trạng thái nào vậy ? .đáp án của câu hỏi nên là 0.95/(0.95+9.9) xác suất dương tính ?

2 года назад

0.95/(0.95+9.9) = 9% là xác suất bị bệnh nếu dương tính. Như vậy, xác suất không bị bệnh nếu dương tính sẽ là 100% - 9% = 91%. Các con số 9.9% và 0.95% chỉ là hai trường hợp trong mô hình cây ứng với P(A và B), P(A_ngang và B) nên không cộng vào bằng 1 được bạn nhé. Tương tự, nếu bạn dùng công thức bayes để tính Xác suất bị bệnh với điều kiện âm tính và Xác suất không bị bệnh với điều kiện âm tính thì cũng sẽ cộng vào bằng 1.

2 года назад

Ở đây, bạn cần phân biệt giữa xác suất có điều kiện và xác suất không điều kiện. P(A và B) là xác suất cả A và B cùng xảy ra. Còn P(A | B) là xác suất A xảy ra nếu như B xảy ra

@bacho2612 Год назад

89.15% còn lại là "Người âm tính bị bệnh" + "người âm tính ko bị bệnh" = "người âm tính"

@emngay8721 Год назад

@ cách hiểu câu hỏi của kênh có vấn đề, hoặc ít nhất là vấn đề đưa ra không rõ ràng. "Bị bệnh và xét nghiệm dương tính" dựa trên tập hợp tất cả số người xét nghiệm, và đúng như mô hình, tỉ lệ này là 10,85% tổng số. Tuy nhiên "bị bệnh nếu xét nghiệm dương tính" thì lại chỉ xét đến khả năng bị bệnh trong tập hợp những người có kết quả dương tính mà thôi. Có thể hiểu trường hợp thứ 2 như sau: khi bạn được phân loại cùng với rất nhiều người dương tính khác, thì 95% trong số các bạn đã mắc bệnh rồi, 1 tỉ lệ k hề lạc quan. Trong trường hợp này tỉ lệ 10,85% k hề phản ánh được điều đó

@NA-Delete Год назад

xap xi:4,34%

@phamquocbao6728 2 года назад

câu hỏi cuối ra 68.9655%

@longngonhut5583 Год назад

À mà thuật ngữ y khoa k có từ "chuẩn đoán" mà chỉ có từ "chẩn đoán" nha, anh lưu ý ạ

@xuannguyen2079 2 года назад

Kiến thức rất hay nhưng áp dụng trong bệnh truyền nhiễm thì có vẻ ko hợp lý lắm ad ạ . Hãy cho ví dụ là bệnh khó truyền nhiễm sẽ hợp lý hơn . Chứ mà như covid thì xác suất bị bệnh khi + là rất cao rồi , vì bênh dễ phức tạp và dễ phổ biến nên xác suất của bệnh phải cao hơn nhiều

@haingocduong5145 Год назад

với các bệnh truyền nhiễm bạn rất khó xác định được tỉ lệ người nhiễm bệnh ( như cái 1% trong video ) chính xác, nếu là vùng không dịch thì nó là rất thấp, nếu có dịch thì nó lại rất cao.

@benphan110 2 года назад

Kết quả là 68,96551%

@s4k742 Год назад

Phép tính này kể cả trong thực tế hay về mặt toán học có vẻ sai sai. Sự vô lý theo mình đến từ con số 1% người mắc phải. Thực ra để ra được con số này người ta phải thống kê số ca ĐÃ mắc phải/ tổng dân số, chứ không phải là khả năng 1 người mắc bệnh này.