根据Bayes理论阴性预测率公式是（    ）

试卷相关题目

• 1根据Bayes理论阳性预测率公式是（    ）

  A.（灵敏度×流行率）÷[灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）]

  B.[特异性×（1-流行率）]÷[（1-灵敏度）×流行率十特异性×（1-流行率）]

  C.流行率÷[灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）]

  D.灵敏度÷[灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）]

  E.流行率÷[灵敏度×流行率+特异性×（1一流行率）]

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• 2阴性结果预测值的计算公式为（    ）

  A.假阴性例数÷（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+假阴性例数）

  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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• 3假阴性率的计算公式为（    ）

  A.假阴性例数÷（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+假阴性例数）

  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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• 4准确性的计算公式为（    ）

  A.假阴性例数÷（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+假阴性例数）

  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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• 5阳性结果预测值的计算公式为（    ）

  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.假阴性例数÷（真阳性例数+假阴性例数）

  E.假阳性例数÷（真阴性例数+假阳性例数）

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• 6根据界值特征曲线（ROC分析）的判断标准，如果假阴性极高的界值（    ）

  A.有助于排除疾病存在，判定为正常

  B.提示很可能正常

  C.只提示可能有病

  D.很可能有病

  E.可以肯定有病

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• 7如果真阳性率与假阳性率相近（    ）

  A.有助于排除疾病存在，判定为正常

  B.提示很可能正常

  C.只提示可能有病

  D.很可能有病

  E.可以肯定有病

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• 8如果真阳性率小于假阳性率（    ）

  A.有助于排除疾病存在，判定为正常

  B.提示很可能正常

  C.只提示可能有病

  D.很可能有病

  E.可以肯定有病

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• 9如果假阳性率极低（    ）

  A.有助于排除疾病存在，判定为正常

  B.提示很可能正常

  C.只提示可能有病

  D.很可能有病

  E.可以肯定有病

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• 10如果真阳性率明显高于假阳性率（    ）

  A.有助于排除疾病存在，判定为正常

  B.提示很可能正常

  C.只提示可能有病

  D.很可能有病

  E.可以肯定有病

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