尤度

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likelihood
可能性見込み

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出典(authority):フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』「2012/11/21 22:04:36」(JST)

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和文文献

  • 単眼カメラとパーティクルフィルタによる車両追跡と車間距離推定法式の研究 xy座標とスケールの3次元パラメータ表現によるパーティクルフイルタの提案
  • 辻 和史,藤津 聖也,横田 孝義
  • 情報処理学会研究報告. ITS, [高度交通システム] 2014-ITS-58(14), 1-5, 2014-09-12
  • … 本稿では,快適な道路評価のために低コストな単眼カメラより得られた画像を用いて前方車両を追従しつつ,車間距離の推定を行う手法を研究する.尤度関数を自由に設定できるパーティクルフィルタを用いて,単眼車載カメラの画像から前方の車両のトラッキングを行い,大まかな車間距離を推定する方式を考案した.X,y 座標,スケールの 3 次元の状態変数を元に車両の追従及び,車間距離の推定を行うものである.今回は,車間 …
  • NAID 110009822833
  • 大域データ対応付けの反復実行による細胞追跡精度の改善手法
  • 藏重昂平 ,瀬尾茂人 ,間下以大 ,竹中要一 ,松田秀雄
  • 情報処理学会研究報告. BIO, バイオ情報学 2014-BIO-39(1), 1-8, 2014-09-12
  • … た手法がある.大域データ対応付けでは,フレーム単位の対応付けにより短い細胞移動の軌跡であるトラックレットを生成し,細胞移動の仮説の尤度に基づきトラックレットの対応付けを行うことで,全体の軌跡を最適化する.しかし,細胞移動の仮説の適切な尤度計算は難しく,トラックレット対応付けの間違いが生じる問題がある.本研究では,大域データ対応付けを一定フレーム領域でスライドしながら …
  • NAID 110009822246
  • 混合メンバシップ・ブロックモデルのテンソルスペクトル分解を用いた推定法の改良
  • 貝ヶ石 亘,鹿島 久嗣
  • 情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア] 2014-CVIM-193(23), 1-6, 2014-08-25
  • … 混合メンバシップ・ブロックモデルの推定法としては尤度最大化に基づく手法が一般的であるが,大きなグラフに対しては大きな計算コストが必要となることが知られている.近年,Anandkumar らによってテンソルのスペクトル分解を用いた手法が提案され,尤度最大化に代わる推定手法として注目されている.しかし,Anandkumar らの手法ではクラスタ間の接続行列がフルランクであることを仮定しており,フル …
  • NAID 110009815620

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likelihood」

  [★]

  • n.
capabilitychanceestimateexpectationfeasibilityoddsperspectivepossibilitypotentialpotentialityprobabilitypromiseprospect

WordNet   license wordnet

「the probability of a specified outcome」
likeliness

PrepTutorEJDIC   license prepejdic

「(…が)ありそうなこと,(…の)見込み,可能性(probability)《+『of』+『名』》」


見込み」

  [★]

perspectiveexpectationpromiseestimateprospectchanceoddslikelihood
遠近確率可能性機会偶然しそう推定測定待機展望評価見積見積もる見通し約束尤度予期予算予想チャンス


可能性」

  [★]

potentialprobabilityfeasibilitylikelihoodpossibilityoddscapabilitypotentiality
確率可能性能潜在的電位、能力、ポテンシャル見込み尤度有望実行可能成否


陽性尤度比」

  [★]

positive likelihood ratio, LR+
感度特異度尤度比陰性尤度比相対危険度と混同するな
  疾患あり 疾患なし
検査陽性 a
真陽性
b
偽陽性
検査陰性 c
偽陰性
d
真偽性
  • 「疾患を有する人」が「陽性」になる確率「疾患を有さない人」が「陽性」になる確率の比

使用例

  • A疾患の検査前確率がPb (%)の人がいる。
  • B検査を行ったところ陽性であった。
  • 検査後確率 Pa (%)はどのくらいか?

国試


尤度比」

  [★]

likelihood ratio, LR
陽性尤度比陰性尤度比
  • 疾患を有する人がその検査結果になる確率疾患を有さない人がその検査結果になる確率の比 (SUB.203)

se 感度 sp 特異度

のとき
  疾患
あり なし
検査 陽性 se 1-sp
陰性 1-se sp
  • 検査が陽性の例(陽性尤度比)を考えると、「疾患を有する人が陽性になる確率」と「疾患を有さない人が陽性になる確率」の比を考えるので次の通りとなる。
se / ( se + 1 - sp ) / { (1 - sp) / ( se + 1 - sp ) } = se / ( 1 - sp ) = 感度 / ( 1 - 特異度 )
  • 検査が陰性の例(陰性尤度比)を考えると、「疾患を有する人が陰性になる確率」と「疾患を有さない人が陰性になる確率」の比を考えるので次の通りとなる。
{ (1 - se ) / ( 1 - se + sp ) } / { sp / ( 1 - se + sp ) } = ( 1 - se ) / sp = ( 1 - 感度 ) / 特異度

国試

陰性尤度比」

  [★]

negative likelihood ratio, LR-
  • 「疾患を有する人」が「陰性」になる確率「疾患を有さない人」が「陰性」になる確率の比


度」

  [★]

degree
温度




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