「 モデル的偽陰性率 」とは、 既に正常であることが解っている集団を対象とする調査における偽陰性率です。
「 実際の偽陰性率 」とは、 正常か異常か解っていない集団を対象とする調査における偽陰性率です。
「 モデル的偽陽性率 」とは、 既に正常であることが解っている集団を対象とする調査における偽陽性率です。
「 実際の偽陽性率 」とは、 正常か異常か解っていない集団を対象とする調査における偽陽性率です。

正常 ・ 異常 の判定の検査の精度を表すものとして、 感度 と 特異度 があります。
感度は １ から「 モデル的偽陰性率 」を引いたものです。
特異度は １ から「 モデル的偽陽性率 」を引いたものです。

感度 ・ 特異度 はモデル的調査によって得られたものですから、 実際の調査では即戦力にはなりません。
実際の調査で即戦力にはなるのは、 陽性的中率（ 陽性反応的中度 ）です。
陽性的中率 は １ から「 実際の偽陽性率 」を引いたものです。
「 モデル的偽陽性率 」が不変でも、 異常率が変化すると「 実際の偽陽性率 」は変化します。
したがって、「 モデル的偽陽性率 」が不変でも、 異常率が変化すると 陽性的中率 は変化します。

入力（ 次の３枠に値を入力してください。）
　　異常率 ：　 ％　←　過去の大規模調査より見つけてください。
　　感　度 ： 　 ％
　　特異度 ：　 ％

　　　　　

　　　　予想陽性的中率 ：　 ％
　　　　　→　100%からこの数を引くと、陽性者のうち一時的に病人扱いされた人の割合になる。
　　　　予想陰性的中率 ：　 ％
　　　　　→　100%からこの数を引くと、陰性者のうち見落とされた人の割合にななる。

　 陽性的中率 は、「 条件付き確率 」による「 第２の事件が陽性の場合に、 第１の事件が陽性であった確率 」に相当します。
　 第１の事件（ 先行事件 ）が陽性とは「 異常である 」ということで、 第２の事件（ 後行事件 ）が陽性とは「 検査結果が陽性である（ 検査の結果、 異常ありと判定される ）」ということです。

プログラムの内容 ：


　※ 参照： 大学生のための数学 ＞ 確率 ＞ 本当に感染している確率