根据Bayes理论，阴性预测率公式是（）。
举一反三
- 根据Bayes理论，阳性预测率公式是（）。
- 根据Bayes理论，阴性预测率公式是（） A: A［特异性×（1-流行率）］÷［（1-灵敏度）×流行率+特异性×（-1-流行率）］ B: B（特异性×流行率）÷［（1-灵敏度）×流行率+特异性×（1-流行率）］ C: C流行率÷［灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）］ D: D灵敏度÷［灵敏度×流行率+（1-特异性）×（1-流行率）］ E: E流行率÷［灵敏度×流行率十特异性×（1-流行率）］
- 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×流行率)÷[灵敏度×流行率+(1-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-流行率)]
- 根据Bayes理论阳性预测率公式是（）。 A: B: 灵敏度÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)] C: D: (灵敏度×流行率)÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)] E: F: 流行率÷[灵敏度×流行率+(1-特异性)×(1-流行率)] G: H: [特异性×(1-流行率)]÷[(1-灵敏度)×流行率+特异性×(1-流行率)] I: J: 流行率÷[灵敏度×流行率+特异性×(1-流行率)]
- 公式FN/TP+FN×100%计算的是（）。 A: 假阴性率 B: 灵敏度 C: 特异度 D: 预测值 E: 正确指数