2) неопределенный результат эксперимента
3) вероятность получения результата
4) отношение числа единиц наблюдения к генеральной совокупности
Исходом случайного эксперимента называют конкретный результат, который фактически реализуется при однократном выполнении опыта. До проведения эксперимента заранее неизвестно, какой именно исход наступит, однако после его завершения результат является определённым. Например, при регистрации наличия заболевания у обследуемого возможными исходами служат заболевание выявлено и заболевание не выявлено .
Совокупность всех допустимых исходов образует пространство элементарных исходов. Событие представляет собой один исход или некоторое их множество, соответствующее заданному условию, а вероятность количественно характеризует возможность наступления этого события. Поэтому неопределённость относится к прогнозированию результата до опыта, но не входит в определение самого исхода.
| Понятие | Содержание | Пример в медицинской кибернетике |
|---|---|---|
| Случайный эксперимент | Процедура с заранее известным набором возможных результатов, но неизвестным конкретным результатом | Классификация пациента диагностическим алгоритмом |
| Элементарный исход | Один конкретный результат однократного эксперимента | Алгоритм отнёс пациента к группе высокого риска |
| Пространство исходов | Множество всех возможных элементарных результатов | Низкий, средний или высокий прогнозируемый риск |
| Событие | Подмножество пространства исходов, объединённое определённым условием | Получение результата, требующего дополнительного обследования |
| Вероятность | Числовая мера возможности наступления события в диапазоне от 0 до 1 | Расчёт вероятности осложнения прогностической моделью |
| Частота | Доля наблюдений, в которых событие произошло при повторных испытаниях | Число положительных результатов теста, делённое на общее число исследований |
| Выборочная доля | Отношение числа объектов с определённым признаком к объёму выборки | Доля пациентов с выявленной патологией в исследуемой группе |
Разграничение исхода, события и вероятности необходимо для корректного построения статистических и прогностических моделей. В медицинских информационных системах исходы кодируются как возможные состояния пациента, результаты тестов или решения алгоритма. События формируются путём объединения clinically значимых исходов, после чего для них оценивают вероятность или наблюдаемую частоту. Такое представление лежит в основе анализа медицинских данных, оценки диагностических моделей и поддержки клинических решений.