漏查率英文解释翻译、漏查率的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【电】 omission factor

分词翻译：

漏的英语翻译：

leak; leave out; seep; spillage; water clock
【机】 leak; leakage; leaking

查的英语翻译：

check; consult; examine; investigate

率的英语翻译：

frank; hasty; lead; modulus; quotiety; rash; rate; ratio; usually
【医】 rate
【经】 rater.

专业解析

漏查率（Miss Rate）是质量检测和信息检索领域的核心指标，指在特定检测过程中未被识别或遗漏的目标对象占总目标对象的比例。该概念对应的英文术语在《牛津英语词典》中被定义为"the ratio of undetected items to the total relevant items in a detection system"（来源：Oxford English Dictionary）。

在工业检测场景中，漏查率反映设备对缺陷产品的识别能力。根据《现代质量管理体系》（清华大学出版社，2020）第三章的论述，当自动化检测设备漏查率达到5%时，必须启动二级复核机制。该指标的计算公式可表示为： $$ text{漏查率} = frac{text{未检出数量}}{text{实际存在总量}} times 100% $$

医疗影像诊断领域的研究表明，不同设备类型的漏查率存在显著差异。《中华放射学杂志》2022年刊载的对比数据显示，AI辅助诊断系统相较传统人工阅片的漏查率降低约12.7个百分点（来源：国家科技期刊开放平台）。这一差异凸显了技术迭代对检测精度提升的关键作用。

国际标准化组织ISO 2859-2:2021抽样检验标准中明确规定，批量检测的漏查率阈值应控制在可接受质量限(AQL)范围内，具体数值根据产品风险等级分级设定（来源：ISO国际标准数据库）。该标准为制造业质量控制提供了权威参照框架。

网络扩展解释

漏查率（漏检率）是评估检测系统或方法有效性的关键指标，主要用于衡量实际存在问题但未被正确识别的比例。以下是详细解释：

一、基本定义

漏查率（False Negative Rate, FNR）指在检测过程中，实际存在缺陷或目标对象被错误判定为正常或未识别的概率。例如：不合格品被误判为合格品，或疾病患者未被诊断出。

二、计算方法

根据应用场景不同，漏查率的计算方式略有差异：

通用公式（统计学视角）： $$ text{漏查率} = frac{text{假阴性数（FN）}}{text{真阳性数（TP）} + text{假阴性数（FN）}} $$ 该公式常用于医学诊断或质量检测领域。
生产检测场景公式： $$ text{漏查率} = frac{text{合格品中的不合格数（b）}}{text{实际总不合格数（d + b - k）}} $$ 其中，d为检出不合格数，b为合格品中漏检的不合格数，k为错检数（不合格品中被误判为合格的数量）。

三、与相关指标的关系

查全率（召回率）：漏查率 = 1 - 查全率。查全率反映系统正确识别真实问题的能力，而漏查率体现其遗漏问题的缺陷。
误检率：误检率是合格品被误判为不合格的比例，与漏查率共同构成检测系统的误差评估体系。

四、应用示例

假设某工厂生产10,000件产品，实际有100件不合格品：

若检测系统检出90件不合格，但仍有10件未检出（混在合格品中），则： $$ text{漏查率} = frac{10}{100} = 10% $$ 此结果说明系统遗漏了10%的真实缺陷。

五、降低漏查率的措施

优化检测算法或设备灵敏度；
增加抽样检验的覆盖范围；
结合人工复检与自动化流程。

如需进一步了解具体领域（如医疗、制造业）的公式差异，可参考上述来源中的、4、5、7。