漏检错误率英文解释翻译、漏检错误率的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 undetected error rate

分词翻译：

漏检错误的英语翻译：

【计】 undetected error

率的英语翻译：

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

专业解析

在汉英词典视角下，“漏检错误率”对应的英文术语为Missed Detection Error Rate 或False Negative Rate (FNR)。以下是其详细解释：

一、核心定义漏检错误率指在检测或分类任务中，本应被识别为目标（如缺陷、疾病信号、特定对象）的样本或事件，却被系统错误判定为“非目标”或“正常”的比例。它衡量的是系统“遗漏”真实目标的能力缺陷。其数学定义为： $$ text{漏检错误率 (FNR)} = frac{text{漏检数 (False Negatives, FN)}}{text{实际目标总数 (Actual Positives, TP + FN)}} $$ 其中：

漏检数 (False Negatives, FN)：真实存在但未被检出的目标数量。
实际目标总数 (Actual Positives) = 正确检出的目标数 (True Positives, TP) + 漏检数 (FN)。

二、应用场景与重要性该指标广泛应用于质量控制（如工业缺陷检测）、医学诊断（如疾病筛查）、安防监控（如危险品识别）、信息技术（如垃圾邮件过滤）等领域。高漏检率意味着系统可靠性不足，可能导致严重后果（如未检出疾病延误治疗、缺陷产品流入市场）。

三、与相关术语的关系

互补性：漏检错误率 (FNR) 与检出率 (Detection Rate) 或灵敏度 (Sensitivity) 互为补数，即： $$ text{灵敏度 (Sensitivity)} = 1 - text{FNR} $$
对比性：区别于误报率 (False Positive Rate, FPR)（将非目标误判为目标的比例），二者共同构成系统性能评估的核心指标。

四、权威参考依据

国际标准化组织 (ISO) 在《ISO 3534-2:2006 统计学词汇与符号》中明确定义了“错误分类概率”，涵盖漏检与误报概念，为工业检测标准提供理论基础。
美国国家标准与技术研究院 (NIST) 发布的《NIST Special Publication 500-282》详细阐述了信息技术系统中错误率（含漏检率）的评估方法，强调其在算法优化中的关键作用。
临床医学领域的权威指南（如《UpToDate临床决策支持系统》）将漏检率作为诊断试验性能的核心参数，直接影响临床决策的可靠性。

五、降低漏检率的策略通过优化传感器精度、改进算法模型（如深度学习）、调整决策阈值或融合多源数据，可有效提升系统灵敏度，减少漏检风险。

网络扩展解释

漏检错误率（Missed Detection Error Rate）是统计学和检测领域的重要概念，具体解释如下：

定义

漏检错误率指在假设检验或检测过程中，实际存在目标现象却未被正确识别的概率。对应统计学中的第二类错误（Type II Error），即错误地接受了本应拒绝的原假设（H₀）。

计算公式

漏检错误率用β表示： $$ β = P(text{接受}H₀|H₁text{为真}) $$ 其中H₁为备择假设，表示实际存在差异或效应。

关键影响因素

样本量：样本量越大，β越小
效应量：真实效应越明显，β越低
显著性水平α：α值越小（如从0.05改为0.01），β会相应增大

与统计功效的关系

统计功效=1-β，表示正确检出真实效应的能力。例如β=0.2时，功效为80%，意味着有20%概率漏检真实存在的效应。

应用场景

医学检测：疾病存在但检测结果为阴性
质量控制：缺陷产品未被检测出
网络安全：未能识别真实攻击

降低漏检的方法

增加样本量
使用更灵敏的检测方法
适当调整显著性水平α
提高测量精度

实际应用中需权衡漏检率（β）与误报率（α），例如在新冠检测中，降低漏检率（减少假阴性）可能需以升高误报率（增加假阳性）为代价。