漏檢錯誤率英文解釋翻譯、漏檢錯誤率的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 undetected error rate

分詞翻譯：

漏檢錯誤的英語翻譯：

【計】 undetected error

率的英語翻譯：

frank; hasty; lead; modulus; quotiety; rash; rate; ratio; usually
【醫】 rate
【經】 rater.

專業解析

在漢英詞典視角下，“漏檢錯誤率”對應的英文術語為Missed Detection Error Rate 或False Negative Rate (FNR)。以下是其詳細解釋：

一、核心定義漏檢錯誤率指在檢測或分類任務中，本應被識别為目标（如缺陷、疾病信號、特定對象）的樣本或事件，卻被系統錯誤判定為“非目标”或“正常”的比例。它衡量的是系統“遺漏”真實目标的能力缺陷。其數學定義為： $$ text{漏檢錯誤率 (FNR)} = frac{text{漏檢數 (False Negatives, FN)}}{text{實際目标總數 (Actual Positives, TP + FN)}} $$ 其中：

漏檢數 (False Negatives, FN)：真實存在但未被檢出的目标數量。
實際目标總數 (Actual Positives) = 正确檢出的目标數 (True Positives, TP) + 漏檢數 (FN)。

二、應用場景與重要性該指标廣泛應用于質量控制（如工業缺陷檢測）、醫學診斷（如疾病篩查）、安防監控（如危險品識别）、信息技術（如垃圾郵件過濾）等領域。高漏檢率意味着系統可靠性不足，可能導緻嚴重後果（如未檢出疾病延誤治療、缺陷産品流入市場）。

三、與相關術語的關系

互補性：漏檢錯誤率 (FNR) 與檢出率 (Detection Rate) 或靈敏度 (Sensitivity) 互為補數，即： $$ text{靈敏度 (Sensitivity)} = 1 - text{FNR} $$
對比性：區别于誤報率 (False Positive Rate, FPR)（将非目标誤判為目标的比例），二者共同構成系統性能評估的核心指标。

四、權威參考依據

國際标準化組織 (ISO) 在《ISO 3534-2:2006 統計學詞彙與符號》中明确定義了“錯誤分類概率”，涵蓋漏檢與誤報概念，為工業檢測标準提供理論基礎。
美國國家标準與技術研究院 (NIST) 發布的《NIST Special Publication 500-282》詳細闡述了信息技術系統中錯誤率（含漏檢率）的評估方法，強調其在算法優化中的關鍵作用。
臨床醫學領域的權威指南（如《UpToDate臨床決策支持系統》）将漏檢率作為診斷試驗性能的核心參數，直接影響臨床決策的可靠性。

五、降低漏檢率的策略通過優化傳感器精度、改進算法模型（如深度學習）、調整決策阈值或融合多源數據，可有效提升系統靈敏度，減少漏檢風險。

網絡擴展解釋

漏檢錯誤率（Missed Detection Error Rate）是統計學和檢測領域的重要概念，具體解釋如下：

定義

漏檢錯誤率指在假設檢驗或檢測過程中，實際存在目标現象卻未被正确識别的概率。對應統計學中的第二類錯誤（Type II Error），即錯誤地接受了本應拒絕的原假設（H₀）。

計算公式

漏檢錯誤率用β表示： $$ β = P(text{接受}H₀|H₁text{為真}) $$ 其中H₁為備擇假設，表示實際存在差異或效應。

關鍵影響因素

樣本量：樣本量越大，β越小
效應量：真實效應越明顯，β越低
顯著性水平α：α值越小（如從0.05改為0.01），β會相應增大

與統計功效的關系

統計功效=1-β，表示正确檢出真實效應的能力。例如β=0.2時，功效為80%，意味着有20%概率漏檢真實存在的效應。

應用場景

醫學檢測：疾病存在但檢測結果為陰性
質量控制：缺陷産品未被檢測出
網絡安全：未能識别真實攻擊

降低漏檢的方法

增加樣本量
使用更靈敏的檢測方法
適當調整顯著性水平α
提高測量精度

實際應用中需權衡漏檢率（β）與誤報率（α），例如在新冠檢測中，降低漏檢率（減少假陰性）可能需以升高誤報率（增加假陽性）為代價。