Base rate
সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যানে, ভিত্তি হার (পূর্ববর্তী সম্ভাব্যতা নামেও পরিচিত) হল "কীর্তিগত প্রমাণ" (সম্ভাবনা)-এর উপর শর্তহীন সম্ভাবনার শ্রেণী। এটি একটি জনসংখ্যার মধ্যে এমন ব্যক্তিদের অনুপাত যাদের একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্য রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, যদি জনসংখ্যার 1 শতাংশ চিকিৎসা পেশাদার হয় এবং বাকি 99 শতাংশ চিকিৎসা পেশাদার না হয়, তাহলে চিকিৎসা পেশাদারদের মূল হার হল 1 শতাংশ। বেইসের নিয়ম দ্বারা ভিত্তি হার এবং কীর্তিগত প্রমাণের সংহতকরণের পদ্ধতি দেওয়া হয়েছে। চিকিৎসা সহ বিজ্ঞানগুলিতে, তুলনার জন্য ভিত্তি হার গুরুত্বপূর্ণ। চিকিৎসাবিজ্ঞানে একটি চিকিৎসার কার্যকারিতা স্পষ্ট হয় যখন মূল হার পাওয়া যায়। উদাহরণস্বরূপ, যদি নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠী, কোনও চিকিৎসা ব্যবহার না করে, 1 দিনের মধ্যে তাদের নিজস্ব 1/20 পুনরুদ্ধারের বেস হার থাকে এবং একটি চিকিত্সার 1 দিনের মধ্যে 1/100 পুনরুদ্ধারের বেস হার থাকে, আমরা দেখতে পাই যে চিকিত্সা সক্রিয়ভাবে পুনরুদ্ধারের হার হ্রাস করে। পরিসংখ্যানগত অনুমানে, বিশেষ করে বায়েসিয়ান পরিসংখ্যানে, ভিত্তি হার একটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা। বায়েসিয়ান বিশ্লেষণে, আগ্রহের বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্যের সম্ভাবনা সম্পর্কে আমাদের বিশ্বাসকে আপডেট করতে পর্যবেক্ষণ করা তথ্যের সাথে বেস রেটকে একত্রিত করা হয়। আপডেটেড সম্ভাব্যতা পোস্টেরিয়র সম্ভাব্যতা হিসাবে পরিচিত এবং পি (A|B) হিসাবে চিহ্নিত করা হয়, যেখানে বি পর্যবেক্ষিত তথ্যকে উপস্থাপন করে। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আমরা একটি জনসংখ্যার মধ্যে একটি রোগের প্রাদুর্ভাব অনুমান করতে আগ্রহী। মূল হার হবে জনসংখ্যার মধ্যে এমন ব্যক্তিদের অনুপাত যাদের এই রোগ রয়েছে। যদি আমরা কোনও নির্দিষ্ট ব্যক্তির জন্য একটি ইতিবাচক পরীক্ষার ফলাফল লক্ষ্য করি, তবে আমরা বায়েসিয়ান বিশ্লেষণ ব্যবহার করে সেই ব্যক্তির রোগ হওয়ার সম্ভাবনা সম্পর্কে আমাদের বিশ্বাসকে আপডেট করতে পারি। আপডেট হওয়া সম্ভাব্যতা বেস রেট এবং রোগের অবস্থার পরিপ্রেক্ষিতে পরীক্ষার ফলাফলের সম্ভাবনার সংমিশ্রণ হবে। সিদ্ধান্ত গ্রহণেও ভিত্তি হার গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষত এমন পরিস্থিতিতে যেখানে মিথ্যা ইতিবাচক এবং মিথ্যা নেতিবাচকের দাম আলাদা হয়। উদাহরণস্বরূপ, চিকিৎসা পরীক্ষায়, একটি মিথ্যা নেতিবাচক (একটি রোগ নির্ণয়ে ব্যর্থতা) একটি মিথ্যা ইতিবাচক (ভুলভাবে একটি রোগ নির্ণয়) এর চেয়ে অনেক বেশি ব্যয়বহুল হতে পারে। এই ধরনের ক্ষেত্রে, বেস রেট একটি ইতিবাচক পরীক্ষার ফলাফলের জন্য উপযুক্ত সীমা সম্পর্কে সিদ্ধান্ত জানাতে সহায়তা করতে পারে। অনেক মনস্তাত্ত্বিক গবেষণায় বেস-রেট অবহেলা বা বেস-রেট ফ্যালাসি নামক একটি ঘটনা পরীক্ষা করা হয়েছে, যেখানে বিভাগের বেস হারগুলি একটি আদর্শিক পদ্ধতিতে উপস্থাপিত প্রমাণের সাথে একীভূত করা হয় না, যদিও এই ফ্যালাসি কতটা সাধারণ সে সম্পর্কে সমস্ত প্রমাণ সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়। গণিতবিদ কিথ ডেভলিন ঝুঁকিকে একটি অনুমানমূলক ধরনের ক্যান্সার হিসাবে ব্যাখ্যা করেছেন যা সমস্ত মানুষের 1 শতাংশকে আক্রান্ত করে। ধরুন একজন ডাক্তার তখন বলেন যে উক্ত ক্যান্সারের জন্য একটি পরীক্ষা রয়েছে যা প্রায় 80 শতাংশ নির্ভরযোগ্য, এবং পরীক্ষাটি ক্যান্সার আক্রান্ত ব্যক্তিদের মধ্যে 100%-এর জন্য একটি ইতিবাচক ফলাফল প্রদান করে, তবে এটি 20 শতাংশ মানুষের জন্য একটি 'ফলস পজিটিভ' ফলাফলও দেয়-যাদের ক্যান্সার নেই। ইতিবাচক পরীক্ষার ফলে লোকেরা বিশ্বাস করতে পারে যে তাদের ক্যান্সার হওয়ার সম্ভাবনা 80 শতাংশ। ডেভলিন ব্যাখ্যা করেছেন যে এর পরিবর্তে সম্ভাবনা 5 শতাংশেরও কম। এই পরিসংখ্যান থেকে যা অনুপস্থিত তা হল প্রাসঙ্গিক বেস রেটের তথ্য। ডাক্তারকে জিজ্ঞাসা করা উচিত, "ইতিবাচক (বেস রেট গ্রুপ) পরীক্ষা করা মানুষের সংখ্যার মধ্যে কতজনের ক্যান্সার হয়েছে?" কোনও প্রদত্ত ব্যক্তি কোনও নির্দিষ্ট শ্রেণীর সদস্য হওয়ার সম্ভাব্যতা মূল্যায়নের ক্ষেত্রে, ভিত্তি হার ব্যতীত অন্য তথ্যের জন্য হিসাব করা প্রয়োজন, বিশেষত কৃতিত্বের প্রমাণ। উদাহরণস্বরূপ, যখন একজন সাদা ডাক্তারের কোট এবং স্টেথোস্কোপ পরা ব্যক্তিকে ওষুধের পরামর্শ দিতে দেখা যায়, তখন এমন প্রমাণ পাওয়া যায় যা এই সিদ্ধান্তে পৌঁছায় যে এই নির্দিষ্ট ব্যক্তির চিকিৎসা পেশাদার হওয়ার সম্ভাবনা 1 শতাংশের বিভাগের ভিত্তি হারের তুলনায় যথেষ্ট বেশি। আরও দেখুন বায়েসের নিয়ম পূর্ববর্তী সম্ভাব্যতা বিস্তার রেফারেন্স এপিডেমিওলজি সাইকোমেট্রিক্স বায়েসিয়ান পরিসংখ্যান মেশিন লার্নিং