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Accuratezza, sensibilità, specificità, prevalenza, e valori predittivi positivo e negativo di un test diagnostico

Accuratezza, Sensibilità, Specificità, Prevalenza, Valore Predittivo Positivo e Negativo di un test diagnostico Preambolo La biologia è talmente variabile e complessa che un test diagnostico di laboratorio non sarà mai perfetto e non darà risultati sempre identici e perfetti in ripetizioni successive, anzi. Ci possono essere fonti di errore dietro ogni angolo, da errori “locali” dovuti ai macchinari, ai reagenti, al personale che conduce il test, a errori “generali” dovuti al particolare campione di materiale biologico estratto dal paziente, a errori o variazioni nei criteri decisionali e interpretativi dell’esito del test stesso.

Creare una colonna condizionatamente ad altre

Introduzione Ciao a tutti, oggi una collega ha avuto un problema con le età in una base di dati. In particolare, esistevano due colonne con tale informazione: in una l’età era stata inserita direttamente da chi aveva compilato il format di inserimento dati, nell’altra l’età era stata calcolata (in automatico suppongo) a partire dalla data di nascita e un giorno noto di riferimento. Supponendo che le informazioni fossero tutte giuste, le due colonne sarebbero dovute essere uguali, e complete.

Annidare i map()

Introduzione L’altro giorno una collega ha sentito la necessità di annidare due funzioni map() (dal pacchetto purrr). Necessità che, con tutte le volte che l’ho sentita io, mette sempre quella leggera sensazione di disagio ambiguo tra il sentirsi smart e il forte dubbio di non riuscire poi a controllare così bene l’effetto di uno strumento così potente in una modalità di lavoro così apparentemente poco più complessa del solito, ma di sicuro non semplice.

apply()care una funzione lungo una dimensione di un array, senza perderne la struttura

Il problema #rstats question: apply(array(1:27, c(3,3,3)), 3, function(x) x) returns a 9 x 3 matrix; where do I find a similar function that returns a 3 x 3 x 3 array, ie. that does not ignore the dim of the output of the function? — Edzer Pebesma (@edzerpebesma) May 14, 2019 apply(array(1:27, dim = c(3, 3, 3)), 3, function(x) x) #> [,1] [,2] [,3] #> [1,] 1 10 19 #> [2,] 2 11 20 #> [3,] 3 12 21 #> [4,] 4 13 22 #> [5,] 5 14 23 #> [6,] 6 15 24 #> [7,] 7 16 25 #> [8,] 8 17 26 #> [9,] 9 18 27 Come si può vedere, l’input dato alla funzione apply() è un array a tre dimensioni.