第一種の誤り、第二種の誤り
統計的検定・分類問題において起こる誤り。
具体例
病気診断
第一種の誤り=偽陽性 本当は病気じゃないのに病気と診断 
第二種の誤り=偽陰性 本当は病気なのに病気じゃないと診断
第一種・第二種の誤りをともに小さくするような改善を目指すが、技術的にこれ以上改善できない時、第一種の誤りと第二種の誤りはトレードオフの関係にある。
では、いずれの誤りを避けるべきか?
それぞれの誤りにおいて想定されるリスクの重大さを考える
多少偽陽性の人が出ても陽性の人を確実に隔離する
無駄な医療リソースやコストがかかるリスク
確実に陽性の人だけを隔離する
病気を見逃して悪化させてしまうリスク
新型コロナウイルスに関して
外出自粛、検査強化→命優先
経済活動再開→経済優先
技術的改善がまだ見込め、トレードオフになるまで両方をうまくやる。トレードオフになった場合両方のリスクを考えどちらかを優先させるか決める ということか?
いや、トレードオフになった時止めるのが最適解か
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