FAPパーセンテージ計算機は、複数の統計的または信号ベースのテストを実行する際に誤報が発生する確率を推定します。科学研究、天文学、レーダーシステム、データ分析などで広く利用されています。この計算機は、偶然の要因によって信号または結果が誤って有意と分類される頻度を判断するのに役立ちます。
このツールは 統計的信頼性と検出誤差の計算ツール カテゴリー。意思決定、安全システム、研究検証において重要な、誤検出のリスクを評価するのに役立ちます。
Fapパーセンテージ計算機の計算式
FAP（％）＝（誤報数／総検査数）×100
どこ：
FAP (%) = 誤報確率をパーセンテージで表したもの
誤報 = 誤った信号または検出の数
合計テスト数 = 行われた仮説または検出試行の合計数
有意水準を使用した代替統計式:
FAP = 1 − (1 − α)^N
どこ：
α = 各テストの有意水準（例：0.01）
N = 独立した統計検定の数
結果を 100 で乗算してパーセンテージに変換します。
この表現は、既知の統計的仮定の下で複数の試験が行われる仮説検定に役立ちます。
一般的な誤報確率表
| 有意水準(α) | テスト数（N） | FAP（％） |
|---|---|---|
| 0.01 | 1 | 1.00 |
| 0.01 | 10 | 9.56 |
| 0.05 | 5 | 22.62 |
| 0.05 | 20 | 64.15 |
| 0.10 | 30 | 95.77 |
この表は、個々のテストでエラーが発生する可能性が低い場合でも、テスト数が増えるにつれて誤報率が増加することを示しています。
FAPパーセンテージ計算機の例
50 種類の異なる信号をテストしていて、そのうち 3 つが誤った検出をトリガーしたとします。
誤報 = 3
合計テスト数 = 50
次の式を適用します。
FAP（％）＝（3 / 50）×100＝ 6%
したがって、システムの誤報確率は 6% です。
あるいは、統計式を使用します。
α= 0.05
N = 5
FAP = 1 − (1 − 0.05)^5 = 0.2262 → 22.62%
これは、5% のしきい値で 5 回テストすると、少なくとも 22 つの誤報が発生する可能性が XNUMX% 以上あることを示しています。
最も一般的な FAQ
FAPはFalse Alarm Probability（誤報確率）の略です。これは、検出された結果が実際の影響ではなく偶然によるものである可能性を示します。
多数のテストを含む研究では、FAP は検出された結果のうちどれだけが偽陽性である可能性があるかを特定し、誤解を招く結論を回避するのに役立ちます。
はい。有意水準（α）を下げる、Bonferroniなどの補正法を使用する、仮説検定の数を減らすなどの方法でFAPを減らすことができます。