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打了也感染,怎样评价疫苗和感染的关系?

已有 2207 次阅读 2021-8-3 11:41 |个人分类:信息的数学和哲学|系统分类:科普集锦

关于感染人中打疫苗和没打疫苗的比例,法国做了统计:

https://new.qq.com/omn/20210731/20210731A060SY00.html

“另外,该统计局发布的最新(5月31日至7月11日)医院收治新冠病人情况报告显示,法国医院新冠病人近85%为未接种疫苗者,而同期未接种疫苗者仅占全法人口的45%;相反,完整接种疫苗者(打完第二针满一周/打完杨森Janssen疫苗满两周)仅占医院收治新冠病人的7%,而同期全法35%人口完成疫苗接种。”

据此可以得到下表:

h

P(h)

e1感染比例P(h|e1感染)

没有感染h0

P(h|e0)

打了h0

0.55

P(h0|e1)=0.15

P(h0|e0)=?

没大h1

0.45

0.85

P(h1|e0)




 根据贝叶斯确证理论:http://www.survivor99.com/LCG/CM/Raven/index.html 

推理:y=”感染—>没打”=“e1-->h1”   的不信度是  P(e1|h0)/P(e1|h1)=[P(h0|e1)/P(h0)]/P(h1|e1)/P(h1)]=0.15/0.55/(0.85/0.45) =0.273/1.89=0.144,  可信度0.856

根据确证的对称性,b*(e1àh1)=-b*(e1->h0), 推理y’=” 感染是因为打了疫苗的确证度是 - 0.856.

可见打疫苗明显有效。

如果打了两针,0.15变成0.07, 算出确证度更高。


注意:

这个是对疫苗作为检验手段的评价, 和感染的先验概率无关。

这里还假设被感染的条件相同。差别只有打没打疫苗。

因为数据不够, 不然还能得到 b*(打了疫苗-->不被感染)的确证度 b*(h0-->e0).

不信度=P(h0|e1)/P(h0|e0)。确证度=1-P(h0|e1)/P(h0|e0). 

但是,虽然很多人打了没感染, 但是其他条件和被感染的人不同, 所以条件相同的P(h0|e0)不容易得到。



https://blog.sciencenet.cn/blog-2056-1298165.html

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