你想弄懂什么？

该模型产生了 19 个真阳性和 99 个假阳性。真阳性是根据 20 名患病个体使用 $95\%$ 的灵敏度计算得出的，而假阳性是根据 1,980 名健康个体使用 $5\%$ 的假阳性率（由 $95\%$ 的特异度导出）计算得出的。

适用条件：人口规模为 2,000。；患病率为 $1\%$（20 人患病，1,980 人健康）。；灵敏度为 $95\%$。；特异度为 $95\%$。

该模型产生了 19 个真阳性和 99 个假阳性。真阳性是根据 20 名患病个体使用 $95\%$ 的灵敏度计算得出的，而假阳性是根据 1,980 名健康个体使用 $5\%$ 的假阳性率（由 $95\%$ 的特异度导出）计算得出的。

适用条件：人口规模为 2,000。；患病率为 $1\%$（20 人患病，1,980 人健康）。；灵敏度为 $95\%$。；特异度为 $95\%$。

要计算给定阳性检测结果时患病的概率，必须统计真阳性的数量，并将其除以阳性结果的总数（真阳性加假阳性）。在模型中，这涉及在 118 个总阳性检测中识别出 19 个真阳性，得出约 $16.1\%$。

适用条件：2,000 人中的患病率为 $1\%$。；灵敏度为 $95\%$。；特异度为 $95\%$。

要计算给定阳性检测结果时患病的概率，必须统计真阳性的数量，并将其除以阳性结果的总数（真阳性加假阳性）。在模型中，这涉及在 118 个总阳性检测中识别出 19 个真阳性，得出约 $16.1\%$。

适用条件：2,000 人中的患病率为 $1\%$。；灵敏度为 $95\%$。；特异度为 $95\%$。