你想弄懂什么？

灵敏度是指给定某人患有疾病时检测呈阳性的概率（$P(+\mid D)$），而特异度是指给定某人未患疾病时检测呈阴性的概率（$P(-\mid D^c)$）。在模型中，两者均假设为 $95\%$，但它们适用于不同的子群体：患病者与未患病者。

适用条件：检测的灵敏度为 $95\%$。；检测的特异度为 $95\%$。；模型区分患病人群和非患病人群。

灵敏度是指给定某人患有疾病时检测呈阳性的概率（$P(+\mid D)$），而特异度是指给定某人未患疾病时检测呈阴性的概率（$P(-\mid D^c)$）。在模型中，两者均假设为 $95\%$，但它们适用于不同的子群体：患病者与未患病者。

适用条件：检测的灵敏度为 $95\%$。；检测的特异度为 $95\%$。；模型区分患病人群和非患病人群。

阳性检测结果并不意味着患病概率很高，因为疾病的基准率（患病率）与健康人群相比非常低。即使灵敏度和特异度都很高，庞大的健康个体数量也会产生大量的假阳性。

适用条件：疾病患病率为 $1\%$。；检测的灵敏度为 $95\%$，特异度为 $95\%$。；人群是 2,000 人的假设模型。

阳性检测结果并不意味着患病概率很高，因为疾病的基准率（患病率）与健康人群相比非常低。即使灵敏度和特异度都很高，庞大的健康个体数量也会产生大量的假阳性。

适用条件：疾病患病率为 $1\%$。；检测的灵敏度为 $95\%$，特异度为 $95\%$。；人群是 2,000 人的假设模型。