Тест бинарный что это значит

Расшифровка результатов теста на антитела к коронавирусу – таблица

Что такое антитела к коронавирусу?

Антитела (другое название – иммуноглобулины) – это специальные белки, которые вырабатываются и (или) продуцируются плазматическими клетками.

Что делают иммуноглобулины?

Иммуноглобулины образуются в ответ на попадание в организм чужеродных бактерий или вирусов. Они взаимодействуют с антигеном (специфическим участком вредителя) и обезвреживают его.

Таким образом наш иммунитет стоит на страже нашего здоровья.

Какие классы иммуноглобулинов существует?

Выделяют 5 классов иммуноглобулинов, некоторые из которых содержат подклассы.

IgA – секретируются на поверхности эпителия и присутствуют в слюне, слезе, на поверхности слизистых.

IgM – обнаруживается при первичном попадании антигена. Указывает на острый инфекционный процесс у человека.

IgG – основной класс иммуноглобулинов, защищающий от вирусов, бактерий, токсинов.

IgD – обнаруживают на поверхности развивающихся B-лимфоцитов. Функция не установлена.

IgE – секретируются при аллергической реакции немедленного типа.

Методы определения антител к коронавирусу

Существуют два метода определения иммуноглобулинов к коронавирусу в организме человека – ИФА и ИХА.

Иммуннохроматографический анализ – это качественный метод определения иммуноглобулинов классов М и G.

Качественный метод – это метод, позволяющий только определить наличие антител в организме. Иными словами, ответить на вопрос – есть они или нет.

Иммуноферментный анализ – это количественный метод определения иммуноглобулинов.

Количественный метол – не просто говорит о наличии антител, но и показывает их количество в единице объема крови.

Для анализов проводят забор венозной крови, следовательно, подготовка к процедуре стандартная:

Проводить исследование на пустой желудок (не есть за 8 часов до процедуры).

Воздержаться от питья воды за час до забора крови.

Для курильщиков – не курить за 2 часа до процедуры.

Что выбрать – качественный или полуколичественный анализ?

Для чего проводится качественный и количественный анализ?

Качественный анализ позволяет ответ на 2 вопроса:

Полуколичественный тест позволяет ответить на эти вопросы, а также определить количество иммуноглобулинов в организме.

Для чего определять количество иммуноглобулинов?

Определение количества антител позволяет определить, сформирован ли долговременный иммунитет. Именно он защищает на организм от повторного заболевания коронавирусом.

Показания к проведению исследования

Показаниями к проведению анализа является:

Наличие симптомов общего недомогания. В этом случае тестирование проводится для подтверждения диагноза.

При контакте с носителем или больным коронавирусной инфекцией.

По желанию – для лабораторной оценке иммунного статуса.

Как проводится тест

Необходимо прийти в Клинику МЕДЕЛ по предварительной записи.

Процедура проводится путем забора крови.

В Клинике МЕДЕЛ результаты изготавливаются в течение 1 дня.

Источник

Статистические тесты в R. Часть 1: Бинарная классификация

Доброго времени суток. Хочу поделиться своими знаниями о работе со статистикой в R.
Многим из нас приходится сталкиваться с различными данными на работе и в повседневной жизни. Качественно и правильно их обработать и проанализировать не так сложно. В этой серии статей я покажу применения некоторых статистических тестов.

Заранее хочу извиниться, что часто использую английские термины, а также за возможный их некорректный перевод.

Бинарная классификация, качественные данные

Первая статья посвящена такому интересному тесту, как бинарная классификация. Это тестирование, которое состоит в проверке объектов на наличие какого-то качества. Например, диагностические тесты (манту все, наверное, делали) или обнаружение сигналов в радиолокации.

Разбирать будем на примере. Все файлы примеров можно скачать в конце статьи. Представим, что вы придумали алгоритм, который определяет присутствие человека на фотографии. Вроде все работает, вы обрадовались, но рано. Нужно ведь оценить качество вашего алгоритма. Тут и нужно использовать наш тест. Не будем сейчас задаваться вопросом о необходимом размере выборки для тестирования. Скажем, что вы взяли 30 фотографий, собственноручно занесли в экселевский файл есть ли на них человек или нет, а затем прогнали через свой алгоритм. В итоге мы получили такую таблицу:

Сохраняем сразу ее в csv, чтобы не напрягаться с чтением xls (это возможно в R, но не из коробки).

Теперь немного теории. По результатам теста составляется следующая таблица.

Важные параметры

Априорная вероятность:
Чувствительность (Sensitivity). P(T+|H+). Вероятность, что человек будет обнаружен.
Se = 14/16
Специфичность (Specificity), в других тестах часто называется мощностью (Power). P(T-|H-). Вероятность того, что при отсутствии человека, результат тест отрицательный.
Sp = 10/14

Отношение правдоподобия (Likelihood quotient). Важная характеристика для оценки теста. Состоит из 2-х значений.

В литературе тест считается хорошим, если LR+ и LR- больше 3 (относится к медицинским тестам).

Апостериорная вероятность: положительное и отрицательное предсказательное значение (positive and negative predictive value). Вероятность, что результат теста (положительный или отрицательный) верен.
PV+ = 14/18
PV- = 10/12

Также существуют такие понятия, как ошибка первого рода (1 — Se) и ошибка второго рода (1 — Sp). По сути эквивалентны sensitivity и specificity.

Теперь в R

Для начала загрузка данных.

В двух последних строчках мы присвоили вместо 0 и 1 ярлыки. Необходимо это сделать, т.к. иначе R будет работать с нашими даннами как с числами.

Таблицу можно вывести следующим образом:

Данная таблица неплохая, но существует пакет prettyR, который сделает практически все за нас. Для того, чтобы установить пакет, в дефолтном R gui нужно в packages нажать install packages и набрать имя пакета.

Используем библиотеку. Для разнообразия мы выведем результат в html, т.к. у меня в RStudio таблицы отображаются немного некорректно (если знаете как пофиксить — пишите).

Разберем, что там написано.

Таким образом, мы получаем количественные характеристики работы нашего алгоритма. Заметим, что LR+, который на таблице обозначен как odds ratio больше 3-х. Также обратим внимание на параметры описанные выше. Как правило, основной интерес должен представлять PV+ и Se, т.к. ложная тревога это дополнительные затраты, а необнаружение может привести к фатальным последствиям.

Бинарная классификация, количественные данные

А что если наши данные являются количественными? Это может быть, например, параметр, по которому предыдущий алгоритм выносит решение (скажем, количество пикселей цвета кожи). Ради интереса, давайте рассмотрим работу алгоритма, который блокирует спамеров.

Вы создатель новой социальной сети, и пытаетесь бороться со спамерами. Спамеры посылают большое количество писем, поэтому самое простое — блокировать их после превышения некоторого порога сообщений. Только как его выбрать? Берем выборку из опять 30 пользователей. Узнаем, являются ли они роботами, считываем количество сообщений и получаем:

Совсем чуть-чуть теории. После выбора порога, мы делим выборку на 2 части и получаем таблицу из 1-го примера. Естественно, наша задача выбрать лучший порог. Однозначного алгоритма нет, т.к. в каждом реальном примере sensitivity и specificity играют разную роль. Однако, есть метод, который помогают принять решение, а также оценивают тест в целом. Этот метод называется ROC-curve, кривая “рабочей характерики приемника”, используемый изначально в радиолокации. Построим ее в R.

Для начала установим пакет ROCR (с ним установятся пакеты gtools, gplots и gdata, если у вас их нет).

Опять загрузка данных.

Теперь строим кривую.

На этом графике по оси y находится sensitivity, а по x (1 — specificity). Очевидно, что для хорошего теста нужно максимизировать и sensitivity и specificity. Неизвестно лишь в какой пропорции. Если оба параметра равнозначны, то можно искать точку, наиболее удаленную от бисектрисы. Кстати, в R есть возможность сделать этот график более наглядным, добавив точки среза.

Вот так гораздо лучше. Мы видим, что наиболее удаленные от биссектрисы точки, это 40 и 60. Кстати, о биссектрисе и площади под кривой, которую мы подсчитали. Биссектриса — тест дурака, т.е. 50 на 50. Хороший тест должен иметь площадь под кривой, превышающую площадь 0.5, т.е. площадь под биссектрисой. Желательно сильно превышать, но никак уж не быть меньше, т.к. в этом случае лучше тыкать наугад, чем пользоваться нашим методом.

Итоги

В данной статье, я описал как работать с бинарной классификацией в R. Как видите, ситуации, где их применить, можно встретить в обычной жизни. Основные характеристики таких тестов: sensivity, specificity, likelihood rate и predictive value. Они связаны между собой и показывают эффективность теста с разных сторон. В случае количественных данных их можно регулировать с помощью выбора точки среза. Для этого можно использовать ROC-curve. Выбор осуществляется отдельно в каждом случае с учетом требований к тесту, но как правило sensitivity важнее.

В следующих статьях речь пойдет об анализе качественных и количественных данных, t-тесте, хи-квадрат тесте и многом другом.

Спасибо за внимание. Надеюсь, вам понравилось!

Источник

Бинарный поиск в JavaScript. Практический пример

Что такое бинарный поиск?

Когда нужно выполнить поиск в массиве, простейшим способом может быть использование indexOf() или, возможно, цикла for(). Любой из этих способов будет начинать перебирать массив начиная с начала и переходить по каждому элементу массива до тех пор, пока не будет найдено нужное значение.

Теперь сравним это с бинарным поиском.

Бинарный поиск позволяет выполнять поиск в отсортированном массиве путем многократного разбиения массива пополам.

Бинарный поиск выполняется путем проверки того, является ли искомое значение больше, меньше или равно среднему значению в нашем массиве:

При работе с большими объемами данных гораздо эффективнее использовать бинарный поиск, поскольку при каждой итерации удаляется половина ненужных значений массива, а не только одно неподходящее значение.

Проект

Одним из наиболее важных аспектов диаграммы является подсказка, отображающая соответствующие данные при наведении курсора на диаграмму. При перемещении мыши на подсказке обновляются данные из ближайшей точки диаграммы. Пример:

У нас есть массив всех координат и соответствующих им данных. Координаты находятся внутри объекта, и каждый объект имеет svgX ключ. Выглядит это примерно так:

Изначально я использовал простой цикл for, чтобы сравнить текущую координату X курсора мыши со всеми значениями svgX в моем массиве данных.

Вот как выглядит код цикла for. Мы перебираем все значения svgX, и объект со значением, которое ближе к координате X курсора мыши — это тот объект, данные которого мы хотим показать.

Сначала мы получаем ширину нашего svg элемента и создаем пустой объект для хранения нашей ближайшей точки.

Затем мы перебираем массив данных. Каждое svgX значение объекта в нашем массиве сравнивается с координатой X курсора мыши. Если текущая итерация цикла имеет значение ближе к курсору, чем любая другая итерация, то эта точка устанавливается как наша ближайшая точка.

При небольшом количестве данных этот метод является относительно быстрым. Однако, если у нас есть большой объем данных, этот вариант уже не будет таким эффективным.

Бинарный поиск

Ниже приведен пример кода бинарного поиска для поиска ближайшего значения:

Нам нужно пять основных составляющих для нашего бинарного поиска:

Как видно из приведенного выше кода в строке 10, при запуске бинарного поиска мы передаем на вход весь массив данных, объект мыши, начальную позицию 0 и конечную позицию, равную полному размеру массива:

Когда у нас есть наши данные, середину массива найдем путем деления на два, суммы из начальной и конечной позиций. Чтобы не получить дробь, результирующее число округляется вниз:

Таким образом, середина 0 + (4-0)/2 округленная вниз = 2:

Мы помним, что для этого примера наше целевое значение равно 3,7. После того как мы нашли среднюю позицию, мы проверяем, равна ли она нашему целевому значению. Если это так, мы возвращаем объект, и все готово!

К сожалению, среднее значение массива = 3. А нашей целью является 3,7.

Далее мы проверим, совпадает ли наша конечная позиция — 1, с нашей начальной позицией:

Это условие сработает, когда наш массив уменьшился до двух финальных значений, и наша цель находится между ними. В этом случае мы возвращаем ближнее значение.

На текущей итерации условие вернет false.

Далее мы проверяем, больше ли наше целевое значение за среднее:

Это наш случай! Целевое значение 3,7 больше чем среднее 3. Мы можем избавиться от первых двух значений в нашем массиве:

Используя рекурсию мы возвращаем новый вызов функции binarySearch(). Передаем в функцию наш массив, целевое значение 3,7, среднее значение в качестве начальной позиции и конечное значение в качестве конечной позиции.

Наш новый вызов binarySearch(), будет искать от позиции 2 до data.length-1:

Функция находит новую среднюю позицию data[3]:

Поскольку наше целевое значение 3,7 меньше среднего значения 4, мы отбрасываем правую сторону массива и возвращаем новый вызов функции binarySearch(). На этот раз наша начальная позиция остается data[2], а конечная позиция меняется на среднюю data[3].

Мы дошли до момента, когда наше условие выполнится:

Поскольку наше конечное значение минус единица равняется нашему начальному значению, мы знаем, что целевое значение находится где-то между ними. Мы должны возвратить элемент массива, значение которого ближе к значению 3,7. Поскольку 4 (конечное значение) ближе, то соответственно мы и возвращаем соответствующий элемент: data[3].

Тест скорости

Если объем данных небольшой, рекурсия может быть медленнее, чем цикл for. При тестировании на jsperf с 10 элементами, рекурсивная функция в среднем на 3% медленнее, чем цикл for. Однако при количестве элементов в 10 000, цикл for на 72% медленнее, чем рекурсивная функция. Это означает, что рекурсия практически в два раза быстрее, чем цикл for, и это огромная экономия времени!

Надеюсь, теперь вам понятны основы бинарного поиска в JavaScript!

Источник

Откуда взялись в Google ненадёжные тесты

Если тесты сбоят на ранее протестированном коде, то это явный признак того, что в коде появилась какая-то новая ошибка. Раньше тесты проходили успешно и код был правильный, сейчас тесты сбоят и код работает неправильно. Цель хорошего набора тестов заключается в том, чтобы сделать этот сигнал настолько ясным и чётко адресованным, насколько возможно.

Ненадёжные (flaky), то есть недетерминированные тесты ведут себя иначе. Они могут показать как положительный, так и отрицательный результат на одном и том же коде. Другими словами, сбой теста может означать, а может и не означать появление новой проблемы. И попытка воспроизвести ошибку путём перезапуска теста на той же версии кода может привести или не привести к успешному проходу теста. Мы рассматриваем такие тесты как ненадёжные, и в конце концов они теряют свою ценность. Если изначальная проблема — это недетерминизм в рабочем коде, то игнорирование теста означает игнорирование бага в продакшне.

Ненадёжные тесты в Google

В системе непрерывной интеграции Google работает около 4,2 млн тестов. Из них примерно 63 тыс. показывают непредсказуемый результат в течение недели. Хотя они представляют менее 2% от всех тестов, но всё равно ложатся серьёзным бременем на наших инженеров.

Если мы хотим починить ненадёжные тесты (и избежать написания новых), то прежде всего нужно понять их. Мы в Google собираем много данных по своим тестам: время выполнения, типы тестов, флаги выполнения и потребляемые ресурсы. Я изучил, как некоторые из этих данных коррелируют с надёжностью тестов. Думаю, что это исследование может помочь нам улучшить и сделать более стабильными методы тестирования. В подавляющем большинстве случаев, чем больше тест (по размеру бинарника, использованию RAM или количеству библиотек), тем менее он надёжен. В остальной статье обсудим некоторые из обнаруженных закономерностей.

Предыдущее обсуждение ненадёжных тестов см. в статье Джона Микко от мая 2016 года.

Размер теста — большие тесты менее надёжны

Чем больше тест, тем меньше надёжность

Рассматриваемые здесь тесты — это по большей мере герметичные тесты, которые выдают сигнал успех/неудача. Бинарный размер и использование RAM хорошо коррелировали по всей выборке тестов, и между ними нет особой разницы. Так что речь не просто о том, что большие тесты скорее будут ненадёжными, а о постепенном уменьшении надёжности с увеличением теста.

График использования оперативной памяти внизу продвигается более чётко и начинает демонстрировать большие разности только между первой и второй вертикальными линиями.

Хотя размеры групп постоянны, но количество тестов в каждой из них разное. Точки справа на графике с большими разностями соответствуют группам, которые содержат гораздо меньше тестов, чем группы слева. Если взять меньшие 96% тестов (которые заканчиваются сразу за первой вертикальной чертой) и затем уменьшить размер групп, то получается гораздо более сильная корреляция (r2 равняется 0,94). Вероятно, это означает, что RAM и бинарный размер имеют гораздо большую предсказательную силу, чем показано на общих графиках.

Определённые инструменты коррелируют с частотой ненадёжных тестов

Все эти инструменты показывают процент ненадёжности выше среднего. А учитывая, что каждый пятый ненадёжный тест написан на Java WebDriver, становится понятно, почему люди на него жалуются. Но корреляция не означает наличия причинно-следственной связи. Зная результаты из предыдущего раздела, можно предположить, что некий иной фактор уменьшает надёжность тестов, а не просто инструмент.

Размер даёт лучший прогноз, чем инструменты

Можно совместить выбор инструмента и размер теста — и посмотреть, что важнее. Для каждого упомянутого инструмента я изолировал тесты, которые используют этот инструмент, и разделил их на группы по использованию памяти (RAM) и бинарному размеру, по такому же принципу, как и раньше. Затем рассчитал линию наилучшего объективного прогноза и насколько она коррелирует с данными (r2). Потом вычислил прогноз вероятности, что тест будет ненадёжным в самой маленькой группе [8] (которая уже покрывает 48% наших тестов), а также 90-й и 95-й процентиль по использованию RAM.

Эта таблица показывает результаты вычислений для RAM. Корреляция сильнее для всех инструментов, кроме эмулятора Android. Если игнорировать эмулятор, то разница в корреляции между инструментами при схожем использовании RAM будет в районе 4-5%. Разница между самым маленьким тестом и 95-м процентилем составляет 8-10%. Это один из самых полезных выводов нашего исследования: инструменты оказывают некое влияние, но использование RAM даёт гораздо большие отклонения по надёжности.

Для тестов в эмуляторе Android практически отсутствует корреляция между бинарным размером и ненадёжностью. Для других инструментов можно увидеть большую разницу прогноза ненадёжности между маленькими и большими тестами по по потреблению RAM; до 12 процентных пунктов. Но в то же время при сравнении тестов по бинарному размеру разница прогноза ненадёжности ещё больше: до 22 процентных пунктов. Это похоже на то, что мы видели при анализе использования RAM, и это ещё один важный вывод нашего исследования: бинарный размер важнее для отклонений в прогнозе ненадёжности, чем используемый инструмент.

Выводы

Выбранный разработчиком размер теста коррелирует с ненадёжностью, но в Google недостаточно вариантов выбора размера, чтобы этот параметр действительно был полезен для прогноза.

Объективно измеренные показатели бинарного размера и использования RAM сильно коррелируют с надёжностью теста. Это непрерывная, а не ступенчатая функция. Последняя показала бы неожиданные скачки и означала бы, что в этих точках мы переходим от одного типа тестов к другому (например, от модульных тестов к системным или от системных тестов к интеграционным).

Тесты, написанные с помощью определённых инструментов, чаще дают непредсказуемый результат. Но это в основном можно объяснить бóльшим размером этих тестов. Сами по себе инструменты вносят небольшой вклад в эту разницу по надёжности.

Следует с осторожностью принимать решение о написании большого теста. Подумайте, какой код вы тестируете и как будет выглядеть минимальный тест для этого. И нужно очень осторожно писать большие тесты. Без дополнительных защитных мер есть большая вероятность, что вы сделаете тест с недетерминированным результатом, и такой тест придётся исправлять.

Источник