Выбор порога чувствительности для систем диагностики

При работе любой системы диагностики возникают ошибки первого и второго рода. Ошибки первого рода и ошибки второго рода в математической статистике - это ключевые понятия задач проверки статистических гипотез. Тем не менее данные понятия часто используются и в других областях, когда речь идет о принятии «бинарного» решения (да/нет) на основе некоего критерия (теста, проверки, измерения), который с некоторой вероятностью может давать ложный результат. В статистических тестах обычно приходится идти на компромисс между приемлемым уровнем ошибок первого и второго рода. Зачастую для принятия решения используется пороговое значение, которое может варьироваться с целью сделать тест более строгим или, наоборот, более мягким. Возможны разные подходы к выбору порога чувствительности. В этой статье будет описан экономический подход, основанный на выборе порогового значения таким образом, чтобы минимизировать средний ущерб при эксплуатации системы.