Sensitivity and specificity pour PC: sur Windows 10, 11

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Sensitivity and specificity pour PC: Comment télécharger et installer sur un PC Windows

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Sinon, suivez les instructions ci-dessous pour utiliser Sensitivity and specificity sur PC:

En 4 étapes, je vais vous montrer comment télécharger et installer Sensitivity and specificity sur votre ordinateur :

1: Téléchargez un logiciel d'émulation

Un émulateur imite/émule un appareil Android sur votre PC Windows, ce qui facilite l'installation d'applications Android sur votre ordinateur. Pour commencer, vous pouvez choisir l'un des émulateurs populaires ci-dessous:

Windowsapp.fr recommande Bluestacks - un émulateur très populaire avec des tutoriels d'aide en ligne

2 : Installez le logiciel de l'émulateur sur votre ordinateur

Si Bluestacks.exe ou Nox.exe a été téléchargé avec succès, accédez au dossier "Téléchargements" sur votre ordinateur ou n'importe où l'ordinateur stocke les fichiers téléchargés.

Une fois trouvé, cliquez dessus. Le processus d'installation va commencer.
Acceptez les conditions d'utilisation/le contrat de licence et suivez les instructions à l'écran.

3: Installez Sensitivity and specificity sur PC à l'aide de l'application Emulator

Lorsque l'émulateur est installé, ouvrez l'application et saisissez Sensitivity and specificity dans la barre de recherche ; puis appuyez sur rechercher. Vous verrez facilement l'application que vous venez de rechercher. Clique dessus. Il affichera Sensitivity and specificity dans votre logiciel émulateur. Appuyez sur le bouton "installer" et l'application commencera à s'installer.

Sensitivity and specificity Sur iTunes

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Sensitivity and specificity Logiciel Aperçu

Sensitivity (also called the true positive rate, or the recall rate in some fields) measures the proportion of actual positives which are correctly identified as such (e.g. the percentage of sick people who are correctly identified as having the condition). A perfect predictor would be described as 100% sensitive (i.e. predicting all people from the sick group as sick) and 100% specific (i.e. not predicting anyone from the healthy group as sick); however, theoretically any predictor will possess a minimum error bound known as the Bayes error rate. Specificity measures the proportion of negatives which are correctly identified as such (e.g. the percentage of healthy people who are correctly identified as not having the condition, sometimes called the true negative rate). For example: in an airport security setting in which one is testing for potential threats to safety, scanners may be set to trigger on low-risk items like belt buckles and keys (low specificity), in order to reduce the risk of missing objects that do pose a threat to the aircraft and those aboard (high sensitivity). Sensitivity and specificity are statistical measures of the performance of a binary classification test, also known in statistics as classification function. These two measures are closely related to the concepts of type I and type II errors. For any test, there is usually a trade-off between the measures. This trade-off can be represented graphically as a receiver operating characteristic curve.