Base rate
સંભાવના અને આંકડામાં, આધાર દર (પૂર્વ સંભાવનાઓ તરીકે પણ ઓળખાય છે) એ "પરાક્રમ પુરાવા" (શક્યતાઓ) પર બિનશરતી સંભાવનાઓનો વર્ગ છે. તે વસ્તીમાં વ્યક્તિઓનું પ્રમાણ છે જે ચોક્કસ લાક્ષણિકતા અથવા લક્ષણ ધરાવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો વસ્તીના 1 ટકા લોકો તબીબી વ્યાવસાયિકો હતા અને બાકીના 99 ટકા લોકો તબીબી વ્યાવસાયિકો ન હતા, તો તબીબી વ્યાવસાયિકોનો આધાર દર 1 ટકા છે. આધાર દર અને પરાક્રમના પુરાવાને એકીકૃત કરવાની પદ્ધતિ બેયસના નિયમ દ્વારા આપવામાં આવી છે. દવા સહિત વિજ્ઞાનમાં, સરખામણી માટે આધાર દર મહત્વપૂર્ણ છે. દવામાં જ્યારે આધાર દર ઉપલબ્ધ હોય ત્યારે સારવારની અસરકારકતા સ્પષ્ટ થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો નિયંત્રણ જૂથ, કોઈ પણ સારવારનો ઉપયોગ ન કરતું હોય, તો 1 દિવસની અંદર 1/20 સાજા થવાનો તેમનો પોતાનો આધાર દર હોય અને સારવારમાં 1 દિવસની અંદર 1/100 સાજા થવાનો આધાર દર હોય, તો આપણે જોઈએ છીએ કે સારવાર સક્રિય રીતે સાજા થવામાં ઘટાડો કરે છે. આંકડાકીય અનુમાનમાં આધાર દર એક મહત્વપૂર્ણ ખ્યાલ છે, ખાસ કરીને બાયેસિયન આંકડાશાસ્ત્રમાં. બાયેસિયન વિશ્લેષણમાં, લાક્ષણિકતા અથવા રસના લક્ષણની સંભાવના વિશેની આપણી માન્યતાને અપડેટ કરવા માટે આધાર દરને અવલોકન કરેલ ડેટા સાથે જોડવામાં આવે છે. અદ્યતન સંભાવનાને પશ્ચાદવર્તી સંભાવના તરીકે ઓળખવામાં આવે છે અને તેને પી (A|B) તરીકે સૂચવવામાં આવે છે, જ્યાં બી અવલોકન કરેલ માહિતીનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ધારો કે આપણે વસ્તીમાં રોગના પ્રસારનો અંદાજ કાઢવામાં રસ ધરાવીએ છીએ. આધાર દર એ વસ્તીમાં વ્યક્તિઓનું પ્રમાણ હશે જેમને આ રોગ છે. જો આપણે કોઈ ચોક્કસ વ્યક્તિ માટે સકારાત્મક પરીક્ષણ પરિણામનું નિરીક્ષણ કરીએ, તો આપણે વ્યક્તિને રોગ હોવાની સંભાવના વિશેની આપણી માન્યતાને અપડેટ કરવા માટે બાયેસિયન વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ. અદ્યતન સંભાવના એ આધાર દર અને રોગની સ્થિતિને ધ્યાનમાં રાખીને પરીક્ષણ પરિણામની સંભાવનાનું સંયોજન હશે. નિર્ણય લેવામાં આધાર દર પણ મહત્વપૂર્ણ છે, ખાસ કરીને એવી પરિસ્થિતિઓમાં જ્યાં ખોટા હકારાત્મક અને ખોટા નકારાત્મકની કિંમત અલગ હોય. ઉદાહરણ તરીકે, તબીબી પરીક્ષણમાં, ખોટા નકારાત્મક (રોગનું નિદાન કરવામાં નિષ્ફળતા) ખોટા સકારાત્મક (રોગનું ખોટી રીતે નિદાન) કરતાં વધુ ખર્ચાળ હોઈ શકે છે. આવા કિસ્સાઓમાં, આધાર દર સકારાત્મક પરીક્ષણ પરિણામ માટે યોગ્ય મર્યાદા વિશેના નિર્ણયોને જાણ કરવામાં મદદ કરી શકે છે. આધાર દર ભ્રાંતિ ઘણા મનોવૈજ્ઞાનિક અભ્યાસોએ આધાર દર ઉપેક્ષા અથવા આધાર દર ભ્રાંતિ નામની ઘટનાની તપાસ કરી છે, જેમાં શ્રેણી આધાર દરને પ્રમાણભૂત રીતે પ્રસ્તુત પુરાવા સાથે સંકલિત કરવામાં આવતા નથી, જો કે આ ભ્રાંતિ કેટલી સામાન્ય છે તે અંગેના તમામ પુરાવા સુસંગત નથી. ગણિતશાસ્ત્રી કીથ ડેવલિન જોખમોને એક કાલ્પનિક પ્રકારનાં કેન્સર તરીકે સમજાવે છે જે તમામ લોકોમાંથી 1 ટકા લોકોને પીડાય છે. ધારો કે ડૉક્ટર પછી કહે છે કે કેન્સર માટે એક પરીક્ષણ છે જે આશરે 80 ટકા વિશ્વસનીય છે, અને તે પરીક્ષણ કેન્સર ધરાવતા 100% લોકો માટે સકારાત્મક પરિણામ પ્રદાન કરે છે, પરંતુ તે 20 ટકા લોકો માટે 'ફોલ્સ પોઝિટિવ' માં પણ પરિણમે છે-જેમને કેન્સર નથી. તેથી સકારાત્મક પરીક્ષણ લોકોને એવું માનવા તરફ દોરી શકે છે કે તેમને કેન્સર હોવાની શક્યતા 80 ટકા છે. ડેવલિન સમજાવે છે કે તેના બદલે અવરોધો 5 ટકાથી ઓછા છે. આ આંકડાઓમાં જે ખૂટે છે તે સંબંધિત આધાર દરની માહિતી છે. ડૉક્ટરને પૂછવું જોઈએ, "સકારાત્મક પરીક્ષણ કરનારા લોકોની સંખ્યા (બેઝ રેટ ગ્રુપ) માંથી, કેટલા લોકોને કેન્સર છે?" આપેલ વ્યક્તિ કોઈ ચોક્કસ વર્ગનો સભ્ય હોવાની સંભાવનાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે, આધાર દર સિવાયની અન્ય માહિતી, ખાસ કરીને પરાક્રમના પુરાવા માટે હિસાબ કરવાની જરૂર છે. ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે સફેદ ડૉક્ટરનો કોટ અને સ્ટેથોસ્કોપ પહેરેલી વ્યક્તિ દવા સૂચવતી જોવા મળે છે, ત્યારે એવા પુરાવા છે જે નિષ્કર્ષ માટે પરવાનગી આપે છે કે આ ચોક્કસ વ્યક્તિ તબીબી વ્યાવસાયિક હોવાની સંભાવના 1 ટકાના વર્ગના આધાર દર કરતાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ નોંધપાત્ર છે. બેયસના નિયમ પ્રાયર પ્રોબેબિલિટી પ્રિવેલેન્સ રેફરન્સ એપિડેમિયોલોજી સાયકોમેટ્રિક્સ બેયેશિયન સ્ટેટિસ્ટિક્સ મશીન લર્નિંગ પણ જુઓ.