Base rate
நிகழ்தகவு மற்றும் புள்ளிவிவரங்களில், அடிப்படை விகிதம் (முன் நிகழ்தகவுகள் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) என்பது "சாதனைப் சான்றுகள்" (சாத்தியக்கூறுகள்) அடிப்படையில் நிபந்தனையின்றி நிகழ்தகவுகளின் வகுப்பாகும். இது ஒரு குறிப்பிட்ட பண்பு அல்லது பண்பு கொண்ட மக்கள்தொகையில் உள்ள தனிநபர்களின் விகிதமாகும். உதாரணமாக, மக்கள் தொகையில் 1 சதவீதம் பேர் மருத்துவ நிபுணர்களாக இருந்தால், மீதமுள்ள 99 சதவீதம் பேர் மருத்துவ நிபுணர்களாக இல்லாவிட்டால், மருத்துவ நிபுணர்களின் அடிப்படை விகிதம் 1 சதவீதமாகும். அடிப்படை விகிதங்கள் மற்றும் சாதனைகளின் சான்றுகளை ஒருங்கிணைப்பதற்கான முறை பேயஸின் விதியால் வழங்கப்படுகிறது. மருத்துவம் உள்ளிட்ட அறிவியலில், ஒப்பீட்டிற்கு அடிப்படை விகிதம் முக்கியமானது. மருத்துவத்தில் ஒரு சிகிச்சையின் செயல்திறன் அடிப்படை விகிதம் கிடைக்கும்போது தெளிவாக உள்ளது. எடுத்துக்காட்டாக, கட்டுப்பாட்டுக் குழு, எந்த சிகிச்சையையும் பயன்படுத்தாமல், 1 நாளுக்குள் 1/20 மீட்புகளின் சொந்த அடிப்படை விகிதத்தைக் கொண்டிருந்தால், ஒரு சிகிச்சையில் 1 நாளுக்குள் 1/100 மீட்பின் அடிப்படை விகிதம் இருந்திருந்தால், சிகிச்சை தீவிரமாக குணமடைவதைக் குறைக்கிறது என்பதை நாம் காண்கிறோம். அடிப்படை விகிதம் என்பது புள்ளிவிவர அனுமானத்தில் ஒரு முக்கியமான கருத்தாகும், குறிப்பாக பேய்சியன் புள்ளிவிவரங்களில். பேய்சியன் பகுப்பாய்வில், ஆர்வத்தின் பண்பு அல்லது பண்பின் நிகழ்தகவு பற்றிய நமது நம்பிக்கையை புதுப்பிக்க அடிப்படை விகிதம் கவனிக்கப்பட்ட தரவுகளுடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளது. புதுப்பிக்கப்பட்ட நிகழ்தகவு பின்புற நிகழ்தகவு என்று அழைக்கப்படுகிறது மற்றும் பி (A|B) என குறிக்கப்படுகிறது, இதில் பி கவனிக்கப்பட்ட தரவைக் குறிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மக்கள்தொகையில் ஒரு நோய் பரவுவதை மதிப்பிடுவதில் நாம் ஆர்வமாக உள்ளோம் என்று வைத்துக்கொள்வோம். அடிப்படை விகிதம் என்பது நோயால் பாதிக்கப்பட்ட மக்கள்தொகையில் உள்ள தனிநபர்களின் விகிதமாகும். ஒரு குறிப்பிட்ட நபருக்கு ஒரு நேர்மறையான சோதனை முடிவை நாம் கவனித்தால், அந்த நபருக்கு நோய் இருப்பதற்கான நிகழ்தகவு குறித்த நமது நம்பிக்கையை புதுப்பிக்க பேய்சியன் பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தலாம். புதுப்பிக்கப்பட்ட நிகழ்தகவு அடிப்படை விகிதத்தின் கலவையாகவும், நோய் நிலையைக் கருத்தில் கொண்டு சோதனை முடிவின் சாத்தியக்கூறாகவும் இருக்கும். முடிவெடுப்பதில் அடிப்படை விகிதமும் முக்கியமானது, குறிப்பாக தவறான நேர்மறைகள் மற்றும் தவறான எதிர்மறைகளின் விலை வேறுபடும் சூழ்நிலைகளில். எடுத்துக்காட்டாக, மருத்துவ பரிசோதனையில், ஒரு தவறான எதிர்மறை (ஒரு நோயைக் கண்டறியத் தவறியது) ஒரு தவறான நேர்மறை (ஒரு நோயை தவறாக கண்டறிதல்) விட மிகவும் விலை உயர்ந்ததாக இருக்கலாம். இதுபோன்ற சந்தர்ப்பங்களில், நேர்மறையான சோதனை முடிவுக்கு பொருத்தமான வரம்பைப் பற்றிய முடிவுகளைத் தெரிவிக்க அடிப்படை விகிதம் உதவும். அடிப்படை விகிதக் கோளாறு பல உளவியல் ஆய்வுகள் அடிப்படை விகித புறக்கணிப்பு அல்லது அடிப்படை விகிதக் கோளாறு எனப்படும் ஒரு நிகழ்வை ஆராய்ந்துள்ளன, இதில் வகை அடிப்படை விகிதங்கள் வழங்கப்பட்ட சான்றுகளுடன் ஒரு நெறிமுறை முறையில் ஒருங்கிணைக்கப்படவில்லை, இருப்பினும் இந்த கோளாறு எவ்வளவு பொதுவானது என்பது குறித்து அனைத்து ஆதாரங்களும் சீராக இல்லை. கணிதவியலாளர் கீத் டெவ்லின் அனைத்து மக்களிலும் 1 சதவீதத்தை பாதிக்கும் ஒரு கற்பனையான வகை புற்றுநோயாக அபாயங்களை விளக்குகிறார். சுமார் 80 சதவீதம் நம்பகமான புற்றுநோய்க்கான சோதனை உள்ளது என்றும், புற்றுநோயால் பாதிக்கப்பட்டவர்களில் 100% க்கு நேர்மறையான முடிவை வழங்குகிறது என்றும் ஒரு மருத்துவர் கூறுகிறார் என்று வைத்துக்கொள்வோம், ஆனால் இது புற்றுநோய் இல்லாத 20 சதவீத மக்களுக்கு 'தவறான நேர்மறை' விளைவை ஏற்படுத்துகிறது. எனவே நேர்மறையான சோதனை, தங்களுக்கு புற்றுநோய் இருப்பதற்கான 80 சதவீதம் வாய்ப்பு இருப்பதாக மக்கள் நம்புவதற்கு வழிவகுக்கும். அதற்கு பதிலாக முரண்பாடுகள் 5 சதவீதத்திற்கும் குறைவாக இருப்பதாக டெவ்லின் விளக்குகிறார். இந்த புள்ளிவிவரங்களில் இல்லாதது தொடர்புடைய அடிப்படை விகிதத் தகவல்களாகும். மருத்துவரிடம் கேட்கப்பட வேண்டும், "நேர்மறை சோதனை செய்யும் நபர்களின் எண்ணிக்கையில் (அடிப்படை விகிதக் குழு), எத்தனை பேருக்கு புற்றுநோய் உள்ளது?" கொடுக்கப்பட்ட தனிநபர் ஒரு குறிப்பிட்ட வகுப்பின் உறுப்பினர் என்பதற்கான நிகழ்தகவை மதிப்பிடுவதில், அடிப்படை விகிதத்தைத் தவிர வேறு தகவல்கள் கணக்கிடப்பட வேண்டும், குறிப்பாக சாதனைகளின் சான்றுகள். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு வெள்ளை மருத்துவரின் கோட் மற்றும் ஸ்டெதாஸ்கோப் அணிந்த ஒரு நபர் மருந்துகளை பரிந்துரைப்பதைக் காணும்போது, இந்த குறிப்பிட்ட நபர் ஒரு மருத்துவ நிபுணராக இருப்பதற்கான நிகழ்தகவு 1 சதவீத வகை அடிப்படை விகிதத்தை விட கணிசமாக அதிக முக்கியத்துவம் வாய்ந்தது என்ற முடிவுக்கு அனுமதிக்கும் சான்றுகள் உள்ளன. பேயஸின் விதி முன் நிகழ்தகவு பரவல் குறிப்புகள் தொற்றுநோயியல் சைக்கோமெட்ரிக்ஸ் பேய்சியன் புள்ளிவிவரங்கள் இயந்திர கற்றல்