贝叶斯定理在核酸检测中解读

提出问题：

最近一顿时间在家封控，做了很多次核酸监测，心中有个疑问，一次核酸检测的准确率是多少？重复了5遍，核酸检测的准确率又提升了多少？

用数据说话：

先说简单的一次核算情况：
一次核酸检测出患病的概率是多少问题出发。
在网上查

核酸检测准确率 .jpg

第一步：厘清问题的未知（要解决的问题）？
核酸检测记作B事件，患病记作A事件，核酸监测出患病的概率P(A|B)。
第二步：寻找已知事件P(B|A)的概率。
这里面专业术语太多，与我要说的的问题关系不大，那么就先记概率为99%。
第三步：贝叶斯公式该出现了，P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。
第四步：列出公式需要的P(A),P(B),P(B|A);
P(A):患病的概率是多少？
P(B):核酸监测的概率是多少？
P(B|A):患病监测出概率事多？
已知：P(B|A)核酸监测的准确率99%，P(A)：患病的概率先记作0.01%吧，可能有点高，但这个影响不大。
还有P(B)的概率怎么计算，不用想了，全概率公式：

全概率公式

[用统计学解释一次核酸检查为阳性但患病的概率不到10% ]（https://www.sohu.com/a/375620476_663516）[图片上传中...(image-6621d6-1629796444337)]

直接采用上文的统计数据

不病的概率

：50%

不患病中检测出患病的概率

：0.01。
开始计算P(B)=0.9990.0001+0.010.9999= 0.0100989
所以：P(A|B)=99%*50%/50.045%=0.00980304786=0.980304786%

所有检测出患病的概率很低，一次检测能反映出一些情况，但不能完全反映出问题的真实情况。

是不是有怀疑，数据有假，是不是搞错了，得出结果这么低？

但是计算没有错，那问题是样本上，我们在整个城市高检测，城市1200万人口的总量，但患病的有100人左右。所以得出准确率就是这样的。

那么解决这个问题应该怎么办？多次检测来提高。