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sensitivity test是什么意思,sensitivity test的意思翻译、用法、同义词、例句

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常用词典

  • [免疫] 敏感性测试;灵敏度试验

  • 例句

  • Diesel generator governor sensitivity test.

    柴油发电机调速特性测验。

  • Diesel generator governor sensitivity test.

    柴油发电机调速特性试验。

  • Acute dermal sensitivity test was performed in guinea pigs.

    对健康豚鼠进行皮肤过敏性试验。

  • The K B paper method was used for common antibiotics sensitivity test.

    用K B纸片法进行了常用抗生素的敏感性测试。

  • Respiratory infection; Child; Etiological agent; Microbial sensitivity test.

    呼吸道感染;儿童;病原;微生物敏感性试验。

  • 同义词

  • |sensory test;[免疫]敏感性测试;灵敏度试验

  • 专业解析

    敏感性测试(Sensitivity Test) 是一个广泛应用于医学、金融、工程、质量控制等多个领域的专业术语,其核心含义是指一种用于评估系统、模型、方法或个体对特定条件、刺激或变化做出反应的程度或能力的检测或分析过程。其核心目标是识别和量化“敏感性”,即响应变化的灵敏度和强度。

    具体含义根据应用领域有所不同:

    1. 医学诊断领域:

      • 含义: 指一项诊断测试能够正确识别出真正患病者(即实际患病且被该测试检测为阳性)的能力。它衡量的是测试避免假阴性(漏诊)结果的概率。
      • 计算: 敏感性 = 真阳性人数 / (真阳性人数 + 假阴性人数)。
      • 重要性: 高敏感性的测试对于筛查疾病(尤其是严重或传染性疾病)至关重要,因为它能最大程度地减少漏诊,确保患者得到及时治疗。例如,用于筛查传染病的核酸检测通常追求高敏感性。
      • 参考来源: 美国疾病控制与预防中心(CDC)的实验室检测指南 以及临床和实验室标准协会(CLSI)的文件(如 EP12-A2) 详细阐述了诊断测试性能评估,包括敏感性的定义和计算方法。
    2. 金融与风险管理领域:

      • 含义: 指通过改变模型中的一个或多个输入变量(如利率、汇率、股价、违约率等)或假设条件,来观察和分析这些变化对模型输出结果(如投资组合价值、公司利润、风险敞口、资本充足率等)产生的影响。也称为“压力测试”或“情景分析”的一种形式。
      • 目的: 评估金融模型或投资策略对各种潜在风险因素的脆弱性,识别关键驱动因素,帮助管理者和监管机构理解潜在风险并制定应对措施。
      • 参考来源: 巴塞尔银行监管委员会(Basel Committee on Banking Supervision)发布的《稳健压力测试实践和监管原则》 以及国际证监会组织(IOSCO)的相关报告 强调了敏感性分析在金融机构风险管理框架中的核心作用。
    3. 工程与质量控制领域:

      • 含义: 指测试某个系统、设备、材料或工艺对特定输入、环境条件(如温度、湿度、压力)或干扰因素变化的响应程度。例如,测试电子元件对温度变化的敏感性,或测试材料对某种化学物质的腐蚀敏感性。
      • 目的: 评估产品性能的稳定性、可靠性、耐用性,识别设计或生产过程中的薄弱环节,确保产品能在预期条件下正常工作。
      • 参考来源: 国际标准化组织(ISO)制定的众多标准(如 ISO 16750 系列关于道路车辆电气电子设备的环境条件和试验包含了针对各种环境因素进行敏感性测试的具体方法和要求。

    总结来说,“敏感性测试”的本质是一种评估“响应度”或“脆弱性”的分析工具:

    进行敏感性测试有助于理解不确定性、评估风险、优化决策并提高系统或方法的可靠性。

    网络扩展资料

    “Sensitivity test”是一个多领域术语,具体含义需结合上下文理解。以下是其常见用法及解释:

    1. 医学领域
      指敏感性测试,用于检测生物体(如细菌、病毒)对药物或治疗方法的反应。例如,抗生素敏感性测试可确定哪种抗生素能有效抑制病原体生长,帮助医生选择最佳治疗方案。

    2. 金融/商业分析
      称为敏感性分析,用于评估关键变量(如利率、成本)变化对项目或投资结果的影响。例如,企业可能测试原材料价格上涨10%对利润的冲击,以制定风险预案。

    3. 工程与系统科学
      指系统对输入参数变化的敏感度测试,常用于优化设计。例如,测试传感器对温度波动的响应程度,以校准设备精度。

    4. 统计学与数据科学
      用于验证模型的稳健性,例如通过调整假设条件或数据范围,观察模型预测结果是否稳定。

    示例应用

    若您有具体领域需求,可进一步说明以获取更精准的解释。

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