论文摘要
随着科技的发展,疾病检测技术已经从单一疾病扩展到多种疾病同时进行分组检测。国内外学者对多种疾病分组检测求最优组大小进行了较多研究,主要考虑患病率与最优组大小的关系,很少考虑到个体信息与患病率关系的最优组大小。本文在多种疾病分组检测情形下,考虑待测疾病群体成员的差异性的最优分组大小,能够有效的提高检测的效率。本论文主要研究对象是患两种疾病且具有个体信息的群体,求两种疾病检测中个体信息和患病率影响下的最优分组大小,采用二项分布和逆二项分布采样的方法,根据两种疾病的不同患病率与个体信息的Logistic函数关系推导出带有不同参数的Fisher信息矩阵回归模型,根据D-最优准则找出最优组大小,再验证最优组大小的参数估计值和方差的可靠性。最后,通过模拟表明,在不同分组情况下,关于个体信息的患病率估计和参数估计的值越小,则估计的越准确,使得信息矩阵的逆取得极小值时的组大小为最优组大小。最优分组大小的取值也受误差影响,在精确状态下,估计结果越精确。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 谢东津
导师: 丁娟
关键词: 个体信息,二项分布,逆二项分布,信息矩阵,最优准则
来源: 广西师范大学
年度: 2019
分类: 基础科学,医药卫生科技
专业: 数学,临床医学
单位: 广西师范大学
分类号: O212.1;R44
总页数: 41
文件大小: 2237K
下载量: 23
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