發(fā)布時間：2019-03-24 18:53

【摘要】：優(yōu)勢比通常用來分析疾病與暴露因素的關聯(lián)強度,在醫(yī)學研究中有非常重要的臨床意義。對于優(yōu)勢比而言,得到其一個區(qū)間估計往往比得到一個點估計更加重要。實際數(shù)據(jù)分析中,優(yōu)勢比作為一個未知參數(shù)其估計量比較復雜,要得到其精確的分布是很難實現(xiàn)的,因此一般都尋求其一個漸近的置信區(qū)間。文中,我們采用四種方法來構造二項抽樣下優(yōu)勢比的漸近置信區(qū)間,分別為Delta方法、Woolf方法、基于似然比檢驗的方法以及鞍點逼近方法,每種方法都各有其優(yōu)缺點,其中鞍點逼近方法構造優(yōu)勢比的置信區(qū)間,是本文的一個創(chuàng)新點。我們通過蒙特卡洛模擬來比較這四種區(qū)間估計方法的優(yōu)劣,對于模擬結果的評價準則主要基于區(qū)間對優(yōu)勢比真值的覆蓋率與置信水平的接近程度和平均區(qū)間長度這兩個指標。最后,本文通過兩個實證案例來直觀展示四種區(qū)間估計方法的不同特點。
[Abstract]:Advantage ratio is usually used to analyze the intensity of association between disease and exposure factors, which is of great clinical significance in medical research. As far as the advantage ratio is concerned, it is more important to get an interval estimate than to get a point estimate. In practical data analysis, the estimator of superiority ratio is complex as an unknown parameter, so it is difficult to obtain its accurate distribution. Therefore, it is generally necessary to search for an asymptotic confidence interval. In this paper, we use four methods to construct the asymptotic confidence interval of superiority ratio under binomial sampling. They are Delta method, Woolf method, likelihood ratio test method and saddle point approximation method. Each method has its own advantages and disadvantages. One of the innovations of this paper is to construct confidence interval of advantage ratio by saddle-point approximation method. We compare the advantages and disadvantages of these four interval estimation methods by Monte Carlo simulation. The evaluation criteria for simulation results are mainly based on the two indexes: the coverage rate of the interval to the advantage ratio true value, the degree of proximity to the confidence level and the average interval length. Finally, two empirical cases are used to demonstrate the different characteristics of the four interval estimation methods.
【作者單位】： 中國人民大學應用統(tǒng)計科學研究中心;中國人民大學統(tǒng)計學院;蘭州財經大學統(tǒng)計學院;
【基金】：中國人民大學科學研究基金(中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助)項目成果(15XNL008)
【分類號】：O212.1

【參考文獻】

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