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考慮個體信息的兩種疾病檢測的最優(yōu)設計

發(fā)布時間:2020-09-18 15:28
   隨著科技的發(fā)展,疾病檢測技術已經從單一疾病擴展到多種疾病同時進行分組檢測。國內外學者對多種疾病分組檢測求最優(yōu)組大小進行了較多研究,主要考慮患病率與最優(yōu)組大小的關系,很少考慮到個體信息與患病率關系的最優(yōu)組大小。本文在多種疾病分組檢測情形下,考慮待測疾病群體成員的差異性的最優(yōu)分組大小,能夠有效的提高檢測的效率。本論文主要研究對象是患兩種疾病且具有個體信息的群體,求兩種疾病檢測中個體信息和患病率影響下的最優(yōu)分組大小,采用二項分布和逆二項分布采樣的方法,根據(jù)兩種疾病的不同患病率與個體信息的Logistic函數(shù)關系推導出帶有不同參數(shù)的Fisher信息矩陣回歸模型,根據(jù)D-最優(yōu)準則找出最優(yōu)組大小,再驗證最優(yōu)組大小的參數(shù)估計值和方差的可靠性。最后,通過模擬表明,在不同分組情況下,關于個體信息的患病率估計和參數(shù)估計的值越小,則估計的越準確,使得信息矩陣的逆取得極小值時的組大小為最優(yōu)組大小。最優(yōu)分組大小的取值也受誤差影響,在精確狀態(tài)下,估計結果越精確。
【學位單位】:廣西師范大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2019
【中圖分類】:O212.1;R44

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本文編號:2821828

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