【摘要】：Meta-分析方法是一種對具有相同研究目的的多個研究結果進行合并,并綜合評價結果的統(tǒng)計學方法,該方法在循證醫(yī)學領域有著廣泛的應用.當某事件概率發(fā)生很小時,Meta-分析經常會遇到稀疏數據問題,針對稀疏數據的處理目前主要有兩種方法:一是對其進行連續(xù)性修正;二是利用貝葉斯方法進行分析.本文主要是基于貝葉斯方法進行Meta-分析,給出了 Jeffreys無信息先驗Beta(1/2,1/2)時的鏈接分布函數:并將其推廣,給出了先驗分布為一般貝塔分布Beta(α,β)時的鏈接分布函數:最后我們給出了數值模擬結果,并討論了在可選擇的范圍內t值的變化對試驗效果的影響.
[Abstract]:Meta- analysis is a statistical method that combines and synthetically evaluates the results of multiple studies with the same purpose. This method is widely used in the field of evidence-based medicine. The problem of sparse data is often encountered when the probability of an event is very small. There are two main methods to deal with sparse data: one is to modify it continuously; the other is to use Bayesian method to analyze it. In this paper, the Meta- analysis based on Bayesian method is used, and the link distribution function of Jeffreys Beta (1 / 2 / 1 / 2) is given. The link distribution function when the prior distribution is a general Beta distribution Beta (偽, 尾) is given. Finally, the numerical simulation results are given, and the influence of the change of t value on the test results is discussed.
【學位授予單位】：山東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：C81

【參考文獻】

相關期刊論文 前3條

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本文編號：2220352