考虑个体信息的两种疾病检测的最优设计

发布时间：2020-09-18 15:28

　　 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。
【学位单位】：广西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：O212.1;R44

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本文编号：2821828