Clin Chem：贝叶斯方法分析生物学变异析

2022-01-17 01:08:38 来源:

在疾病诊断和监测中人类变异(BV)统计数据有许多运用。一般，用于估计绝对值BV的准则统计工具对“有阻尼的统计数据”很敏感，并且须要假定大多数人的CV具有同质性。关于BV的逻辑上科学并不一定被忽略。本研究者的目的是联合开发形式化模型来量化BV (a)对“阻尼统计数据”的稳定，(b)允许大多数人CVs内的另有统性，(c)利用逻辑上科学。

我们可用频的学生t特有种而非概率密度函数来探寻不同鲁棒性的形式化模型，并且允许大多数人CV有另有统性。并将结果与可用来自欧洲人类变异研究者的氯化物和三酯统计数据的准则工具进行了更为。

研究者发现，在类似统计数据集上可用最稳定的形式化工具受益的结果可与可用离群绝对值评量和删去的准则工具算得。拟合模型的后验特有种为所有可用于评量可靠性的实例提供可信区间。可靠的相关逻辑上被证明对预报有价绝对值。

研究者说明，本研究者推荐的形式化工具提供了一个清晰的另有统性程度的图像，并且粗略估计绝对值大多数人自已情况的能够可以用来探寻相关的亚组。由于BV实验室是昂贵和耗时的，因此应该考虑并相应地运用逻辑上科学和估计绝对值高价绝对值。通过举例来说可靠的逻辑上科学，即使可用小的统计数据集，也可以进行精确的估计绝对值。

类似出处：

Thomas Røraas, Sverre Sandberg,ABayesian Approach to Biological Variation Analysis

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