Clin Chem：贝叶斯方法有分析生物变异析

2022-02-14 12:03:14 来源:

在疾病诊断和检测中人类个体差异(BV)统计数据有许多运用。一般，运用于有约BV的规格统计学新方法对“有谐波的统计数据”很尖锐，并且须要假设旁观者的CV兼具共通点。关于BV的先验知识往往被比如说。本学术研究的目的是开发构造性假设来计算BV (a)对“谐波统计数据”的平衡，(b)并不须要旁观者CVs内的表征，(c)借助于先验知识。

我们采用自适应的学生t分布而非标准差来探求有所不同鲁棒性的构造性假设，并且并不须要旁观者CV有表征。并将结果与采用来自拉丁美洲人类个体差异学术研究的氯化物和三酯统计数据的规格新方法完成了相当。

学术研究见到，在早期统计数据集上采用最平衡的构造性新方法得到的结果可与采用离群值审计和删除的规格新方法相媲美。量化假设的后验分布为所有可运用于审计准确性的值提供确切区间。准确的相关先验被推论对假设MVP。

学术研究暗示，本学术研究推荐的构造性新方法提供了一个清晰的表征程度的图像，并且粗略有约旁观者其所情况的能力可以用来探求相关的亚组。由于BV试验中是昂贵和耗时的，因此应该选择并除此以外地运用先验知识和有约极低价值。通过都有准确的先验知识，即使采用小的统计数据集，也可以完成精确的有约。

早期出处：

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

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