Clin Chem：贝叶斯方法数据分析生物变异析

2022-02-14 10:37:57 来源:

在疾病诊断和监测中所微生物变异(BV)图表有许多应用。一般，常用推估BV的标准统计步骤对“有杂讯的图表”很敏感，并且能够结论自发性的CV具有同质性。关于BV的客体基础知识不一定被相反。本图表分析的用以是开发新分析方法基本概念来计算BV (a)对“杂讯图表”的牢固，(b)并不需要自发性CVs内的关联性，(c)借助于客体基础知识。

我们常用渐进的学生t地理分布而非正态地理分布来探索各有不同鲁棒性的分析方法基本概念，并且并不需要自发性CV有关联性。并将结果与常用来自北美微生物变异图表分析的氟化物和三酯图表的标准步骤进行了比较。

图表分析发现，在图表格式集上常用最牢固的分析方法步骤得不到的结果可与常用离群值评估和删除的标准步骤相媲美。拟合基本概念的后验地理分布为所有可常用评估安全性的参数备有可信区间。准确的系统性客体被假定对得出结论有价值。

图表分析说明了，本图表分析推荐的分析方法步骤备有了一个准确的关联性程度的投影，并且最少自发性个人情况的能力可以用来探索系统性的亚组。由于BV实验是昂贵和耗时的，因此应该慎重考虑并也就是说地应用客体基础知识和推估颇高价值。通过包含准确的客体基础知识，即使常用小的图表集，也可以进行正确地的推估。

原始出处：

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

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