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摘要:
风险差是流行病学中重要的指标之一,常用来比较两种治疗或两种诊断的有效性.因此,风险差区间的精确估计对流行病病情的诊断以及治疗方案的选择有很重要的意义.结合Poisson抽样的优点以及慢性病发病周期长和发病率低的特点,利用鞍点逼近方法来构造了Poisson分布下风险差的置信区间.同时,通过实例和MonteCarlo模拟对传统的四种区间构造方法进行评价.模拟结果表明:在小样本情况下,鞍点逼近方法得到的置信区间大多数能保证覆盖率近似于期望的置信水平并且使得区间长度最短,是一种很好的置信区间构造方法.
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文献信息
篇名 Poisson分布下基于鞍点逼近的慢性病风险差的置信区间构造
来源期刊 高校应用数学学报A辑 学科 数学
关键词 Poisson分布 鞍点逼近 Monte Carlo模拟 置信区间
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 253-266
页数 14页 分类号 O212
字数 6775字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田茂再 兰州财经大学统计学院 101 388 10.0 16.0
5 白永昕 兰州财经大学统计学院 6 9 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
Poisson分布
鞍点逼近
Monte Carlo模拟
置信区间
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研究来源
研究分支
研究去脉
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杭州市玉泉浙江大学数学系
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