Clin Chem：贝叶斯方法分析生物相异析

2022-01-02 23:58:58 来源:

在疾病诊断和监测中微生物生物体(BV)数据资料有许多系统设计。一般，用于有约BV的新标准统计步骤对“有增益的数据资料”很敏感，并且能够假设自发性的CV带有同质性。关于BV的形式化知识往往被忽略。本研究的最终目标是开发贝叶斯假设来计算BV (a)对“增益数据资料”的安定，(b)允许自发性CVs内的举例来说，(c)借助形式化知识。

我们用作自适应的学生t分布而非正态分布来探究不同鲁棒性的贝叶斯假设，并且允许自发性CV有举例来说。并将结果与用作来自中欧微生物生物体研究的氯化物和三酯数据资料的新标准步骤进行时了相对。

研究注意到，在原始数据资料集上用作最安定的贝叶斯步骤得到的结果可与用作离群绝对值评估和删除的新标准步骤相媲美。最优假设的后验分布为所有可用于评估合理性的模板提供可信复线。合理的方面形式化被证明对预报有价绝对值。

研究表明，本研究引荐的贝叶斯步骤提供了一个简洁的举例来说程度的位图，并且粗略有约自发性个人情况的能力可以用来探究方面的亚组。由于BV测试是廉价和耗费的，因此应该考虑并相应地系统设计形式化知识和有约低价绝对值。通过包含合理的形式化知识，即使用作小的数据资料集，也可以进行时精确的有约。

原始原文：

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

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