ROC曲线是一种用来描述和比较生物标志物的诊断精确度的工具，最初常用于二分类金标准，而后被推广到金标准为连续型的情形。然而，由于成本和可操作性等条件的限制，在实际应用中，金标准往往会被参照标准所替代。此时，基于参照标准导出的诊断精确度与其真实的诊断精确度就可能会存在不可忽视的偏差。因此，如何基于参照标准对生物标志物的诊断精确度进行估计的问题颇受统计学者和医药领域的关注。　　本文考虑了椭球等高分布下金标准带测量误差情形的生物标志物诊断精确度的估计问题。其中，诊断精确度是Obuchowski提出的基于非参方法的诊断精确度。在可加测量误差模型假设下，我们分别给出了生物标志物（一元和多元）诊断精确度的点估计和区间估计方法。　　第2章考虑了一元连续型生物标志物情形，首先，给出了Obuchowski诊断精确度在椭球等高分布下的显式表达式（仅依赖于相关系数），得到了金标准下生物标志物诊断精确度的估计方法。然后，分别在可靠性系数已知和可加误差方差已知的情形下，给出了参照标准下生物标志物诊断精确度的纠偏估计方法，并在正态假设下导出了该估计的渐近性质。最后，基于本文提出的纠偏估计，我们构造了诊断精确度的Jackknife置信区间，模拟结果显示:即使在样本量不大的情形，该置信区间的覆盖率也与名义置信水平很接近。　　第3章研究了多元生物标志物综合诊断精确度的估计问题。椭球等高分布下，应用线性联合多指标降维方法，得到了多元生物标志物综合诊断精确度的显式表达式（仅依赖于复相关系数）。类似于第2章，我们给出了参照标准下多元生物标志物综合诊断精确度的估计方法和Jackknife置信区间。模拟结果显示:Jackknife置信区间的覆盖率能达到名义置信水平，具有稳健性。