【摘 要】
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目的针对重复测量诊断数据,为同时考虑协变量对诊断试验准确性评价的影响,度量重复测量数据间的相关性,本文探索新的ROC曲线的建模方法。方法通过广义线性混合效应模型对ROC
【机 构】
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中国人民大学应用统计科学研究中心,对外经济贸易大学大数据与风险管理研究中心/统计学院,兰州财经大学统计学院,新疆财经大学统计与信息学院
【基金项目】
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教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(No.15JZD015);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(No.20130004110007);教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(15JJD910001);国家自然科学基金(No.11271368);北京市社会科学基金重大项目(No.15ZDA17);国家社会科学基金重点项目(No.13AZD064);北京市社科联项目决策咨询项目(No.20
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目的针对重复测量诊断数据,为同时考虑协变量对诊断试验准确性评价的影响,度量重复测量数据间的相关性,本文探索新的ROC曲线的建模方法。方法通过广义线性混合效应模型对ROC曲线进行模拟,并采用贝叶斯参数估计方法,利用Win BUGS软件予以实现,进而计算不同协变量取值下的ROC曲线下面积(AUC)以对诊断试验结果进行评价。结果实例数据分析结果表明,基于广义线性混合效应模型的ROC曲线建模方法可以有效地刻画重复测量诊断试验数据,给出更有解释意义的回归参数,提供临床分析的参考依据。结论基于广义线性混合效应的ROC曲线模型在解决重复测量诊断试验的准确度评价问题起着至关重要的作用。
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