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布莱恩·蔡;John P.A.Ioanidis。;埃兰·本戴维;田璐

基于未知特异性和敏感性的测试对疾病流行率进行准确推断。 （英语） Zbl 07742677号

J.应用。斯达。 50，编号11-12，2599-2623（2023）.
小结：为了在抗击新冠肺炎大流行的过程中做出信息丰富的公共政策决策，了解人群中的疾病流行情况非常重要。根据一组受试者的测试结果来估计这种流行率有两个相互交织的困难。首先，该测试容易出现灵敏度和特异性未知的测量误差。其次，在大流行初期，流行率往往较低，由于检测特异性不完善，我们可能无法确定阳性检测结果是否为假阳性。在这种情况下，基于大样本近似或传统引导的统计推断可能无效。在本文中，我们提出了一组置信区间，其有效性不取决于未加权设置中的样本量。对于加权设置，所提出的推理等价于混合bootstrap方法，其性能也比基于渐近逼近的方法更稳健。这些方法用于重新分析加利福尼亚州圣克拉拉县抗体流行率调查研究以及其他几项血清流行率研究的数据。已经进行了仿真研究，以检验该方法的有限样本性能。

引用于1文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

精确置信区间;敏感;特异性;流行率;新冠肺炎
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\textit{B.Cai}等人，J.Appl。Stat.50，No.11--122599-2623（2023；Zbl 07742677）
全文： DOI程序 arXiv公司 链接

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