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非线性校准问题的稳健贝叶斯随机效应模型。 (英语) Zbl 1259.62010号

小结:在生物测定或免疫测定的背景下,校准意味着通过对一组含有已知目标物质浓度的样品的观察来拟合曲线,通常是非线性的,然后使用拟合曲线和收集到的感兴趣样品的观察值来预测这些样品中目标物质的浓度。最近的技术进步极大地提高了我们从少量生物样品中量化微量物质的能力。这反过来导致需要改进校准的统计方法。我们专注于开发对相关异常值鲁棒的校准方法。我们引入了一种新的具有相关误差项的正态混合模型来模拟实验噪声。此外,我们提出了五参数逻辑非线性回归模型的重新参数化,使我们能够更好地结合先验信息。我们通过模拟研究检查了我们的方法的性能,并表明它们导致了以估计的均方误差和平均预测精度衡量的性能的显著提高。使用来自HIV疫苗试验网络实验室的实际数据示例来说明这些方法。

MSC公司:

2015年1月62日 贝叶斯推断
62J02型 一般非线性回归
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
62层35 鲁棒性和自适应程序(参数推断)
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)
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