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二分类集群数据下灵敏度和特异度的置信区间构建
外文标题：Confidence Interval Construction for Sensitivity and Specificity in Binary Correlated Data
文献类型：期刊
作者：霍剑^[1]
机构：[1]中国人民大学 统计学院,北京,100872

年：2016
期刊名称：统计与信息论坛
卷：31
期：6
页码范围：28-32
增刊：正刊
收录情况：中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊CSSCI(61C1262016060005)
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1007-3116
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyxxlt201606006.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1007-3116.2016.06.006
基金：中国人民大学科学研究基金项目《生物医学大数据的统计方法基础研究》
关键词：集群数据;灵敏度;特异度;置信区间
摘要：在医学诊断等应用领域中广泛存在二分类集群数据，其特征是来自同一个群的反应结果存在相关。对于该数据下灵敏度和特异度的置信区间构造，目前已有方法在小样本及灵敏度或特异度偏大时区间覆盖率较差，通过利用二项分布得分区间的构造思想，基于灵敏度和特异度的最优加权估计量构造一种新的置信区间；通过蒙特卡洛模拟表明，与已有方法相比新区间的覆盖率明显最优、且区间长度较小；新区间在二分类集群数据的应用中值得推广。
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