20xx年醫(yī)學專題—建模論文-血樣的分組檢驗-資料下載頁
2024-11-17 22:23本頁面
【正文】 數(shù)與的關系如下：圖4 一次分組與兩次分組平均檢驗次數(shù)與陽性先驗概率關系對照圖根據(jù)上面的曲線看出：一次分組與兩次分組血樣檢驗的平均檢驗次數(shù)都隨著陽性先驗概率的增大而增大。當時，即一次分組血樣化驗的平均檢驗次數(shù)大于兩次分組血樣化驗的平均化驗次數(shù)，應該選擇兩次分組化驗；當時，不管是一次分組化驗還是兩次分組化驗，平均化驗次數(shù)都大于不分組時平均化驗次數(shù)，因此不需要分組化驗。：根據(jù)問題四得出的類推得：，結束分組，否則據(jù)據(jù)模型一循環(huán)分組。如果需要分組的話，每組的分組都能使變得更小?？傻贸鼋Y論：在p值計較小的前提下，即：有必要多次分組的情況下，二次分組法比一次分組法效果；多次分組法比二次分組法效果好。7模型推廣本數(shù)學模型在實際生活中有非常廣泛的應用，可以給社會實踐以指導作用，在我們的社會生產(chǎn)中，當我們不能確切地知道事物的內(nèi)在屬性時，可以在提出合理的假設下對事物的屬性進行初步的概率描述，建立概率模型。比如，我們在對工廠生產(chǎn)出來的零件進行試驗時，可以采取建立概率模型的辦法對零件的合格率進行評估；在對事物進行可行性分析時，可以借助于該事物的先驗概率建立模型來進行評價和判斷；在對生產(chǎn)過程中意外事故的發(fā)生率上也可以建立概率模型來預測。當然建立模型的過程中先驗概率和合理假設具有非常重要的影響，比如，如果先驗概率是一個特定群體的概率，而在建立模型的時候把這個特定群體的概率用到大眾群體上來，就必然會導致模型預測的重大偏差。又如，如果在建立模型的時候假設不合理，把相互有影響的事件假設成獨立事件，忽略了事物的內(nèi)在影響，也會導致模型預測的失效，一個合理的模型，一定要建立在合理的假設前提下。參考文獻[1]李裕奇編，概率論與數(shù)理統(tǒng)計，北京：國防工業(yè)出版社，2004[2]徐明民、邵均利，分組驗血法的數(shù)學證明及計算最佳分組人數(shù)的一個新公式，數(shù)學的實踐與認識，西南工學院，[3]姜啟源,謝金星,葉俊,數(shù)學模型(第四版),高等教育出版社．[4]謝金星,薛毅編著,優(yōu)化建模LINDO/LINGO軟件,北京:清華大學出版社,2005[5]薛毅，常金鋼，程維虎，楊士林 數(shù)學建模基礎 北京：北京工業(yè)大學出版社附錄data:p=。enddatamin=1(1p)^k+1/k。@gin(k)。（注：只需要按表1改變值就可以得到表1的結果）data:p=。enddatamin=1/k+(1(1p)^k)*(1/m+1(1p)^m)。@gin(k)。@gin(m)。z=k/m。@gin(z)。內(nèi)容總結
（1）關鍵字：化驗次數(shù) 非線性規(guī)劃 數(shù)學期望 最佳分組人數(shù)
1問題提出
在一個很大的人群中通過血樣檢驗普查某種疾病，假定血液為陽性的先驗概率為（通常很?。?br />（2）所以我們可以得到：
這樣，我們需要對的值進行討論，我們不需要分組，只需要挨個檢驗
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