數(shù)學建模結果分析-文庫吧資料
2025-04-10 04:27本頁面
【正文】 么類型的分布，這時就需要根據(jù)樣本來檢驗關于分布的假設。在Matlab檢驗法檢驗具有相同方差的2tttest2ztest2m)(m,s附：數(shù)學模型中常用的檢驗方法影響此模型的因素還有先驗概率，先驗概率是一定人群中的患病概率，有時人群的情況的變化會對模型結論的得出造成影響。這種分組的方法并不能保證平均分配人數(shù)。有的假設在人群數(shù)目較少的時候比較容易實現(xiàn)，但當人群數(shù)目比較大時，就很難嚴格的達到平均分組條件。在實際生活中利用本模型可以說在給定的假設內(nèi)解決了該問題。比如，如果先驗概率是一個特定的特定群體的概率，而在建立模型的時候把這個特定的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。最后,我們引入平均概率模型,再把血樣檢驗中出現(xiàn)的可能性細化,得到當血樣檢驗為陽性的人數(shù)等于分組后每一組的人數(shù)時,通過這樣的分組模型可以使檢驗次數(shù)達到最優(yōu),但是我們未能給出確實的理論證明。但是由于血樣的先檢概率通常很小,為減少檢驗次數(shù),我們通過先對檢驗的人群進行分組,引入陽性組的概率,通過陽性組數(shù)的平均值作為橋梁,由于陽性組的人需要全部重新檢驗,最后可得平均總檢驗次數(shù),進而得到一個人的平均檢驗次數(shù)的一元函數(shù)。模型評價在實際中利用本模型還是可以跟分組檢驗一定依據(jù)的。同時本數(shù)學模型也可適用于某人民醫(yī)院要對某地區(qū)的居民是否患有某種?。ㄈ缫腋危┑臋z驗,并對該地區(qū)的病情作一定的預測,從而達到預防和及早治療的效果。影響此模型的因素還有先驗概率，先驗概率是一定人群中的患病概率，如果人群的情況有所變化可能會對模型給出的結論有所影響。這種分組的方法并不能保證平均分配人數(shù)。如果說對于假設的合理性做出判斷的話，如上所述，假設（1）在實際當中可能不會被作為分組與不分組的判斷標準；假設（2）與（3）是可以接受的，直觀上可以認為以陽性的先驗概率至于不同疾病有關，而不會與檢驗次數(shù)有關，同時在沒有遺傳病的情況下，做出假設（3）也是合理的；假設（4）在人群數(shù)目較小時是很容易實現(xiàn)的，但當人群數(shù)目很大時，很難嚴格的達到平均分組的條件。左右，相當大）。在的情況在實際當中可以不予考慮（此時的概率p當然此時還可以繼續(xù)求滿足條件的第二次分組平均每人檢驗次數(shù)的最小值。6
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