相关数据下比率置信区间构造方法的改进OA北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD

一类相关数据在医学诊断等应用领域普遍存在,这种数据下来自同一个体的多个观察存在相关.对于二分类相关数据比率置信区间的构造,文章引用二项分布Agresti-Coull区间的构造思想,在已有的Donner-Klar区间上基于调整midpoint和缩小方差估计量改进得到一种新的置信区间.通过蒙特卡洛数值模拟,结果表明改进区间比目前常用的三种区间不仅有更好的区间覆盖率,而且区间宽度较小.