相依非线性回归系统中的附加信息Bayes拟似然

对多个相依统计模型的研究,现有成果主要集中在相依线性回归系统.本文则首次提出多个相依非线性回归系统中的附加信息Bayes拟似然,给出误差相关信息和先验信息在拟似然中的迭加方法,在较弱的条件下得到附加信息Bayes拟似然的一些性质,在Bayes风险准则下。讨论了其估计函数和参数估计的最优性,证明了附加信息Bayes拟似然的渐近 Bayes风险随着相依信息的增力。而逐步减少.

病例-对照研究的相对危险度估计

相对危险度(RR)和比值比(OR)是在流行病学病例-对照研究的关系衡量中常使用的两个参数。已经证明,当所研究的疾病的发病率很低时,OR 可以看做是相对危险度 RR 的近似值。然而在从选择病例组和对照组开始的病例—对照研究中,如果疾病的发病率不是很低的,那么用 OR 近似地代替 RR将会产生很大的不精确性。本文探讨了两种类型的病例—对照研究中 OR 和 RR 的特性,以及这两个参数之间的关系,分析了作为相对危险度近似值的 OR 对真正 RR 值偏离的程度,并介绍了四个推导公式,提供在不考虑疾病发病率的大小和 RR 的大小的情况下,借助于一些辅助信息对 OR 进行校正,以获得精确的 RR 的方法。