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7 - 池大小和完美测试的汇总流行率

该方法使用广义线性建模来计算最大似然估计 使用许多不同尺寸的普遍性和信心。 假设方法 100%测试灵敏度和特异性。见威廉姆斯和莫菲特(2001) 了解更多详情。 可以计算流行率估计值以进行抽样 最多10个不同池的策略.

此方法所需的输入是:

  • 每个游泳池的游泳池大小;
  • 针对每个使用的池大小测试的池数;
  • 每个泳池大小的阳性池数量;和;
  • 期望的估计水平.

所需的置信度必须是十进制数> 0且<1(例如,0.99 = 99%或0.95 = 95%)。 池大小和池数必须是正整数(> 0)和正池数 必须是非负整数(> = 0)。 正池的数量必须小于或等于 测试的相应池数.

产出包括:

  • 估计动物水平的患病率;和;
  • 上下渐近置信度.


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内容
1 介绍
2 概观
3 贝叶斯与Frequentist方法
4 固定泳池大小和完美测试
5 固定的游泳池大小和已知的Se&Sp
6 固定的游泳池大小和不确定的Se&Sp
7 可变池大小和完美测试
8 使用Gibbs采样器汇集流行率
9 使用一次测试确实流行
10 使用Gibbs采样器进行两次测试估计真实患病率
11 估计先前Beta分布的参数
12 样本大小,完美的游泳池大小和完美的测试
13 固定池的样本大小和已知的测试灵敏度和特异性
14 固定池大小的样本大小和不确定的测试灵敏度和特异性
15 模拟固定池大小的采样
16 模拟可变池大小的采样
17 重要假设
18 汇总流行率估计有偏见!