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基于bootstrap方法的实验误差分析
1
作者 张潮 张雁华 《质量与认证》 2025年第2期110-112,共3页
在实验测量中,通过统计学bootstrap方法对直接观察量样本重复抽样,可估计间接观察量分布并计算其误差。随着样本数量的增加,bootstrap方法和误差传递理论分析结果均会出现随机误差显著减小的特征,当样本数量固定时,改变bootstrap重复抽... 在实验测量中,通过统计学bootstrap方法对直接观察量样本重复抽样,可估计间接观察量分布并计算其误差。随着样本数量的增加,bootstrap方法和误差传递理论分析结果均会出现随机误差显著减小的特征,当样本数量固定时,改变bootstrap重复抽样次数,间接观察量误差变化并不明显,即抽样次数存在饱和值。因此,适当选取样本数量和重复抽样次数,通过bootstrap方法可有效减小实验测量次数,达到节省实验时间、空间以及计算资源等目的。 展开更多
关键词 bootstrap方法 误差传递公式 随机误差
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基于改进残差网络的运动目标模糊图像复原方法 被引量:1
2
作者 孙灵 《现代电子技术》 北大核心 2024年第15期86-90,共5页
传统的残差网络在复原运动目标模糊图像时,在模糊程度较严重的情况下,存在特征提取不充分、噪声干扰等问题,导致恢复出的图像无法完全达到原始图像的清晰度和细节。对此,提出基于改进残差网络的运动目标模糊图像复原方法。对采集到的运... 传统的残差网络在复原运动目标模糊图像时,在模糊程度较严重的情况下,存在特征提取不充分、噪声干扰等问题,导致恢复出的图像无法完全达到原始图像的清晰度和细节。对此,提出基于改进残差网络的运动目标模糊图像复原方法。对采集到的运动目标模糊图像,采用多损失函数融合方法改进传统残差块结构,构建编码器-解码器网络训练结构,训练损失函数,提升网络的特征学习能力。通过完成训练的网络,输出运动目标模糊图像复原结果。实验结果表明,该方法复原运动目标模糊图像的峰值信噪比高于30 dB,结构相似性高于0.9。 展开更多
关键词 改进残差网络 运动目标 多损失函数融合 模糊图像 编辑器-解码器网络 复原方法
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改进伪三维残差网络的微表情识别方法
3
作者 肖振久 陶嘉伟 《软件导刊》 2024年第11期63-73,共11页
针对微表情特征捕捉难度大、识别率低存在的问题,提出一种改进伪三维残差网络的微表情识别方法。首先,预处理数据集样本后,在伪三维残差网络(Pseudo-3DResNet)设计阶段,针对基本3D残差单元层间顺序不合理、输出值不稳定及信息传播阻塞3... 针对微表情特征捕捉难度大、识别率低存在的问题,提出一种改进伪三维残差网络的微表情识别方法。首先,预处理数据集样本后,在伪三维残差网络(Pseudo-3DResNet)设计阶段,针对基本3D残差单元层间顺序不合理、输出值不稳定及信息传播阻塞3个问题,设计了Pseudo-3D-SS、Pseudo-3D-PS、Pseudo-3D-SSS不同的瓶颈结构,并应用到4个残差块中。其次,将两个独立设计的卷积层和池化层应用在不同残差块间过滤表征不强的微表情序列,以进一步突出有价值的特征信息和去除冗余,实现时空特征提取。最后,为进一步降低亮度变化对光流特征提取的影响,提升追踪特征点速度,改进了基于L_(1)范数的全变分光流法,利用TV-OFM方法提取光流特征以得到每个微表情的水平光流序列和垂直光流序列。实验表明,所提方法相较于近期方法的未加权F_(1)值(UF_(1))、未加权平均召回率(UAR)分别提升3.61%、2.92%;在光流法比较实验中,所提方法追踪特征点的速度相较于比较方法提升30.08%;将包含改进的4个残差块变体与其他网络变体比较发现,所提模型的Avg(UF_(1)+UAR)提升2.5%,网络结构具有更强的泛化和特征提取能力;在层中叠加卷积和池化操作能更平衡地提取特征,进一步提高识别率,使模型更具鲁棒性和先进性。 展开更多
关键词 微表情识别 TV-OFM光流法 伪三维残差网络 残差 LOOCV评估方法
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基于支持向量回归的Bootstrap数据扩充方法及其在小子样可靠性评估中的应用
4
作者 葛保聪 尚子涵 +3 位作者 黄佳 夏爱国 王井科 秦飞 《测控技术》 2024年第9期58-66,共9页
针对航空发动机小子样特性下的可靠性评估问题,提出一种基于支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的Bootstrap数据扩充方法:建立并训练SVR模型,采用邻域抽样法构造输入集,输入训练好的模型中获得扩充样本。仿真结果表明,采用... 针对航空发动机小子样特性下的可靠性评估问题,提出一种基于支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的Bootstrap数据扩充方法:建立并训练SVR模型,采用邻域抽样法构造输入集,输入训练好的模型中获得扩充样本。仿真结果表明,采用该方法获得的扩充样本较传统Bootstrap方法更接近真实分布,且有效拓展了样本取值区间。以某航空发动机涡轮盘小子样疲劳寿命试验数据为例:(1)非参数方法,采用两种方法获得的平均疲劳寿命十分接近,但新方法获得的置信区间更大,这与样本取值区间的拓展相关;(2)参数方法,对新方法扩充的样本进行参数估计得到的结果与参考值更为接近,最大相对偏差为-1.290 2%,而传统方法的最大相对偏差达到了29.477 6%,两种方法下计算得到的平均疲劳寿命与参考值均较接近,但新方法得到的置信区间与参考区间更为接近。综合来看,所提出的方法能够有效实现样本扩充,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 支持向量回归 bootstrap方法 小子样 可靠性分析 航空发动机
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基于Bootstrap方法的多组配对数据风险差的一致性检验
5
作者 张延欣 孙舒曼 唐加山 《江苏师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期42-47,共6页
在Dallal模型下构建3个统计量,研究小样本多组配对数据风险差的一致性检验问题.通过Monte-Carlo数值模拟,比较小样本下渐近方法和Bootstrap方法在检验过程中的性能.研究发现,Bootstrap方法在第一类错误率和功效上表现更优;特别地,基于Sc... 在Dallal模型下构建3个统计量,研究小样本多组配对数据风险差的一致性检验问题.通过Monte-Carlo数值模拟,比较小样本下渐近方法和Bootstrap方法在检验过程中的性能.研究发现,Bootstrap方法在第一类错误率和功效上表现更优;特别地,基于Score检验的Bootstrap方法的第一类错误率较稳健,且有较高的功效,检验性能最优. 展开更多
关键词 多组配对数据 Dallal模型 bootstrap方法 一致性检验
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基于DCGAN预处理和残差密集注意力网络的路面裂缝识别方法
6
作者 王强 王浩仰 +2 位作者 高保全 付渊 陈煜东 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期11-21,共11页
为了建立一种基于深度学习卷积神经网络(DCGAN)的路面裂缝检测模型,提高特殊路面裂缝(如模糊裂缝、浅裂缝等)的识别准确率,提出了基于DCGAN预处理和残差密集注意力网络(RDAN)的路面裂缝识别方法。该方法基于对抗学习的思想,在数据预处... 为了建立一种基于深度学习卷积神经网络(DCGAN)的路面裂缝检测模型,提高特殊路面裂缝(如模糊裂缝、浅裂缝等)的识别准确率,提出了基于DCGAN预处理和残差密集注意力网络(RDAN)的路面裂缝识别方法。该方法基于对抗学习的思想,在数据预处理中保留了高分辨率的裂缝特征,同时抑制背景噪声的影响,将模糊裂缝增强为清晰裂缝,将浅色裂缝重建为深色裂缝,提升模型训练、识别效果;在模型训练中,提出了一种全新的适用于路面裂缝识别的RDAN;基于传统的残差网络和密集网络的结构进行融合改进,在元素维度和通道维度同步进行层与层之间特征的传递,改善深度卷积神经网络训练过程中的退化问题;通过引入卷积块注意力模块,在空间与通道2个维度实现自适应特征优化,进一步提升网络在实际复杂路面背景下的裂缝特征提取能力,抑制背景噪声的干扰。结果表明:基于DCGAN预处理和RDAN的路面裂缝识别方法在CiCS50000实际工程数据集及多个公开数据集上取得了最优的识别效果,在CiCS50000数据集准确率、精确率、召回率和Dice相似系数上分别达到了97.51%,87.05%,83.36%和81.02。 展开更多
关键词 智能交通 裂缝识别方法 生成对抗网络 残差密集连接 注意力机制
原文传递
基于Bootstrap方法和LSSVM模型的滑坡位移区间预测
7
作者 林平 李有鹏 谭彬 《测绘与空间地理信息》 2024年第9期48-51,56,共5页
针对滑坡预测中的不确定性和传统点位移预测无法对预测结果的可靠程度进行有效描述这一问题,本文提出了一种区间预测方法,通过Bootstrap方法和最小二乘支持向量机来构建滑坡位移预测模型。并以三峡库区秭归县树坪滑坡为例,选取ZG85监测... 针对滑坡预测中的不确定性和传统点位移预测无法对预测结果的可靠程度进行有效描述这一问题,本文提出了一种区间预测方法,通过Bootstrap方法和最小二乘支持向量机来构建滑坡位移预测模型。并以三峡库区秭归县树坪滑坡为例,选取ZG85监测点在2007年1月—2012年12月期间的位移、降水量及库水位数据进行研究。研究结果表明,滑坡位移区间预测模型相比于传统的确定性点预测模型,能够同时兼顾准确性和可靠性,为滑坡灾害预测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 滑坡 不确定性 区间预测 bootstrap方法 最小二乘支持向量机
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基于Bootstrap方法和灰色关联分析法的企业原材料订购方案与运输策略
8
作者 耿菁遥 孔令炜 卢菀祺 《计算机应用文摘》 2024年第15期176-179,182,共5页
基于企业生产经营的现实情况,文章使用Bootstrap及灰色关联分析等方法对企业过去的原材料订购情况、供应商供应情况和转运商运输情况的相关数据进行了处理,并对供应商的供货特征和转运商的运输损耗特征进行了量化分析。其中,建立并应用... 基于企业生产经营的现实情况,文章使用Bootstrap及灰色关联分析等方法对企业过去的原材料订购情况、供应商供应情况和转运商运输情况的相关数据进行了处理,并对供应商的供货特征和转运商的运输损耗特征进行了量化分析。其中,建立并应用了一种评价供应商重要性的评估体系,在不同条件下给出了企业最优订购方案和运输方案,分析了企业如何通过技术改造来提高产能的潜力。 展开更多
关键词 灰色关联分析 订购方案 转运方案 bootstrap方法 线性规划
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Bootstrap方法的仿真实现及其在系统偏差估计中的应用 被引量:11
9
作者 冯计才 刘力维 +1 位作者 常宝娴 张敏 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期399-402,共4页
该文研究Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的原理及在小样本情况下的应用问题。分析了这二种统计方法的原理,给出了总体分布中未知参数的点估计方法和区间估计方法,后采用非参数抽样法,编写C语言程序,实现了Bootstrap方法与Bayes Boo... 该文研究Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的原理及在小样本情况下的应用问题。分析了这二种统计方法的原理,给出了总体分布中未知参数的点估计方法和区间估计方法,后采用非参数抽样法,编写C语言程序,实现了Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的计算机仿真。通过实例分析,给出了射击系统偏差在Bayes Bootstrap方法、Bootstrap方法和经典统计方法下的具体偏差值,得到Bayes Bootstrap方法优于其它二种方法的结论。 展开更多
关键词 系统仿真 bootstrap方法 BAYES bootstrap方法 系统偏差 小样本
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基于OS-ELM和Bootstrap方法的超短期风电功率预测 被引量:43
10
作者 王焱 汪震 +2 位作者 黄民翔 蔡祯祺 杨濛濛 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期14-19,122,共7页
提出了一种基于在线序贯极限学习机(OS-ELM)的超短期风电功率预测方法。利用OSELM学习速度快、泛化能力强的优点,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络结构,实现了对数值天气预报风速的快速实时修正和风电机组输出功率的快... 提出了一种基于在线序贯极限学习机(OS-ELM)的超短期风电功率预测方法。利用OSELM学习速度快、泛化能力强的优点,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络结构,实现了对数值天气预报风速的快速实时修正和风电机组输出功率的快速预测。随后,采用计算机自助(Bootstrap)法构造伪样本,给出了预测功率的置信区间评估。实例和研究结果表明,该预测方法与反向传播(BP)网络、支持向量机(SVM)方法相比,在计算时间上更能满足在线应用需求,而且预测精度相当,有较好的应用前景。 展开更多
关键词 风电预测 风速修正 误差区间估计 极限学习机 bootstrap方法
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基于Bootstrap方法的小子样试验评估方法研究 被引量:34
11
作者 黄玮 冯蕴雯 吕震宙 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2006年第1期31-35,共5页
Bootstrap方法是一种小子样试验评估方法。该方法在产生随机样本方面有不足之处,即产生的随机样本受到原始样本范围限制。因此本文在研究了用指数分布函数、Boltzm ann函数和三次多项式函数拟合修正样本经验分布函数的可行性之后,讨论... Bootstrap方法是一种小子样试验评估方法。该方法在产生随机样本方面有不足之处,即产生的随机样本受到原始样本范围限制。因此本文在研究了用指数分布函数、Boltzm ann函数和三次多项式函数拟合修正样本经验分布函数的可行性之后,讨论用修正的样本经验分布函数替换传统Bootstrap方法中的经验分布函数,提出了基于Bootstrap方法的小子样试验评估方法。结论表明:采用Boltzm ann和三次多项式函数拟合修正样本经验分布函数后可使产生的随机样本不受原始样本范围限制,提高试验评估结果的精度,并附有算例说明所提出的方法。 展开更多
关键词 小子样 试验评估 bootstrap方法
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特小子样试验下导弹精度评定的Bootstrap方法 被引量:34
12
作者 胡正东 曹渊 +1 位作者 张士峰 蔡洪 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1493-1497,共5页
针对特小子样下导弹精度评定的需求,提出了利用验前信息来弥补现场试验信息不足的改进Boot-strap统计方法。首先介绍了Bootstrap方法的基本概念;其次分析和比较了特小子样下验前信息与现场试验信息的若干种相容性检验方法的性能,并根据... 针对特小子样下导弹精度评定的需求,提出了利用验前信息来弥补现场试验信息不足的改进Boot-strap统计方法。首先介绍了Bootstrap方法的基本概念;其次分析和比较了特小子样下验前信息与现场试验信息的若干种相容性检验方法的性能,并根据相容性检验水平确定了各类信息源的权重。然后,基于重要度抽样的思想,分别针对非参数Bootstrap方法和参数Bootstrap方法讨论了验前信息在导弹精度评定中的运用。最后,根据工程经验提出了一种改进的权重分配方案。仿真结果表明,KS相容性检验方法在特小子样下更为适用,考虑相似验前信息的Bootstrap精度评定结果更为合理。 展开更多
关键词 导弹精度评定 bootstrap方法 验前信息 相容性检验 重要度抽样
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有限数据条件下边坡可靠度分析的Bootstrap方法 被引量:26
13
作者 唐小松 李典庆 +2 位作者 曹子君 周创兵 方国光 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期893-901,911,共10页
基于Bootstrap抽样技术提出了有限数据条件下边坡可靠度分析方法。简要介绍了传统的边坡可靠度分析方法。采用Bootstrap方法模拟了抗剪强度参数概率分布函数的统计不确定性。以无限边坡为例研究了抗剪强度分布参数和分布类型不确定性对... 基于Bootstrap抽样技术提出了有限数据条件下边坡可靠度分析方法。简要介绍了传统的边坡可靠度分析方法。采用Bootstrap方法模拟了抗剪强度参数概率分布函数的统计不确定性。以无限边坡为例研究了抗剪强度分布参数和分布类型不确定性对边坡可靠度的影响规律。结果表明:基于有限数据估计的样本均值、样本标准差和AIC值具有较大的变异性,这种变异性进一步导致了抗剪强度参数概率分布函数存在明显的统计不确定性。在考虑抗剪强度参数概率分布函数的统计不确定性时,边坡可靠度指标应为具有一定置信度水平的置信区间,而不是传统可靠度分析中的固定值。边坡可靠度指标的置信区间变化范围随安全系数的增加而增大,同时考虑分布参数和分布类型不确定性计算的可靠度指标具有更大的变异性和更宽的置信区间变化范围。Bootstrap方法为有限数据条件下抗剪强度参数概率分布函数统计不确定性的模拟以及边坡可靠度的评估提供了一条有效的途径。 展开更多
关键词 边坡 可靠度 抗剪强度参数 概率分布函数 统计不确定性 bootstrap方法
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基于Bootstrap方法的岩土体参数联合分布模型识别 被引量:24
14
作者 唐小松 李典庆 +1 位作者 周创兵 方国光 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期913-922,共10页
小样本容量岩土体参数最优联合概率分布模型的识别是一个富有挑战性的问题。基于Bootstrap提出了小样本容量岩土体参数最优边缘分布函数和最优Copula函数识别方法。简要介绍了岩土体参数联合概率分布函数构造的Copula方法,采用AIC准则... 小样本容量岩土体参数最优联合概率分布模型的识别是一个富有挑战性的问题。基于Bootstrap提出了小样本容量岩土体参数最优边缘分布函数和最优Copula函数识别方法。简要介绍了岩土体参数联合概率分布函数构造的Copula方法,采用AIC准则识别最优的边缘分布函数和Copula函数。将识别结果表示为不同备选边缘分布函数和Copula函数为最优边缘分布和最优Copula的权重系数集合,以基桩荷载-位移双曲线参数试验数据为例证明了所提方法的有效性。结果表明:基于小样本容量岩土体参数试验数据估计的样本均值、标准差和相关系数具有较大的离散性,这种离散性进一步导致了统计量AIC值存在较大变异性。提出的基于Bootstrap的最优边缘分布函数和最优Copula函数识别方法不仅可以有效地考虑统计量AIC值的变异性,而且能够综合地反映不同备选边缘分布函数和Copula函数为最优边缘分布和最优Copula函数的概率,为小样本容量岩土体参数最优边缘分布函数和最优Copula函数的识别提供了一条有效的途径。 展开更多
关键词 岩土体参数 相关性 bootstrap方法 联合概率分布 边缘分布 COPULA函数
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基于Bootstrap方法的回归分析的比较 被引量:8
15
作者 魏艳华 王丙参 邢永忠 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第3期77-79,共3页
文章系统研究了基于Bootstrap方法的回归分析,给出了Bootstrap残差法与成对Bootstrap法的适用范围及区别,比较研究了参数区间估计的分位点法与加速偏差修正分位点方法(BCα),BCα可使Bootstrap统计量近似枢轴化,保证Bootstrap效果,并且... 文章系统研究了基于Bootstrap方法的回归分析,给出了Bootstrap残差法与成对Bootstrap法的适用范围及区别,比较研究了参数区间估计的分位点法与加速偏差修正分位点方法(BCα),BCα可使Bootstrap统计量近似枢轴化,保证Bootstrap效果,并且利用实例验证了理论分析,模拟结果显示,成对Bootstrap法比Boot-strap残差法稳定,置信区间短。 展开更多
关键词 回归分析 bootstrap残差 成对B00tstr叩法 分位点法
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小子样下的Bootstrap方法 被引量:33
16
作者 段晓君 王正明 《弹道学报》 CSCD 北大核心 2003年第3期1-5,共5页
基于密度估计和学习过程的逼近定理 ,说明用Bootstrap方法构造的随机变量去逼近另一随机变量是有偏差的 ,特别在小子样下这种偏差不可忽略 .指出小子样情况下 ,要慎用Bootstrap方法进行仿真 .并给出了导弹试验鉴定的基于正态分布的应用... 基于密度估计和学习过程的逼近定理 ,说明用Bootstrap方法构造的随机变量去逼近另一随机变量是有偏差的 ,特别在小子样下这种偏差不可忽略 .指出小子样情况下 ,要慎用Bootstrap方法进行仿真 .并给出了导弹试验鉴定的基于正态分布的应用实例 。 展开更多
关键词 bootstrap方法 小子样 仿真
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用Bootstrap方法计算中位数的可信区间 被引量:13
17
作者 蔡雪亚 金丕焕 曹素华 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2002年第3期185-186,共2页
关键词 bootstrap方法 中位数 可信区间 SAS程序
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利用Bootstrap统计方法探讨体长-体重关系中的幂指数对小黄鱼产卵期的指示作用 被引量:10
18
作者 刘勇 程家骅 陆健健 《渔业科学进展》 CSCD 北大核心 2011年第2期1-6,共6页
利用2004年在29°N以北、127°E以西海域所采集的小黄鱼近全年的生物学数据,在日、周、半月、月4个不同时间尺度下,对小黄鱼体长与体重关系中幂指数的周年变化特征进行了分析。利用Bootstrap统计方法,把小黄鱼产卵期内的幂指数... 利用2004年在29°N以北、127°E以西海域所采集的小黄鱼近全年的生物学数据,在日、周、半月、月4个不同时间尺度下,对小黄鱼体长与体重关系中幂指数的周年变化特征进行了分析。利用Bootstrap统计方法,把小黄鱼产卵期内的幂指数与年内其他时期的进行比较。研究结果显示,全年当中,小黄鱼在产卵期内的幂指数显著偏小(P<0.05)。研究发现,根据平均b值来判断产卵期与非产卵期,采用周、或者比周更长的时间尺度所得到的数据是比较可信的;根据单个采样b值判断,采用半月、或比半月更长的尺度所得到的结果才可信。对全年各时期的幂指数进行分析发现,在4~5月份之间,幂指数出现一个低谷;在11~12月之间,出现一个高峰。且随着时间尺度的提高,这一变化特征更加显著。 展开更多
关键词 体长 体重 幂指数 小黄鱼 产卵期 bootstrap统计方法
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Bootstrap方法及其在生物学研究中的应用 被引量:6
19
作者 赵亮 程锦秀 +1 位作者 许木启 李明 《四川动物》 CSCD 北大核心 2010年第4期638-641,共4页
Bootstrap方法是以原始数据为基础的模拟抽样统计推断法,特别适用于那些难以用常规方法导出的参数的区间估计、假设检验等问题。本文介绍了该方法的基本思想及具体步骤,并附有生物学研究中应用的实例。生物科学中有许多数据总体分布信... Bootstrap方法是以原始数据为基础的模拟抽样统计推断法,特别适用于那些难以用常规方法导出的参数的区间估计、假设检验等问题。本文介绍了该方法的基本思想及具体步骤,并附有生物学研究中应用的实例。生物科学中有许多数据总体分布信息往往很难确定,难以用常规的方法进行统计分析,因此Bootstrap方法在生物科学研究中具有很大的应用价值。 展开更多
关键词 bootstrap方法 区间估计 假设检验
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Bootstrap方法建立生物参考区间的研究 被引量:3
20
作者 李小佩 王建新 +1 位作者 施秀英 王惠民 《检验医学与临床》 CAS 2016年第9期1161-1163,共3页
目的:探讨Bootstrap方法建立生物参考区间的可行性及最少样本量。方法选取120例健康者检测血清尿素(BUN),采用美国临床和实验室标准协会(CLSI)C28‐A3推荐参数、非参数方法及Bootstrap方法建立参考区间;计算参考区间上下限值、... 目的:探讨Bootstrap方法建立生物参考区间的可行性及最少样本量。方法选取120例健康者检测血清尿素(BUN),采用美国临床和实验室标准协会(CLSI)C28‐A3推荐参数、非参数方法及Bootstrap方法建立参考区间;计算参考区间上下限值、均方根误差(RMSE)、精密度比值(Id )等指标,研究Bootstrap方法建立参考区间最少样本量。结果非参数、参数、Bootstrap百分位数、Bootstrap标准方法建立参考区间分别为3.00~7.39 mmol/L、3.05~7.33 mmol/L、3.12~7.18 mmol/L、3.10~7.33 mmol/L ,参考区间覆盖率大于95%,Bootstrap方法与C28‐A3推荐方法结果一致;进一步研究发现随着样本量减少,参考区间增宽、RMSE和Id 逐渐升高,样本量减少到60时结果稳定。结论 Bootstrap方法可应用于各种数据分布类型生物参考区间的建立,在小样本量时有一定优势,为临床实验室制订参考区间提供了新思路。 展开更多
关键词 bootstrap标准方法 bootstrap百分位数方法 参考区间 尿素
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