一种用于从具有层次化误差结构的计数数据估计比例与比值的简单贝叶斯模型及其在微滴数字 PCR 实验中的应用
应用统计
2023-05-05 v1
摘要
具有层次化结构误差的实验设计在许多生物医学领域普遍存在；为解释离散性并从数据作出可靠推断，考虑这一层次化架构十分重要。本文探讨在生物或技术重复数量有限时，如何从类似于微滴数字聚合酶链反应实验所产生的阳性或阴性计数数据估计比例或比值。我们提出并讨论了一个贝叶斯框架，为此我们提供并在 R 中实现了 Gibbs 采样器，并将其与随机效应模型进行比较。
引用
@article{arxiv.2305.02700,
title = {A simple Bayesian model to estimate proportions and ratios from count data with a hierarchical error structure with an application to droplet digital PCR experiments},
author = {Elyas Mouhou and Vincent Audigier and Josselin Noirel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.02700},
year = {2023}
}