医学诊断、可靠性与生存分析中的对抗性与友好性推断
统计方法学
2017-01-16 v1
摘要
本文中，我们开发了一类二元 beta 分布，其封装了正相关与负相关，并且对于贝叶斯推断可能具有普遍意义。随后我们在两种情境下调用这些二元分布。其一是医学诊断测试、威胁检测与信号处理。其二是系统生存性评估，与工程可靠性及生物医学中的生存分析相关。在诊断测试中，会遇到表征测试机制效能的两个参数，即检验灵敏度与检验特异度。当将其值解释为效用时，它们往往是对抗性的。在系统生存性中，关注的参数是组件可靠性，当其值解释为效用时往往表现出合作（友好）行为。除概率建模与贝叶斯推断外，本文具有基础性意义。具体而言，它倡导在如何思考可靠性与生存分析方面的概念改变。de Finetti、Kolmogorov、Popper 和 Savage 的哲学著作应用于这些主题构成了这一改变的本质。其后果是，我们拥有了一个可辩护的框架，用于在诊断、可靠性与生存分析中调用贝叶斯推断方法。另一后果是对独立寿命判断的更深理解。具体地，我们提出重要观点：独立寿命至少需要一个两阶段层次化构造。
引用
@article{arxiv.1701.03462,
title = {Adversarial and Amiable Inference in Medical Diagnosis, Reliability, and Survival Analysis},
author = {Nozer D. Singpurwalla and Barry C. Arnold and Joseph L. Gastwirth and Anna S. Gordon and Hon Keung Tony Ng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.03462},
year = {2017}
}