Youden 指数截断点的稳健后验推断
统计方法学
2021-09-06 v1
摘要
Youden 指数截断点是一种分类器，将患者的诊断检测结果和可用协变量信息映射到诊断类别。通常截断点是间接估计的：先对给定诊断的检测结果条件分布建模，再为估计的分布选择最优截断点。此处我们提出一种用于截断点直接推断的 Gibbs 后验分布。与现有方法相比，我们的方法使纳入关于截断点的先验信息变得更容易，且无需为数据指定可能误设的概率模型。所提出的 Gibbs 后验分布对数据分布是稳健的，有大样本理论支撑，并且在模拟中与替代的贝叶斯和基于 bootstrap 的方法相比表现良好。此外，我们考察了两个真实数据集，说明了 Gibbs 后验方法的灵活性及其利用关于截断点的直接先验信息的能力。
引用
@article{arxiv.2108.04898,
title = {Robust posterior inference for Youden's index cutoff},
author = {Nicholas Syring},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.04898},
year = {2021}
}
备注
38 pages, 3 figures, 2 tables