简介:需要治疗的病例数(NNT)是近年来国际上用于评价临床疗效的一个简单而有效的指标。运用鞍点逼近法构造了NNT的区间估计,并将其与Wald、Wilsonscore和Delta法进行比较。蒙特卡洛模拟研究结果表明,鞍点逼近法得到的区间估计覆盖率与名义水平接近程度总体上更高,平均区间长度更短,即鞍点逼近法优于Wald、Wilsonscore和Delta法。
简介:正定性是许多金融预测模型的重要假设前提,然而从实际样本中得到的相关系数矩阵并不能保证其正定性。为此在介绍如何根据样本设定相关系数矩阵以及范数逼近原理的基础上,如何根据该原理找到与之最接近的相关系数矩阵,即最接近的单位对角半正定对称矩阵。通过实证,验证了其方法的有效性。
鞍点逼近法在NNT区间估计中的应用与模拟研究
一种基于加权F-范数的半正定矩阵的逼近方法