血樣分組檢驗數學模型旨在找到一種最優的分組方案,以減少化驗次數。通常會基于一些假設,如血樣檢驗僅會出現陰性和陽性兩種情況,且藥劑靈敏度高不受分組影響,陽性血樣與陽性、陰性血樣混合的結果,以及每個人檢驗陽性的概率相互獨立等。
在模型建立中,會引入數學期望來計算平均檢驗次數。例如,將人群分為若干組,每組若干人,得到混合血樣檢驗次數、陽性組的概率,進而引入陽性組數的平均值,從而得到平均總檢驗次數。通過計算不同分組情況下的平均檢驗次數,來確定最優的分組方案。比如當血樣陽性的先驗概率固定時,計算多少人一組可使平均總檢驗次數最少;當先驗概率達到一定值時不應分組檢驗等。還會探討二次分組及其他分組方式,如二分法、三分法等的效果。
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