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Confidence Interval Construction for Sensitivity andSpecificity in Binary Correlated Data作者：霍剑作者机构：中国人民大学统计学院,北京100872出版物刊名：统计与信息论坛页码：28-32页年卷期：2016年第6期主题词：集群数据灵敏度特异度置信区间摘要：在医学诊断等应用领域中广泛存在二分类集群数据,其特征是来自同一个群的反应结果存在 相关。对于该数据下灵敏度和特异度的置信区间构造,目前已有方法在小样本及灵敏度或特异度偏大时区 间覆盖率较差，通过利用二项分布得分区间的构造思想，基于灵敏度和特异度的最优加权估计量构造一种 新的置信区间;通过蒙特卡洛模拟表明,与已有方法相比新区间的覆盖率明显最优、且区间长度较小;新区 间在二分类集群数据的应用中值得推广。
