| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| 1.1 阿尔茨海默病 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-14页 |
| 第二章 方法介绍 | 第14-34页 |
| 2.1 皮尔逊X~2拟合优度检验 | 第14-19页 |
| 2.1.1 总体分布完全已知的X~2拟合优度检验 | 第14-15页 |
| 2.1.2 总体分布未知的X~2拟合优度检验 | 第15-17页 |
| 2.1.3 列联表的独立性检验 | 第17-19页 |
| 2.2 相关性分析 | 第19-22页 |
| 2.3 贝叶斯方法 | 第22-28页 |
| 2.3.1 贝叶斯统计理论的背景介绍 | 第22-23页 |
| 2.3.2 贝叶斯统计理论介绍 | 第23-25页 |
| 2.3.3 共轭先验分布 | 第25-28页 |
| 2.4 蒙特卡洛方法 | 第28-34页 |
| 2.4.1 蒙特卡洛方法的背景介绍 | 第28-30页 |
| 2.4.2 蒙特卡洛方法的理论介绍 | 第30-32页 |
| 2.4.3 蒙特卡洛方法的精度分析 | 第32-34页 |
| 第三章 基于经验贝叶斯估计的老年痴呆症风险评估模型 | 第34-53页 |
| 3.1 问题分析 | 第34-35页 |
| 3.2 影像来源及数据获取 | 第35-37页 |
| 3.2.1 影像来源 | 第35-36页 |
| 3.2.2 数据获取 | 第36-37页 |
| 3.3 数据的描述性分析 | 第37-43页 |
| 3.3.1 独立性分析 | 第37-42页 |
| 3.3.2 相关性分析 | 第42-43页 |
| 3.4 二项分布参数估计的几种方法 | 第43-48页 |
| 3.4.1 极大似然估计法 | 第43-44页 |
| 3.4.2 95%置信上限 | 第44-45页 |
| 3.4.3 贝叶斯估计方法 | 第45-46页 |
| 3.4.4 经验贝叶斯方法 | 第46-48页 |
| 3.5 各种方法的比较 | 第48-50页 |
| 3.6 对整体风险的统计推断 | 第50-51页 |
| 3.7 老年痴呆症患病风险等级的划分 | 第51-53页 |
| 第四章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 4.1 本文工作总结 | 第53-54页 |
| 4.2 不足与改进方向 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |