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临床数据对后期治疗的应用概率

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在一项频率派的试验当中，对于给定的固定参数，置信区间则有一个大样本极限意义下的频率解释；所以说待估参数，在95%置信区间内的概率是95%，这样的说法是不正确的。尽管有各种不同的解释，但是两种方法间仍有一点是一致的。

也就是说，若先验分布是平直的，那么一个置信区间的贝叶斯后验概率，基本上与频率派置信区间的置信度水平是一样的。比如，如果先验分布是平直的，那么表示一个参数落在它的95%置信区间的贝叶斯后验，概率事实上就是95%。对于非平直的先验分布，一个95%置信区间的后验概率，可以大于或小于95%。

临床数据对后期治疗的应用概率

如果先验分布所依据的历史数据，与当前实验中得出的数据一致，那么表示参数落在95%置信区间内的后验概率，将会大于95%。如果历史数据与当前实验的数据不一致，那么参数落在95%置信区间内的后验概率，将明显小于95%。预测概率对于试验设计和试验监测而言，预测未来的能力是重要的。

贝叶斯方法可以不必假定任何假设成立，就能计算未来的结果概率；即使不是在数学上，至少在逻辑上来看其过程很直接。对于一个指定的实验设计，试验可以找到每个参数值的未来数据的条件概率，并将其相对于各参数值的当前概率来进行平均。

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