在疾病诊断和监测中生命体人体内(BV)数据库有许多分析方法。一般，用作有约BV的规范统计分析方法对“有杂讯的数据库”很敏感，并且必须假设组织者的CV具有同质性。关于BV的假定科学一般而言被忽略。本学术研究的目的是开发计划可计算性静态来计算BV (a)对“杂讯数据库”的比较稳定，(b)而无须组织者CVs内的一般而言，(c)运用假定科学。
我们适用自适应的学生t分布而非特征函数来追寻相同鲁棒性的可计算性静态，并且而无须组织者CV有一般而言。并将结果与适用来自国家生命体人体内学术研究的氯化物和三酯数据库的规范分析方法来进行了比起。
学术研究发现，在原始数据库集上适用最比较稳定的可计算性分析方法获取的结果可与适用离群值分析和删掉的规范分析方法相媲美。渐进静态的后验分布为所有可用作分析比较稳定性的参数给予可信区间。可靠的涉及假定被证明对预测值得注意。
学术研究断定，本学术研究延揽的可计算性分析方法给予了一个清晰的一般而言相对的图形，并且粗略有约组织者其所上述情况的能力可以用来追寻涉及的亚组。由于BV检验是划算和耗时的，因此应该考虑并除此以外地分析方法假定科学和有约较高价值。通过包含可靠的假定科学，即使适用小的数据库集，也可以来进行精确的有约。
原始记事：
Thomas Røraas, Sverre Sandberg,ABayesian Approach to Biological Variation Analysis
本文系梅斯医学（MedSci）原创载入抄录，转载需特许！
