關(guān)于原python處理的，matlab實(shí)現(xiàn)

基于Matlab實(shí)現(xiàn)的分組檢測

引言

分組檢測是當(dāng)今醫(yī)學(xué)中經(jīng)常出現(xiàn)的一種對疾病檢測的有效方法。對于收集咽拭子樣本并進(jìn)行檢測這個操作是需要一定成本的，尤其是疫情突然爆發(fā)，在短時間內(nèi)，我們需要在當(dāng)?shù)乇姸嗑用裰袡z測出攜帶病毒的個體，在新冠患病率不太高的地區(qū)，如果我們對眾多個體進(jìn)行逐個檢測，可定會造成很大的浪費(fèi)，因?yàn)槠渲写蟛糠秩耸遣恍枰獧z測的。對于這個問題，分組檢測可以有效解決。運(yùn)用python編程技術(shù)和概率論相關(guān)知識可以輕松驗(yàn)證數(shù)學(xué)期望的合理性

1.問題提出

在一個人數(shù)很多的團(tuán)體中檢測新型冠狀病毒的攜帶者，有N個人進(jìn)行測試，該集體中患病率為p，每個樣本是否患病是相互獨(dú)立的，檢測方法：按x個人一組進(jìn)行分組，把x個人的咽拭子樣本混合在一起，如果混合樣本呈現(xiàn)陽性，就說明在這x個人中有人患病，然后把這x個人的樣本再檢測一次。如果x個人中沒有人患病，則該組只需檢測1次，若有人患病，則需檢測x+1次。

（1）分組人數(shù)取何值（在某有效范圍內(nèi)）時，節(jié)省的工作效率最高

2.驗(yàn)證化驗(yàn)次數(shù)數(shù)學(xué)期望函數(shù)的合理性

2.1樣本來源：

2020年10月11日，青島市發(fā)現(xiàn)3例新冠肺炎無癥狀感染者，隨后組織開展大規(guī)模流調(diào)排查和分類檢測。截至2020年11月16日18時，共收集樣本10899145份。

假設(shè)這108萬樣本分5輪進(jìn)行檢測，有10個檢測點(diǎn)，每次檢測21800份，青島地區(qū)患病率為0.01。

2.2方法簡述

本次取證通過對比兩條曲線(x為分組人數(shù)，y為檢測次數(shù))作比較得出結(jié)論。曲線一：以2-100的連續(xù)整數(shù)作為x,通過期望計算公式計算y。曲線二:以2-100之間的連續(xù)整數(shù)作為x，并根據(jù)x進(jìn)行分組：如果21800%x=0,則共有21800/x組。如果21800%x!=0，則共有21800/x+1組，最后一組的人數(shù)為21800%x。利用random包生成與權(quán)重有關(guān)的隨機(jī)樣本(在樣本中，測試結(jié)果為陽性的是1，結(jié)果為陰性的是1)。如果在一組中包含1，則該組的檢測次數(shù)為x+1，反之，檢測次數(shù)為1。每組檢測次數(shù)相加即為x對應(yīng)的y.

2.3代碼展示