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摘要ROC曲线和曲面方法是现代诊断医学统计学的热门研究内容.针对诊断实验中有三种或三种以上诊断结果的情形，我们常采用ROC曲面来代替ROC曲线进行方法准确度的判断.回顾以往有关ROC曲面估计问题的文献，可以发现学者们大多使用的是参数方法和非参数方法，而利用半参数方法的研究很少.<br>　　本文结合连续比例逻辑斯蒂回归模型和bootstrap方法研究了在一个半参数密度比模型下进行的ROC曲面估计，基于Reaven,Miller[43]进行的一项糖尿病研究的数据可以发现，由半参数方法所得到的ROC曲面比由非参数方法所得到的ROC曲面更加平滑，在计算半参数最大似然估计时，半参数方法可以借助许多统计软件中的逻辑斯蒂程序来代替传统的牛顿迭代法之类的数值计算方法，能很快得到结果.因此认为在ROC曲面估计问题上半参数方法优于非参数方法.<br>　　此外本文还将使用非参数方法构建的ROC曲面和使用我们的半参数方法构建的ROC曲面以及利用Li和Zhou[29]所提出的半参数方法构建的ROC曲面进行比较.最后我们建立了二元半参数密度比模型，提出了两个ROC曲面的半参数比较的方法.本文结构如下：<br>　　第一章为绪论，阐述研究课题的现实意义和创新点，介绍ROC曲线、曲面、密度比模型的研究现状.<br>　　第二章中我们研究了一种ROC曲面半参数估计方法，利用了一种bootstrap方法来求ROC曲面的置信区间并得到了ROC曲面估计量的表达式.<br>　　第三章为统计模拟试验，我们基于Reaven和Miller[43]在1978年实施的一个糖尿病研究比较了四种方法得到的ROC曲面估计值的偏差平均值，样本标准差以及相对效率等.<br>　　第四章为实例分析，同样是基于Reaven和Miller[43]在1978年实施的一个糖尿病研究我们得到了半参数曲面估计值及其置信区间，以及ROC曲面下体积，还进行了拟合优度检验和ROC曲面估计方法的比较.<br>　　第五章我们根据半参数密度比模型进行推广，建立了二元半参数密度比模型，提出了两个ROC曲面的半参数比较的方法.<br>　　第六章我们总结了本文的研究方法以及研究内容，提出了研究的展望.