37、癌症风险评估与结直肠癌生物标志物研究

癌症风险评估与结直肠癌生物标志物研究

1. 研究背景与模型方法

在19世纪，工业革命的影响显著，物理学和工程学领域率先明确了数学建模的益处，相关行业的利益相关者意识到寻找最优解决方案的必要性。到20世纪中叶，生物学、经济学、地理学、社会学、医学和心理学等领域也开始从数学建模和统计推断中受益。

模型求解的一般步骤如下：
1. 构建模型。
2. 确定模型假设。
3. 描述数学问题。
4. 求解问题。
5. 解释解决方案。
6. 验证模型。
7. 运用模型解释、预测和决策现实现象。

该流程适用于多种建模方法，包括确定性和随机性方法。在生物学和医学领域，确定性建模难以反映存在测量误差的实际情况，因此统计或随机模型更为合适，但也更为复杂。随机建模除了对前三个步骤进行修改外，在很大程度上属于上述步骤4的一部分，具体步骤如下：
- 4a. 构建统计模型。
- 4b. 生成实验数据。
- 4c. 将数学和统计模型与数据拟合。
- 4d. 确定参数估计及其不确定性。

以下是模型求解步骤的mermaid流程图：

graph LR
    A[构建模型] --> B[确定模型假设]
    B --> C[描述数学问题]
    C --> D[求解问题]
    D --> E[解释解决方案]
    E --> F[验证模型]
    F --> G[运用模型解释、预测和决策现实现象]
    D --> H(随机建模)
    H -->