注意事項

寫作業要點

  • 繳交期限: 2021/06/04(五), 24:00前上傳完畢。
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  • 自己親手做,儘量不要與別人(或同學)討論,不可參考同學的答案,不可抄襲。
  • 程式設計題,若程式碼直接複製(或照抄)講義上的以不給分為原則。
  • 有問題者,請FB群組或私訊問助教或老師。
  • 程式直接寫在本Rmd檔。經knit編譯,產生.html.pdf.doc檔,需印出R程式碼及執行結果。
  • 不按照規定作答者,酌量扣分。

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其它事項

  • 若有題目不會寫、或只會寫一半、或結果是有錯的,導致knit無法編譯產生文件, 則可以「不執行有錯的程式碼」,但必需列印此段程式碼。助教會依照狀況部份給分。

  • 此份作業,助教以pdf檔批改為準。Rmd則是做為比對之用(比對同學們的Rmd是否相似)。

  • 總分100分,由助教決定每題配分。全部改完會上傳,答案卷同學們可自由下載。




1 腎臟移植存活機率。(題目摘自「統計學的世界」一書)

由腎臟移植的病人資料可知: 撐過移植手術的占90%,另外10%會死亡。 在手術後存活的人中有60%移植成功,另外的40%還是得回去洗腎。 五年存活率對於換了腎的人來說是70%,對於回去洗腎的人來說是50%。 請計算病人能活過五年的機率。

解:

本題之機率模型如下圖。 令 \(X_1, X_2, X_3\) 代表各階段狀況的二元隨機變數: \(X_i=0, X_i=1, i=1, 2, 3\)

\(P(X_1=1)=0.9\) \((P(X_1=0)=0.1)\)為階段1病人手術後之存活(死亡)機率。

\(P(X_2=1|X_1=1)=0.6\) \((P(X_2=0|X_1=1)=0.4)\)為在階段1病人手術後存活狀況下,病人於階段2之移植成功(失敗後回去洗腎)的條件機率。

\(P(X_3=1|X_2=1, X_1=1)=0.7\) \((P(X_3=1|X_2=0, X_1=1)=0.4)\) 為在階段2病人移植成功(失敗後回去洗腎)之下, 病人於階段3之五年存活的條件機率。

則病人能活過五年的機率為\(P(X_3=1)= P(X_1=1)P(X_2=1 | X_1=1)P(X_3=1 | X_2=1, X_1=1)\) \(+ P(X_1=1)P(X_2=0 | X_1=1)P(X_3=1 | X_2=0, X_1=1)\) \(= 0.9 * 0.6 * 0.7 + 0.9 * 0.4 *0.5 = 0.558.\)

腎臟移植存活機率模型。

腎臟移植存活機率模型。

1.1R計算理論機率

將上述過程一般化: 腎臟移植的病人資料: 撐過移植手術的占\(p\),另外\((1-p)\)會死亡。 在手術後存活的人中有\(q\)移植成功,另外的\((1-q)\)還是得回去洗腎。 五年存活率對於換了腎的人來說是\(s\),對於回去洗腎的人來說是\(t\)。 計算能活過五年的機率。(其中\(0<p, q, s, t <1\), )。 請寫一R函式,輸入為\((p, q, s, t)\),輸出為腎臟移植病人活過五年的(理論)機率。 以\((p=0.9, q=0.6, s=0.7, t=0.5)\) 試算機率。

# your source code here

1.2R模擬算機率

將上述的過程,以模擬抽樣的方法,計算病人能活過五年的機率。 其步驟如下:

  • 第l步:機率模型如上圖。
  • 第2步:對每個結果分配數字:
    • 階段1: 0 = 死亡; l, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 = 存活。
    • 階段2: 0, l, 2, 3, 4, 5 = 移植成功; 6, 7, 8, 9 = 仍需洗腎。
    • 階段3: 換了腎: 0, l, 2, 3, 4, 5, 6 = 存活五年; 7, 8, 9 = 未能存活五年。
    • 階段3: 洗腎: 0, l, 2, 3, 4= 存活五年; 5, 6, 7, 8, 9 = 未能存活五年。 (階段3的數字分配,和階段2的結果有關。所以二者間不獨立。)
  • 例如: 在以下的4次模擬中,有2次存活超過5年, 則五年存活機率是0.5。
4次模擬狀況。

4次模擬狀況。

請寫一R函式(命名為kidney_surgery_survival_prob),經1000次模擬,計算腎臟移植病人活過五年機率。

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2 格式 (額外加分)

有成功將「學號-姓名-R-HW5.Rmd」編譯出正確的「學號-姓名-R-HW7.html」、 「學號-姓名-R-HW7.pdf」及「學號-姓名-R-HW7.doc」,並上傳。 以下數學式是測試MikTeX/LaTeX,請勿刪。這是常態分佈的機率密度函數:

\[ f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \]