论文摘要
本文用随机前沿生产函数模型分析在抗-HIV免疫治疗中的用药策略,对于有效治疗艾滋病有着重要的意义。本文采用随机前沿生产函数模型描述了在治疗过程中的用药策略,通过决策单元（DMU ）的相对有效性评价,求解抗-HIV免疫治疗中的最优策略。通常的随机前沿生产函数模型都建立在单输出的条件下,并没有涉及到多输出的情况。本文根据DEA和生产可能集理论将单输出条件下的随机前沿生产函数推广到多元输出的情况中,从而计算在随机前沿生产函数条件下多元输出的有效性度量。利用上述模型,我们进一步考虑具有非期望输出的随机前沿生产函数模型及输出的综合有效性度量。最后,我们将该模型使用在抗-HIV免疫治疗过程中,讨论如何用已知的药剂量充分生产CD 4+T细胞并尽量减少HIV细胞的浓度。边馥萍和Hem用不同的方法讨论过该免疫治疗的有效性和最优性,但他们的模型都建立在确定性数据的基础上。该模型包含了HIV病毒以及用药本身负作用的因素,并考虑了模型数据本身及模型的随机误差,而且计算过程较为简便,故有很好的实际意义。模型计算所得主要结论与之前相关文章的结论相一致。
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标签：随机前沿生产函数论文; 技术有效性论文; 非期望输出论文; 免疫治疗论文;