选择的文献：《基于神经网络和机器学习的肿瘤标志物分析及其临床意义》

实验设计与统计剖析报告：

本文通过对305例包含153例男性和152例女性的住院患者进行数据分析，旨在利用神经网络和机器学习方法来评估不同的肿瘤标志物在预测胃、食道、十二指肠、直肠及胆囊的发生风险中的作用。为此，采用了具体考察实验中重要数据集包含人口学数据、家族史以及详尽的临床信息。

在数据分布上，作者采用T-test或Mann-Whitney U test进行性别差异测试。年龄是一个正态分布随机变量（p<0.05)。ROC 曲線方法来估计所使用标志物AUC 值(AUC> 0.5)以衡量不同标志物之间的差异性。通过使用多面郭图来显示决定面并优化函数来找出最佳决定面从而得出最佳样本集。随后作者将所得数学函数代入神经元进行归一化处理并测试不同隐藏层神经元之间的相互影响情况以便得出相应优化函数并映射成SVM 支架支撑方法（kernel = RBF) 从而得出相应功能回归情况并将此回归情况作为预测样本集。

上述实验中所使用T-test或Mann-Whitney U test 等都是常用t-test/ANOVA 或nonparametric test (Kruskal–Wallis H or Mann–Whitney U tests) 来测试随机独立样本差异情况 ；ROC 则是一般单独/独立样 本 ROC AUC 估 计 的 常 用 方 法 ； 多面 郭 图 则 需 要 多面 迭 代 特 征 选 择 进 衡 量 ； SVM 支 架支功能回归是一般分布式 /多子集 / 多特征功能回归中常使用方法之一 。