乳腺癌是一种常见于女性的疾病,近年来,乳腺癌的发病率逐年增高,且发病年龄越来越提前。目前,乳腺癌已经超过肺癌和宫颈癌,成为女性发病率和致死率均排名第一的癌症,因此,针对乳腺癌的诊断判别研究显得十分重要。传统的诊断方式是有知识和经验的医师根据患者的检查报告做出相应的判断,这种诊断方式含有主观因素,且没有较高的效率。随着科学技术的发展,我们可以尝试使用统计学模型作为乳腺癌诊断的辅助工具,以提升诊断的效率和准确性。在医学和临床诊断领域,逻辑回归模型一直发挥着不可替代的作用,是许多生物医学模型构建的首选。通常的逻辑回归模型是根据实验数据构造似然函数,通过极大化似然函数来求解模型中的参数值。本文仍然使用逻辑回归模型进行乳腺癌诊断判别,但提出另一种参数估计的思路,即使用MCMC算法进行参数估计。这种方法构造了一条收敛到平稳分布的马尔可夫链,根据蒙特卡洛思想进行抽样迭代,最终估计出参数的整个后验分布。我们不仅能通过估计出的分布得到参数的估计值,也能对参数的分布有更直观的感受,相较于点估计,MCMC算法可以得到有关参数更多的信息。同时,MCMC算法基于贝叶斯思想,可以有效地将参数的先验知识与数据的后验知识结合,对于医学领域的小样本情况也能发挥不错的效果。本文在介绍相关基础知识之后,通过数值模拟实验的对比,发现MCMC算法能够得到与其他参数估计方法近似的估计效果,并且在MCMC算法中加入合适的参数先验信息能够有效地提升估计精度,因此可以认为选用MCMC算法进行参数估计是合理的。在实证分析部分,本文使用了威斯康星大学收集的乳腺癌患者数据建立模型,并使用MCMC算法对逻辑回归模型中的参数进行估计。最终训练的模型在测试集上的准确率达到了 97.37%,AUC值达到了 99.56%,取得了不错的效果。同时,估计出的模型参数也揭示了患者的每项指标对诊断结果产生的影响,可以为乳腺癌的诊断判别工作提供指导和辅助。