（1）根据附件1的数据结果，以测试时刻为参考变量，逐步统计患者服药后的疗效规律.这主要包括CD4在不同时刻的浓度平均值和HIV在不同时刻的浓度平均值.
（2）为确定最佳治疗终止时间，我们建立基于时间t的CD4浓度和HIV浓度比例函数模型，并求解之.
（3）根据得到的规律，在满足最大免疫力的前提下，计算出评价药效效果的函数极大值所对应的时刻. 2.基本数学表达式的构建：
（1）CD4细胞浓度（乘以0.2个/ml）的变化趋势：根据患者体内的CD4浓度水平，拟和出其与时间t的近似曲线，观察图一曲线，曲线接近于二次曲线或者正态曲线，但正态曲线反映的是多个患者在同一时刻的分布规律，而二次曲线所反映的是单个患者在不同时刻的健康状况，因此采用二次曲线，并引用系数因子，来表示这一变化趋势，其中a1、b1、c1为各项系数.
（2）HIV病毒浓度的变化趋势：根据患者体内的HIV浓度水平，拟和出其与时间t的近似曲线，同理，观察曲线并引用系数因子，来表示这一变化趋势，其中a2、b2、c2为各项系数.
（3）实际服药效果约束：一般认为当 t> t0（ t< t0）时，CD4细胞浓度（HIV浓度）随时间而增加（减少），此时应继续治疗；当t < t0（t > t0）时, CD4细胞浓度（HIV浓度）随时间而减少（增加），此时应终止治疗.CD4细胞浓度不可能无限增大，HIV浓度也不可能无限减少. 四、数据的分布规律及研究
1.不同时刻t下典型患者的CD4浓度如表1，表中列出了0到57周的统计数据，其中第13周，第19周的数据缺失，由于数据的庞大性，我们可以将其忽略不计.
表1 不同时刻t时典型患者的CD4浓度 测试时间t/周 0 1 CD4（0.2个/ml） 86.00297 61.28571 3 4 5 7 8 9 23 24 25 26 39 40 41 根据上表，二项式拟合曲线如图1所示：
137.7736 133.5584 129.7541 147.9344 152.5385 173.2813 203.0938 179.7246 169.5593 162.1538 213.6538 195.9894 174.8235
图一 不同时刻t时典型患者的CD4浓度曲线
从图中可以看出，曲线先增长，后降低，与二次函数相符.
2.不同时刻t下典型患者的HIV含量如表2，表中列出了0到46周的统计数据，其中第13、15、19、30、35、36周的数据缺失，为整体考虑，我们也可以将其忽略不计.
表2 不同时刻t时典型患者的HIV含量 测试时间t/周 0 1 3 4 5 CD4（0.2个/ml） 5.026269 5.092308 3.072549 3.240435 3.09322 7 8 9 23 24 25 测试时间t/周 26 39 40 41
根据上表，二项式拟合曲线如2所示：
3.080328 2.95665 2.586885 2.814516 2.82963 2.529825 CD4（0.2个/ml） 3.426087 2.720833 2.710714 3.117857
图2 不同时刻t时典型患者的HIV含量曲线
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