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第四节 方差分析的数学模型与期望均方 第五节 数据转换
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佛山科学技术学院:《生物统计附试验设计》课程电子教案(PPT课件讲稿)第六章 方差分析(三)第四节 方差分析的数学模型与期望均方、第五节 数据转换
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第四节 方差分析的数学模型与期望均方 第五节 数据转换
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第一节 生存分析的基本概念 第二节 生存率的估计与生存曲线 第三节 生存曲线的统计检验 第四节、COX比例风险回归模型
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●9.1金融市场的术语与基本假定 ●9.2 Black-Scholes模型
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logistic回归为概率型非线性回归模型, 是研究分类观察结果(y)与一些影响因素 (x)之间关系的一种多变量分析方法
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第四节 方差分析的数学模型与期望均方 第五节 数据转换
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7-1物质的微观模型统计规律性 一、分子的数密度和线度 ·物质的分子是可以独立存在、并保持该物质原有性质的最小粒子
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12-2物质的微观模型统计规律性 一、分子的线度和分子力 分子有单原子分子、双原子分子、多原子分子和千万个原子构成的高分子
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提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法,结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征,提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像(OCT)中视网膜内界膜(ILM)、光感受器内外节交界处(ISOS)、布鲁赫膜(BM)分割提取的基础上,利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性,实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型,获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异,可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明,通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考,同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态,为后续的异常判断提供基础
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