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《SAS程序》教学资源(实验课)实习十五 队列研究的设计与分析
文档格式:PPT 文档大小:124KB 文档页数:11
一、目的要求 1. 了解队列研究的设计及需注意的问题; 2. 掌握相对危险度和归因危险度的意义、计算;熟悉相对危险度的假设检验与区间估计方法方法;熟悉M-H分层分析方法及趋势检验方法; 3. 掌握人时发病率、发病概率和累计发病概率的意义、区别与计算方法;熟悉暴露人年的计算
《SAS程序》教学资源(实验课)实习15 队列研究的设计与分析
文档格式:PPT 文档大小:124KB 文档页数:11
一、目的要求 1. 了解队列研究的设计及需注意的问题; 2. 掌握相对危险度和归因危险度的意义、计算;熟悉相对危险度的假设检验与区间估计方法方法;熟悉M-H分层分析方法及趋势检验方法;
21世纪高职高专新概念教材:《信息管理学基础》课程教学资源(PPT课件)第4章 信息产业管理
文档格式:PPT 文档大小:303KB 文档页数:26
4.1信息产业的概念 4.2信息产业的分类 4.3信息产业管理及其运行机制 4.4信息产业的发展现状与趋势 4.5我国信息产业的现状、问题与发展策略
《SAS程序》教学资源(实验课)实习十五 队列研究的设计与分析
文档格式:PPT 文档大小:124KB 文档页数:11
一、目的要求 1. 了解队列研究的设计及需注意的问题; 2. 掌握相对危险度和归因危险度的意义、计算;熟悉相对危险度的假设检验与区间估计方法方法;熟悉M-H分层分析方法及趋势检验方法; 3. 掌握人时发病率、发病概率和累计发病概率的意义、区别与计算方法;熟悉暴露人年的计算
《SAS程序》教学资源(实验课)实习十六 病例-对照研究的设计与分析
文档格式:PPT 文档大小:172.5KB 文档页数:11
一、 目的要求 掌握:掌握成组设计和配对设计资料的优势比的 意义、计算和置信区间估计的方法。 熟悉:成组设计资料优势比的假设检验方法; M-H分层分析方法及其趋势检验方法;1:1配 对设计两分类变量优势比的假设检验方法
《SAS程序》教学资源(实验课)实习十六 病例-对照研究的设计与分析
文档格式:PPT 文档大小:172.5KB 文档页数:11
一、 目的要求 掌握:掌握成组设计和配对设计资料的优势比的 意义、计算和置信区间估计的方法。 熟悉:成组设计资料优势比的假设检验方法; M-H分层分析方法及其趋势检验方法;1:1配 对设计两分类变量优势比的假设检验方法。 了解:病例-对照研究的设计及需要注意的问题; 偏倚的种类与控制方法;病例-对照研究的样 本含量估计
《导电高分子材料及其运用》课程教学资源(PPT课件讲稿)引言 Conductive Polymer
文档格式:PPT 文档大小:282KB 文档页数:32
近几年来 , 导电性高分子的研究取得了长足 的发展 , 形成了一个十分活跃的边缘学科领域 ,它 对电子工业、信息工业及新技术的发展具有重大 的意义。 现有的研究成果表明 ,发展导电高分子不仅可 以满足人们对导电材料的需要 , 而且由于它兼具 有机高分子材料的性能及半导体和金属的电性能 , 具有重量轻 ,易加工成各种复杂的形状 , 化学稳定 性好及电阻率可在较大范围内调节等特点。此外 在电子工业中的应用日趋广泛 , 促进了现代科学 技术的发展
《马克思政治经济学原理》课程教学资源(教案讲义)中共首次强调在初次分配中体现公平以遏制贫富差距
文档格式:DOC 文档大小:30.5KB 文档页数:2
正在举行的中共十七大首次提出, 在初次收入分配中也要实现公平与效率的统一。党内外专家指出,中共这一理念变革,意在 遏制近年收入分配状况恶化、贫富差距不断扩大的趋势。 胡锦涛在十七大上作报告时说,“初次分配和再分配都要处理好效率和公平的关系, 再分配更加注重公平”;他还强调,要“提高劳动报酬在初次分配中的比重
西北工业大学自动化学院:《自动控制原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第14讲 根轨迹法的基本概念
文档格式:PPT 文档大小:691KB 文档页数:18
根轨迹法:三大分析校正方法之一 特点: (1)图解方法,直观、形象 (2)适用于研究当系统中某一参数变化时,系统性能的变化趋势。 (3)近似方法,不十分精确
江西理工大学理学院:《高等数学》第八章 重积分(8-4)三重积分的概念及计算方法
文档格式:PDF 文档大小:177.79KB 文档页数:26
一、三重积分的定义 设f(x,y,)是空间有界闭区域Ω上的有界 函数,将闭区域Ω任意分成n个小闭区域△v, △,,△v,其中△v表示第个小闭区域,也表 示它的体积,在每个△v上任取一点(5)作 乘积f(,△v,(i=1,2,n),并作和,如 果当各小闭区域的直径中的最大值λ趋近于零 时,这和式的极限存在,则称此极限为函数 f(x,y,z)在闭区域Ω上的三重积分,记为 f(x, y,), Ω
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