科研设计目的 如果将每一种研究均视为一种测量,设计的目的便是保证这种测量的准确性(accuracy) 系统误差一真实性(validity) 影响测量准确性原因 随机误差一精确性(precision)

逐步判别分析 在判别函数中,判别作用大的指标尽可能不要遗漏,作用小的指标则要尽量排除。逐步判别分析可对指标进行筛选,挑出必要的、较好的指标组合,建立判别函数,从而提高判别效果

一、问题的提出: 二、临床上疗效、预后的评价常用疾病的结局指标:如有效率、治愈率、死亡率指标比较,对于在短期内能明确治疗效果的疾病是适用的。但对于肿瘤和慢性疾病,其指标的评价不全面

目的:进行组织芯片制作可行性探讨为快速、规范、简便、经济地进行各项科研工作提供一种新的技术方法。 方法:制作出组织芯片蜡块,进行HE、免疫组织化学和荧光原位杂交(FISH)染色,对组织芯片免疫组化与普通免疫组 化的结果进行比较。结果:各种染色切片上的组织芯基本符合观察需要,芯片免疫组化结果与普通免疫组化结果在 统计学上无显著性差异。结

(一)单项选择题 1.观察单位为研究中的()。 A.样本 B.全部对象 C.影响因素 D.个体 2.总体是由() A.个体组成 B.研究对象组成 C.同质个体组成 D.研究指标组成

第六章几种离散型变量的分布及其应用 连续型随机变量:数值变量资料。 离散型随机变量:分类变量资料经整理后 得到的例数。 连续型随机变量有n个,无数种; 离散型随机变量只有一个,(n+1)种

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采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量

t检验,亦称 student检验( Student'’sttest),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。 一、样本均数与总体均数的比较 二、配对资料的比较 三、两样本均数的比较 四、大样本均数比较的u检验 五、正态性检验与两方差齐性检验

判别分析:已知分为若干类的前提下,判定观察对象的归属。 聚类分析:不知道应分多少类的情况下,进行探索性分析,对观察对象依据某些数量特征适当分类。 1.指标聚类(R型聚类) 2.样品聚类(Q型聚类)