簡(jiǎn)介：1申請(qǐng)揚(yáng)州大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文揚(yáng)州大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文統(tǒng)計(jì)學(xué)三大分布與正態(tài)分布的差異統(tǒng)計(jì)學(xué)三大分布與正態(tài)分布的差異年級(jí)專業(yè)學(xué)生姓名指導(dǎo)教師揚(yáng)州大學(xué)本科生畢業(yè)論文3STATISTICSISABRANCHOFAPPLIEDMATHEMATICS,THEMATHEMATICALMODELSAREMAINLYESTABLISHEDBYTHEPROBABILITYANDSTATISTICSTHEORYBASEDONTHECOLLECTINGTHEDATA,SOASTOCONDUCTTHEQUANTITATIVEANALYSIS,ANDOBTAINTHECORRECTINFERENCEITISWIDELYUSEDINTHESUBJECTS,SUCHASPHYSICAL,SOCIALSCIENCE,INDUSTRIALANDCOMMERCIALFIELD,ANDGOVERNMENTINTELLIGENCEDECISIONTHEPROCESSOFTHEDATAANALYSISWILLNEEDTOUSETHEDATADISTRIBUTIONSTOSTUDYINPRACTICE,MANYRANDOMPHENOMENAAREOBEDIENTFORTHENORMALDISTRIBUTIONS,ORAPPROXIMATELYANDTHETHREESTATISTICALDISTRIBUTIONSSTRUCTUREDBYTHENORMALDISTRIBUTIONSHAVEEXTENSIVEAPPLICATIONS,BECAUSETHESETHREEDISTRIBUTIONSISEXPLICITLYBACKGROUND,ANDTHESAMPLINGDISTRIBUTIONDENSITYFUNCTIONHAVEOBVIOUSEXPRESSIONSRESEARCHONTHEDISTRIBUTIONSANDNORMALDISTRIBUTIONSISUSEFULFORTHESTUDYOFECONOMICSECURITYANDFINANCIALINSURANCEFIELDS,POPULATIONSTATISTICS,ETCTHISPAPERDISCUSSESTHETHREESTATISTICALDISTRIBUTIONSANDNORMALDISTRIBUTIONS,THEIRDENSITYFUNCTIONSARECOMPAREDTHESECONDCHAPTERPRESENTSTHEDEFINITIONOFTHENORMALDISTRIBUTION,THEDISTRIBUTIONOFNATURE,THREEDEFINITIONSANDPROPERTIESTHETHIRDCHAPTERCOVERSANORMALDISTRIBUTIONANDTHEDENSITYFUNCTIONSOFTHETHREEDISTRIBUTIONS,ANDTHENTHEDENSITYFUNCTIONSARECOMPAREDKEYWORDSTHENORMALDISTRIBUTIONTHREEDISTRIBUTIONDENSITYFUNCTION

簡(jiǎn)介：統(tǒng)計(jì)學(xué)2075在線作業(yè)2試卷總分100得分100一、單選題共10道試題,共40分1抽樣方法按抽取樣本的方式不同,可分為。A大樣本和小樣本B重復(fù)抽樣和不重復(fù)抽樣C點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)D純隨機(jī)抽樣和分層抽樣答案B2某地區(qū)2005年的零售物價(jià)指數(shù)為105,這說明。A商品銷售量增長(zhǎng)5B商品銷售平均價(jià)格增長(zhǎng)了5C由于價(jià)格變動(dòng)使銷售量增長(zhǎng)了5D由于銷售量變動(dòng)使價(jià)格增長(zhǎng)了5答案B3在綜合統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析的基礎(chǔ)上,對(duì)社會(huì)總體的數(shù)量特征作出歸納、推斷和預(yù)測(cè)的方法是。A大量觀察法B統(tǒng)計(jì)分組法C綜合指標(biāo)法D可能上升也可能下降答案B7在其他條件不變的情況下,總體數(shù)據(jù)的方差越大,估計(jì)時(shí)所需要的樣本量。A不變B越小C可能大也可能小D越大答案D8總指數(shù)的兩種計(jì)算形式是。A綜合指數(shù)和平均指數(shù)B數(shù)量指標(biāo)指數(shù)和質(zhì)量指標(biāo)指數(shù)C固定構(gòu)成指數(shù)的結(jié)構(gòu)影響指數(shù)D個(gè)體指數(shù)和綜合指數(shù)答案A9某森林公園的一項(xiàng)研究試圖確定哪些因素有利于成年松樹長(zhǎng)到60英尺以上的高度。經(jīng)估計(jì),森林公園生長(zhǎng)著25000棵成年松樹,該研究需要從中隨機(jī)抽取250棵成年松樹并丈量它們的高度進(jìn)行分析。該研究的總體是。

簡(jiǎn)介：醫(yī)師資格考試藍(lán)寶書醫(yī)師資格考試藍(lán)寶書預(yù)防醫(yī)學(xué)預(yù)防醫(yī)學(xué)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法第一節(jié)基本概念和基本步驟（非常重要）一、統(tǒng)計(jì)工作的基本步驟設(shè)計(jì)（最關(guān)鍵、決定成?。?、搜集資料、整理資料、分析資料。總體根據(jù)研究目的決定的同質(zhì)研究對(duì)象的全體，確切地說，是性質(zhì)相同的所有觀察單位某一變量值的集合?？傮w的指標(biāo)為參數(shù)。實(shí)際工作中，經(jīng)常是從總體中隨機(jī)抽取一定數(shù)量的個(gè)體，作為樣本，用樣本信息來推斷總體特征。樣本的指標(biāo)為統(tǒng)計(jì)量。由于總體中存在個(gè)體變異，抽樣研究中所抽取的樣本，只包含總體中一部分個(gè)體，這種由抽樣引起的差異稱為抽樣誤差。抽樣誤差愈小，用樣本推斷總體的精確度愈高；反之，其精確度愈低。某事件發(fā)生的可能性大小稱為概率，用P表示，在0～1之間，0和1為肯定不發(fā)生和肯定發(fā)生，介于之間為偶然事件，005不拒絕H0，差別無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義005≥T005（V）≤005拒絕H0，接受H1，差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義001≥T001（V）≤001拒絕H0，接受H1，差別有高度統(tǒng)計(jì)學(xué)意義五、兩均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)（常考）1樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較U檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)用于樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較。理論上要求樣本來自正態(tài)分布總體實(shí)際中，只要樣本例數(shù)N較大，或N小但總體標(biāo)準(zhǔn)差Σ已知，就選用U檢驗(yàn)。N較小且Σ未知時(shí)，用于T檢驗(yàn)。兩樣本均數(shù)比較時(shí)還要求兩總體方差等。XST???X以算得的統(tǒng)計(jì)量T，按表所示關(guān)系作判斷。2配對(duì)資料的比較在醫(yī)學(xué)研究中，常用配對(duì)設(shè)計(jì)。配對(duì)設(shè)計(jì)主要有四種情況①同一受試對(duì)象處理前后的數(shù)據(jù)；②同一受試對(duì)象兩個(gè)部位的數(shù)據(jù)；③同一樣品用兩種方法（儀器等）檢驗(yàn)的結(jié)果；④配對(duì)的兩個(gè)受試對(duì)象分別接受兩種處理后的數(shù)據(jù)。情況①的目的是推斷其處理有無作用；情況②、③、④的目的是推斷兩種處理（方法等）的結(jié)果有無差別。NSSTDD/D0D???V對(duì)子數(shù)1；如處理前后或兩法無差別，則其差數(shù)D的總體均數(shù)應(yīng)為0，可看作樣本均數(shù)和總體均數(shù)0的比較。為差數(shù)的均數(shù)；為差數(shù)均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，SD為差數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)DDDS差；N為對(duì)子數(shù)。因計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量是T，按表所示關(guān)系作判斷。3完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的兩樣本均數(shù)的比較亦稱成組比較。目的是推斷兩樣本各自代表的總體均數(shù)Μ1與Μ2是否相等。根據(jù)樣本含量N的大小，分U檢驗(yàn)與T檢驗(yàn)。T檢驗(yàn)用于兩樣本含量N1、N2較小時(shí)，且要求兩總體方差相等，即方差齊。若被檢驗(yàn)的兩樣本方差相差顯著則需用T′檢驗(yàn)。U檢驗(yàn)兩樣本量足夠大，N50。2XXXX211ST???21XXS?21212CNNNNS?211211221212CNNNSNSS???VN11N21N1N22式中，為兩樣本均數(shù)之差的標(biāo)準(zhǔn)誤，SC2為合并估計(jì)方差（COMBINEDESTIMATE21XXS?VARIANCE）。算得的統(tǒng)計(jì)量為T，按表所示關(guān)系做出判斷。4Ⅰ型錯(cuò)誤和Ⅱ型錯(cuò)誤棄真，拒絕正確的H0為Ⅰ型錯(cuò)誤Α表示，若顯著性水平Α定為005，則犯Ⅰ型錯(cuò)誤的概率005；接受錯(cuò)誤的H0為Ⅱ型錯(cuò)誤，概率用Β表示，Β值的大

簡(jiǎn)介：1醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)各章練習(xí)題與答案醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)各章練習(xí)題與答案第一章第一章醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)中的基本概念醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)中的基本概念一、單向選擇題1醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的對(duì)象是A醫(yī)學(xué)中的小概率事件B各種類型的數(shù)據(jù)C動(dòng)物和人的本質(zhì)D疾病的預(yù)防與治療E．有變異的醫(yī)學(xué)事件2用樣本推論總體，具有代表性的樣本指的是A．總體中最容易獲得的部分個(gè)體B．在總體中隨意抽取任意個(gè)體C．挑選總體中的有代表性的部分個(gè)體D．用配對(duì)方法抽取的部分個(gè)體E．依照隨機(jī)原則抽取總體中的部分個(gè)體3下列觀測(cè)結(jié)果屬于等級(jí)資料的是A．收縮壓測(cè)量值B．脈搏數(shù)C．住院天數(shù)D．病情程度E．四種血型4隨機(jī)誤差指的是A測(cè)量不準(zhǔn)引起的誤差B由操作失誤引起的誤差C選擇樣本不當(dāng)引起的誤差D選擇總體不當(dāng)引起的誤差E由偶然因素引起的誤差5收集資料不可避免的誤差是A隨機(jī)誤差B系統(tǒng)誤差C過失誤差D記錄誤差E．儀器故障誤差答案答案EEDEA二、簡(jiǎn)答題二、簡(jiǎn)答題1常見的三類誤差是什么應(yīng)采取什么措施和方法加以控制參考答案參考答案常見的三類誤差是（1）系統(tǒng)誤差在收集資料過程中，由于儀器初始狀態(tài)未調(diào)整到零、標(biāo)準(zhǔn)試劑未經(jīng)校正、醫(yī)生掌握療效標(biāo)準(zhǔn)偏高或偏低等原因，可造成觀察結(jié)果傾向性的偏大或偏小，這叫系統(tǒng)誤差。要盡量查明其原因，必須克服。（2）隨機(jī)測(cè)量誤差在收集原始資料過程中，即使儀器初始狀態(tài)及標(biāo)準(zhǔn)試劑已經(jīng)校正，但是，由于各種偶然因素的影響也會(huì)造成同一對(duì)象多次測(cè)定的結(jié)果不完全一致。譬如，實(shí)驗(yàn)操作員操作技術(shù)不穩(wěn)定，不同實(shí)驗(yàn)操作員之間的操作差異，電壓不穩(wěn)及環(huán)境溫度差異等因素造成測(cè)量結(jié)果的誤差。對(duì)于這種誤差應(yīng)采取相應(yīng)的措施加以控制，至少應(yīng)控制在一定的允許范圍內(nèi)。一般可以用技術(shù)培訓(xùn)、指定固定實(shí)驗(yàn)操作員、加強(qiáng)責(zé)任感教育及購(gòu)置一定精度的穩(wěn)壓器、恒溫裝置等措施，從而達(dá)到控制的目的。（3）抽樣誤差即使在消除了系統(tǒng)誤差，并把隨機(jī)測(cè)量誤差控制在允許范圍內(nèi)，樣本均數(shù)（或其它統(tǒng)計(jì)量）與總體均數(shù)（或其它參數(shù)）之間仍可能有差異。這種差異是由抽樣引起的，故這種誤差叫做抽樣誤差，要用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行正確分析。2抽樣中要求每一個(gè)樣本應(yīng)該具有哪三性參考答案參考答案從總體中抽取樣本，其樣本應(yīng)具有“代表性”、“隨機(jī)性”和“可靠性”。（1）代表性就是要求樣本中的每一個(gè)個(gè)體必須符合總體的規(guī)定。（2）隨機(jī)性就是要保證總體中的每個(gè)個(gè)體均有相同的幾率被抽作樣本。（3）可靠性即實(shí)驗(yàn)的結(jié)果要具有可重復(fù)性，即由科研課題的樣本得出的結(jié)果所推測(cè)總體的結(jié)論有較大的可信度。由于個(gè)體之間存在差異,只有觀察一定數(shù)量的個(gè)體方能體現(xiàn)出其客觀規(guī)律性。每個(gè)樣本的含量越多，可靠性會(huì)越大，但是例數(shù)增加，人力、物力都會(huì)發(fā)生困難，所以應(yīng)以“足夠”為準(zhǔn)。需要作“樣本例數(shù)估計(jì)”。3什么是兩個(gè)樣本之間的可比性參考答案參考答案可比性是指處理組（臨床設(shè)計(jì)中稱為治療組）與對(duì)照組之間，除處理因素不同外，其他可能影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的因素要求基本齊同，也稱為齊同對(duì)比原則。第二章第二章集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)描述集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)描述一、單項(xiàng)選擇題一、單項(xiàng)選擇題1某醫(yī)學(xué)資料數(shù)據(jù)大的一端沒有確定數(shù)值，描述其集中趨勢(shì)適用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)是A中位數(shù)B幾何均數(shù)3230～59797245～3100100合計(jì)100畫直方圖051015202530110125140155170185200215230245膽固醇含量頻數(shù)圖某地100例3040歲健康男子血清總膽固醇值的頻數(shù)分布（2）計(jì)算均數(shù)和中位數(shù)1107521257542457531829MG/DL100X??????501000533170151794MG/DL27MP???????（）從上述直方圖能夠看出此計(jì)量指標(biāo)近似服從正態(tài)分布，選用均數(shù)較為合適。（3）計(jì)算百分位數(shù)510000521251513625MG/DL4P??????（）2510002517155151625MG/DL16P??????（）7510007572200152035MG/DL13P??????（）951000959223015239MG/DL5P??????（）3．測(cè)得10名肝癌病人與16名正常人的血清乙型肝炎表面抗原HBSAG滴度如下表，試分別計(jì)算它們的平均滴度。肝癌病人與正常人的血清乙肝表面抗原HBSAG滴度

簡(jiǎn)介：1目錄目錄摘要摘要1一、一、項(xiàng)目背景項(xiàng)目背景211研究目的212研究意義213項(xiàng)目調(diào)查對(duì)象214項(xiàng)目調(diào)查時(shí)間2二、數(shù)據(jù)收集二、數(shù)據(jù)收集321問卷調(diào)查322問卷結(jié)構(gòu)323數(shù)據(jù)收集方式324數(shù)據(jù)處理方式325信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)就業(yè)意向調(diào)查問卷3三、數(shù)據(jù)分析三、數(shù)據(jù)分析431根據(jù)調(diào)查結(jié)果，對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行整體分析432就業(yè)意向相關(guān)分析733回歸分析834對(duì)調(diào)查結(jié)果的認(rèn)識(shí)10四、結(jié)果與結(jié)論四、結(jié)果與結(jié)論1041、調(diào)查研究的建議1042總結(jié)112一、一、項(xiàng)目背景項(xiàng)目背景11研究目的“民以生為本，以業(yè)為基，有業(yè)為樂，無業(yè)為禍”。就業(yè)是大學(xué)生人生一次重要的選擇，每個(gè)大學(xué)生都希望自己在社會(huì)上能有一個(gè)合適的位置，為社會(huì)、家庭做出貢獻(xiàn)，實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值。在這個(gè)高速發(fā)展的階段，我國(guó)每年的大學(xué)生畢業(yè)人數(shù)逐年上升，大學(xué)生就業(yè)成為亟待解決的問題。面對(duì)嚴(yán)峻的就業(yè)形式，大學(xué)生如何應(yīng)對(duì)就業(yè)問題顯得尤為重要。作為大三的我們即將畢業(yè)，面臨就業(yè)問題，此次我們研究的課題就是關(guān)于信息系統(tǒng)與信息管理專業(yè)的就業(yè)方向統(tǒng)計(jì)分析。12研究意義對(duì)大學(xué)生自身而言，如此就業(yè)韓流的形勢(shì)下，大學(xué)生們?cè)撊绾螛淞⒄_的就業(yè)觀以適應(yīng)當(dāng)前大學(xué)生的就業(yè)現(xiàn)狀是我們調(diào)查的重點(diǎn)，同時(shí)，也是為深入了解當(dāng)前信管專業(yè)求職意向和對(duì)就業(yè)觀的研究以及對(duì)當(dāng)今就業(yè)形勢(shì)的分析，從而了解就業(yè)意向與影響就業(yè)的因素，指導(dǎo)和幫助我們就業(yè)，并為信管專業(yè)學(xué)生提供一定參考數(shù)據(jù)，安徽新華學(xué)院信心管理與信息系統(tǒng)專業(yè)2班于近期開展了信管專業(yè)就業(yè)方向的調(diào)研方向。本次調(diào)研共發(fā)放調(diào)查問卷40份，回收有效問卷40份。經(jīng)過綜合匯總、分析比對(duì)調(diào)研資料。13項(xiàng)目調(diào)查對(duì)象14項(xiàng)目調(diào)查時(shí)間2014年4月17日至2014年4月23日

簡(jiǎn)介：中文中文4770字出處出處JOURNALOFMATERIALSFORENERGYSYSTEMS,1986,82168175對(duì)重型柴油發(fā)動(dòng)機(jī)上活塞環(huán)槽磨損的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法加速測(cè)試R．KRIVOYJKCOLVILLANDDHPARSONS這是一個(gè)運(yùn)用跨學(xué)科只是探討發(fā)生在重型柴油機(jī)內(nèi)的活塞第二環(huán)槽的磨損現(xiàn)象。磨損機(jī)制和發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)加重被鑒別出來；這些信息被用來開發(fā)一個(gè)加速發(fā)動(dòng)機(jī)測(cè)試。一個(gè)部分配置法實(shí)驗(yàn)只在探討在這個(gè)問題上各種對(duì)活塞和活塞環(huán)有影響的因素。加速試驗(yàn)的分析導(dǎo)致了一個(gè)硬件組合磨損現(xiàn)象消除了。簡(jiǎn)介活塞和活塞環(huán)是重型柴油發(fā)動(dòng)機(jī)的關(guān)鍵組成部分，這篇文章闡述了努力來解決一個(gè)涉及這些元件的磨損現(xiàn)象的一個(gè)調(diào)查，尤其是從制造和可靠性方面。發(fā)動(dòng)機(jī)部件磨損在很大幾率上與制作材料和發(fā)動(dòng)機(jī)工況有關(guān)。康明斯發(fā)動(dòng)機(jī)，一個(gè)14公升排量六缸重型柴油機(jī)，主要用來給高速公路重型機(jī)車提供動(dòng)力。在過去的幾年里，這種類型的應(yīng)用增加了對(duì)電力的需求導(dǎo)致大量的活塞環(huán)槽磨損。進(jìn)行了若干調(diào)查作為一個(gè)底質(zhì)的監(jiān)測(cè)問題。信息都被聚合起來以幫助找出促成迅速磨損的因素。在實(shí)驗(yàn)室里模擬這種現(xiàn)象對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行試驗(yàn)。以往的所有途徑都沒有達(dá)成一個(gè)對(duì)磨損現(xiàn)象背后原因的全面理解或者在實(shí)驗(yàn)室中復(fù)制模擬出這種磨損機(jī)制。幾個(gè)在車隊(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)上找到的磨損的活塞出發(fā)了一個(gè)對(duì)這些長(zhǎng)期存在的問題的集中解決，并試圖找到一個(gè)可以接受的解決辦法。一個(gè)由來自各個(gè)應(yīng)用工程的專家組成的跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)成立了，包括制造工程,材料工程,度量學(xué)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、產(chǎn)品開發(fā)、產(chǎn)品工程,采購(gòu),可靠性分析、以及服務(wù)工程。一個(gè)公認(rèn)的迫切需求是在實(shí)驗(yàn)室控制條件下，復(fù)制出磨損環(huán)境并在短時(shí)間內(nèi)觀察到客戶發(fā)動(dòng)機(jī)上的磨損狀況。這種需求事實(shí)上只能通過適當(dāng)?shù)臋z測(cè)技術(shù)，多樣的可能的設(shè)計(jì)和制造的改變才能夠產(chǎn)生出來。討論加速測(cè)試的發(fā)展和變量測(cè)量2圖3測(cè)試時(shí)間與環(huán)槽磨損的關(guān)系康明斯發(fā)動(dòng)機(jī)有三個(gè)汽缸蓋，每一個(gè)汽缸蓋覆蓋兩個(gè)活塞，它被用來在第100小時(shí)和200小時(shí)來進(jìn)行部分檢查用以觀察和測(cè)量連續(xù)性的傷害。最靠前的汽缸蓋下面的活塞在第100,200和300小時(shí)時(shí)候檢查，中間汽缸蓋下面的活塞在第200和300小時(shí)檢查，剩下的兩個(gè)活塞在第300小時(shí)檢查。考慮到第二個(gè)活塞環(huán)槽的特定形狀，它的幾何特征由一對(duì)校準(zhǔn)針進(jìn)行直徑測(cè)量。圖2顯示了其測(cè)量手法。用直徑的變化作為時(shí)間的一個(gè)函數(shù)來計(jì)算環(huán)槽的磨損。圖3顯示的是在測(cè)試時(shí)間和磨損之間發(fā)現(xiàn)的聯(lián)系。即使是100小時(shí)后測(cè)量到重大磨損，在這個(gè)測(cè)試中仍然被設(shè)定運(yùn)行200小時(shí)以獲得更多有差別性的功率。這次測(cè)量的磨損量是在從實(shí)際運(yùn)行中磨損的活塞上測(cè)量返回的數(shù)據(jù)范圍之內(nèi)。一個(gè)光學(xué)對(duì)照機(jī)也被用來獲得活塞環(huán)槽橫截面在第0,100,200,300小時(shí)的圖形描述。其他幾個(gè)視覺檢測(cè)方案和分級(jí)量表被用來評(píng)估和記錄活塞環(huán)槽的損壞過程。然而，測(cè)量活塞環(huán)槽直徑的變化很明顯是量化環(huán)槽磨損的最佳方法。磨損機(jī)理的冶金學(xué)評(píng)價(jià)這個(gè)調(diào)查研究過程中所用的活塞和活塞環(huán)，分別是用E332T5SAE334鋁合金上方插入耐蝕鎳合金和馬氏體球墨鑄鐵制成的。實(shí)際運(yùn)行中發(fā)動(dòng)機(jī)上的活塞和活塞環(huán)裝置返回?cái)?shù)據(jù)被當(dāng)做第二個(gè)活塞鋁制環(huán)槽上觀察到磨損的結(jié)果。這些回收的組件提供了識(shí)別，描述，甚至是在實(shí)驗(yàn)室中復(fù)制活塞第二個(gè)環(huán)槽磨損過程的基礎(chǔ)。比如說，在引擎和引擎之間，同一個(gè)引擎的發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸之間，磨損和擊穿變形都存在著顯著差異。

簡(jiǎn)介：點(diǎn)擊查看更多外文翻譯--對(duì)重型柴油發(fā)動(dòng)機(jī)上活塞環(huán)槽磨損的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法加速測(cè)試精彩內(nèi)容。

簡(jiǎn)介：IEEETRANSACTIONSONBIOMEDICALENGINEERING,VOL59,NO6,JUNE20121499AUTOMATICMOTIONANDNOISEARTIFACTDETECTIONINHOLTERECGDATAUSINGEMPIRICALMODEDECOMPOSITIONANDSTATISTICALAPPROACHESJINSEOKLEE,MEMBER,IEEE,DAVIDDMCMANUS,SNEHMERCHANT,ANDKIHCHON,SENIORMEMBER,IEEEABSTRACTWEPRESENTAREALTIMEMETHODFORTHEDETECTIONOFMOTIONANDNOISEMNARTIFACTS,WHICHFREQUENTLYINTERFERESWITHACCURATERHYTHMASSESSMENTWHENECGSIGNALSARECOLLECTEDFROMHOLTERMONITORSOURMNARTIFACTDETECTIONAPPROACHINVOLVESTWOSTAGESTHEFIRSTSTAGEINVOLVESTHEUSEOFTHEFIRSTORDERINTRINSICMODEFUNCTIONFIMFFROMTHEEMPIRICALMODEDECOMPOSITIONTOISOLATETHEARTIFACTS’DYNAMICSASTHEYARELARGELYCONCENTRATEDINTHEHIGHERFREQUENCIESTHESECONDSTAGEOFOURAPPROACHUSESTHREESTATISTICALMEASURESONTHEFIMFTIMESERIESTOLOOKFORCHARACTERISTICSOFRANDOMNESSANDVARIABILITY,WHICHAREHALLMARKSIGNATURESOFMNARTIFACTSTHESHANNONENTROPY,MEAN,ANDVARIANCEWETHENUSETHERECEIVER–OPERATORCHARACTERISTICSCURVEONHOLTERDATAFROM15HEALTHYSUBJECTSTODERIVETHRESHOLDVALUESASSOCIATEDWITHTHESESTATISTICALMEASURESTOSEPARATEBETWEENTHECLEANANDMNARTIFACTS’DATASEGMENTSWITHTHRESHOLDVALUESDERIVEDFROM15TRAININGDATASETS,WETESTEDOURALGORITHMSON30ADDITIONALHEALTHYSUBJECTSOURRESULTSSHOWTHATOURALGORITHMSAREABLETODETECTTHEPRESENCEOFMNARTIFACTSWITHSENSITIVITYANDSPECIFICITYOF9663AND9473,RESPECTIVELYINADDITION,WHENWEAPPLIEDOURPREVIOUSLYDEVELOPEDALGORITHMFORATRIALFIBRILLATIONAFDETECTIONONTHOSESEGMENTSTHATHAVEBEENLABELEDTOBEFREEFROMMNARTIFACTS,THESPECIFICITYINCREASEDFROM7366TO8504WITHOUTLOSSOFSENSITIVITY7448–7462ONSIXSUBJECTSDIAGNOSEDWITHAFFINALLY,THECOMPUTATIONTIMEWASLESSTHAN02SUSINGAMATLABCODE,INDICATINGTHATREALTIMEAPPLICATIONOFTHEALGORITHMSISPOSSIBLEFORHOLTERMONITORINGINDEXTERMSATRIALFIBRILLATIONAF,EMPIRICALMODEDECOMPOSITIONEMD,HOLTERRECORDING,MOTIONANDNOISEMNARTIFACTDETECTION,STATISTICALMETHODIINTRODUCTIONWEHAVERECENTLYDEVELOPEDANALGORITHMFORACCURATEANDREALTIMEDETECTIONOFATRIALFIBRILLATIONAFTHATISWELLSUITEDFORCONTINUOUSECGMONITORINGAPPLICATIONS1MANUSCRIPTRECEIVEDJANUARY21,2011REVISEDJUNE27,2011ANDOCTOBER25,2011ACCEPTEDNOVEMBER5,2011DATEOFPUBLICATIONNOVEMBER10,2011DATEOFCURRENTVERSIONMAY18,2012THISWORKWASFUNDEDINPARTBYTHEOFFICEOFNAVALRESEARCHWORKUNITUNDERGRANTN000140810244ASTERISKINDICATESCORRESPONDINGAUTHORJLEEISWITHTHEDEPARTMENTOFBIOMEDICALENGINEERING,WORCESTERPOLYTECHNICINSTITUTE,MA01609USAEMAILJINSEOKWPIEDUDDMCMANUSISWITHTHECARDIOLOGYDIVISION,DEPARTMENTSOFMEDICINEANDQUANTITATIVEHEALTHSCIENCES,UNIVERSITYOFMASSACHUSETTSMEDICALCENTER,WORCESTER,MA01605USAEMAILMCMANUSDUMMHCORGSMERCHANTISWITHTHESCOTTCARECORPORATION,CLEVELAND,OH44135USAEMAILSMERCHANTSCOTTCARECOMKHCHONISWITHTHEDEPARTMENTOFBIOMEDICALENGINEERING,WORCESTERPOLYTECHNICINSTITUTE,MA01609USAEMAILKICHONWPIEDUCOLORVERSIONSOFONEORMOREOFTHEFIGURESINTHISPAPERAREAVAILABLEONLINEATHTTP//IEEEXPLOREIEEEORGDIGITALOBJECTIDENTIFIER101109/TBME20112175729USEOFECGMONITORSEG,HOLTERMONITORSISCOMMONINTHEDIAGNOSISANDMANAGEMENTOFPATIENTSWITH,ORATRISKFOR,AF,GIVENTHEPAROXYSMAL,SHORTLIVED,ANDFREQUENTLYASYMPTOMATICNATUREOFTHISSERIOUSARRHYTHMIAMONITORINGFORAFISIMPORTANTBECAUSE,DESPITEOFTENBEINGPAROXYSMALANDASSOCIATEDWITHMINIMALORNOSYMPTOMS,AFISASSOCIATEDWITHSEVEREADVERSEHEALTHCONSEQUENCES,INCLUDINGSTROKE,HEARTFAILURE,ANDDEATH2OURTESTOFACCURACYOFTHEAFALGORITHMWASPERFORMEDONNOISEREMOVEDTESTDATABASES,WHICHALSOCONSISTEDOFHOLTERRECORDINGSCERTAINLY,MOTIONANDNOISEMNARTIFACTSARESIGNIFICANTDURINGHOLTERRECORDINGSANDCANLEADTOFALSEDETECTIONSOFAFCLINICIANSHAVECITEDMNARTIFACTSINAMBULATORYMONITORINGDEVICESASTHEMOSTCOMMONCAUSEOFFALSEALARMS,LOSSOFSIGNAL,ANDINACCURATEREADINGS3,4PREVIOUSCOMPUTATIONALEFFORTSHAVELARGELYRELIEDONMNARTIFACTREMOVAL,ANDSOMEOFTHEPOPULARMETHODSINCLUDELINEARFILTERING5,ADAPTIVEFILTERING6,7,WAVELETDENOISING8–10,ANDBAYESIANFILTERINGMETHODS11ONEMAINDISADVANTAGEOFTHEADAPTIVEFILTERINGMETHODSISTHATTHEYREQUIREAREFERENCESIGNAL,WHICHISPRESUMEDTOBECORRELATEDINSOMEWAYWITHTHEMNARTIFACTSFORMITIGATINGTHISLIMITATION,USEOFACCELEROMETERSTOOBTAINAREFERENCESIGNALHASRESULTEDINSOMESUCCESS12,13HOWEVER,THISAPPROACHHASNOTBEENAPPLIEDTOHOLTERMONITORSTHEWAVELETDENOISINGAPPROACHATTEMPTSTOSEPARATECLEANANDNOISYWAVELETCOEFFICIENTS,BUTITCANBEDIFFICULTTOUSESINCEITREQUIRESIDENTIFICATIONOFTHELOCATIONOFEACHECGMORPHOLOGYINCLUDINGTHEPANDTWAVES8–10BAYESIANFILTERINGREQUIRESESTIMATIONOFOPTIMALPARAMETERSUSINGANYVARIANTOFKALMANFILTERINGMETHODSEXTENDEDKALMANFILTER,EXTENDEDKALMANSMOOTHER,ORUNSCENTEDKALMANFILTER11THEMAINDISADVANTAGEOFTHEBAYESIANFILTERINGAPPROACHISTHEIMPROPERASSUMPTIONTHATNOISEHASANADDITIVEGAUSSIANPROBABILITYDENSITYFUNCTIONFURTHER,THEMETHODREQUIRESRPEAKLOCATIONSFOREACHCYCLEOFECGDATAWHILETHEAFOREMENTIONEDSIGNALPROCESSINGAPPROACHESHAVEBEENAPPLIED,THEYARENOTAPPROPRIATE,ANDCONSEQUENTLYMNARTIFACTSREMAINAKEYOBSTACLETOTHEACCURATEDETECTIONOFAFANDATRIALFLUTTER,WHICHISANEQUALLYPROBLEMATICARRHYTHMIAANOVELMETHODTOSEPARATECLEANECGPORTIONSFROMSEGMENTSWITHMNARTIFACTSINREALTIMEISURGENTLYNEEDEDFORMOREACCURATEDIAGNOSISANDTREATMENTOFCLINICALLYIMPORTANTATRIALARRHYTHMIASFOROURPAPER,THEAIMISTODETECTTHEPRESENCEOFMNARTIFACTSFORHOLTERAPPLICATIONS,THEREAREASUFFICIENTNUMBEROFCLEANSEGMENTSINEACHRECORDINGTHATMNCONTAMINATEDSEGMENTSCANBEDISCARDED,THEREBYINCREASINGTHESPECIFICITYOFAFIDENTIFICATIONMOREOVER,OURAFDETECTIONALGORITHMIS00189294/3100?2012IEEELEEETALAUTOMATICMOTIONANDNOISEARTIFACTDETECTIONINHOLTERECGDATA1501FIG2SQUAREDIMFBASEDONCLEANANDNOISYECGSIGNALACLEANECGSEGMENTBNOISYECGSEGMENTFIG3SIMPLIFIEDALGORITHMFORMNARTIFACTDETECTIONINANECGSEGMENTBYUSINGEMDANDTHREESTATISTICALTECHNIQUESFIG1AANDNOISYSIGNALSSEEFIG1BASSHOWNINFIG2,THEPEAKAMPLITUDESOFTHECLEANSIGNALSEEFIG2AAREANORDEROFMAGNITUDEHIGHERTHANTHOSEOFTHEMNCORRUPTEDSIGNALSEEFIG2B,INDICATINGTHATATHRESHOLDVALUECANBEDERIVEDTOSEPARATEBETWEENTHETWOTYPESOFSIGNALSWITHANORMALIZEDSQUAREDIMF,WEDETERMINETHEOPTIMUMLOWNOISELEVELTHRESHOLDLNLTVALUEANDDEFINEITASTHLNLTFOREACHTHLNLTVALUESTARTINGFROM0TO1ATANINCREMENTOF005,WEINVESTIGATETHEFOLLOWINGTHREESTATISTICALINDICESSHANNONENTROPYTOCHARACTERIZERANDOMNESS,AMEANVALUETOQUANTIFYLNLTLEVEL,ANDVARIANCETOQUANTIFYVARIABILITYIFALLVALUESOFSHANNONENTROPY,MEAN,ANDVARIANCEAREHIGHERTHANTHRESHOLDVALUESOFTHENT,THMEAN,ANDTHVAR,WEDECLARETHESEGMENTTOBEANOISECORRUPTEDSEGMENTTHEOVERALLALGORITHMISSUMMARIZEDINFIG3ONCETHLNLTANDTHETHRESHOLDSFORMAXIMUMSENSITIVITYANDSPECIFICITYAREDETERMINEDFOREACHOFTHETHREESTATISTICALVALUESTHENT,THMEAN,ANDTHVARUSINGTHERECEIVER–OPERATORCHARACTERISTICCURVEANALYSISONTHEDATA,ASDESCRIBEDINSECTIONIIB,NOFURTHERHEURISTICTUNINGFORTHETHRESHOLDVALUESISREQUIREDWEALSOINVESTIGATEDTHEOPTIMUMSEGMENTLENGTHLSEGFORMAXIMUMSENSITIVITYANDSPECIFICITYALONGWITHCOMPUTATIONALCOMPLEXITYBDATAACQUISITIONIDATACOLLECTIONANDDETERMINATIONOFOPTIMALTHRESHOLDVALUESWECOLLECTED5LEADECGHOLTERRECORDINGSSCOTTCARECORPORATIONFROM15HEALTHYSUBJECTSDATAWEREACQUIREDAT180HZWITH10BITRESOLUTIONFOR24HNONEOFTHESUBJECTSHADCLINICALLYAPPARENTCARDIOVASCULARDISEASETHE15HEALTHYSUBJECTSCOMPRISED8FEMALESAND7MALESOFAGE317±34YEARSDURINGHOLTERRECORDING,EACHSUBJECTWASASKEDTOPERFORMROUTINEDAILYACTIVITIESAMONGTHEACQUIREDDATA,WECOLLECTED14410SNOISYSEGMENTS,WHERERPEAKSWERENOTCLEARLYRECOGNIZABLEDUETOMNARTIFACTSALONGWITHTHENOISYSEGMENTS,WECOLLECTED14410SCLEANSEGMENTS,WHERERRINTERVALSWERECLEARLYDISCERNIBLENOTETHATTHEDECISIONTODEEMASEGMENTNOISECORRUPTEDORCLEANWASBASEDONTHECRITERIONOFWHETHERORNOTTHERPEAKSOFTHEECGWAVEFORMSWERERECOGNIZABLETOTHEEYEFORTHESELECTIONOFTHEOPTIMALTHRESHOLDSETCONSISTINGOFTHLNLT,THENT,THMEAN,ANDTHVAR,WESEARCHEDEVERYPOSSIBLECOMBINATIONAMONGTHE4DVECTORSWITHTHEFOLLOWINGINTERVALINCREMENTS1THLNLTVARIEDFROM0TO1ATINTERVALSOF0052THENTVARIEDFROM0TO1ATINTERVALSOF000013THMEANVARIEDFROM0TO1ATINTERVALSOF000014THRMSSDVARIEDFROM0TO001ATINTERVALSOF000001THEOPTIMALTHRESHOLDWASDETERMINEDACCORDINGTOACOMBINATIONOFTHEFOURTHRESHOLDVALUESTHATPROVIDEDTHEBESTACCURACYTHEACCURACYWASCALCULATEDASFOLLOWSACCURACYTPTNTPTNFPFN1WHERETP,TN,FPANDFNARETRUEPOSITIVES,TRUENEGATIVES,FALSEPOSITIVES,ANDFALSENEGATIVES,RESPECTIVELYWITHTHEDATALENGTH,LSEG5S,WEFOUNDTHEACCURACYOF09688,ANDTHESENSITIVITYANDSPECIFICITYVALUESOF09549AND09792,RESPECTIVELY1OPTIMALDATALENGTHANDCOMPUTATIONALTIMETODETERMINETHEOPTIMUMDATALENGTHLSEGFORMNARTIFACTSDETECTION,WEREPEATEDTHEAFOREMENTIONEDPROCEDUREWITHASEGMENTSIZEVARYINGFROM1TO10SATANINCREMENTOF1SBASEDONEACHLSEG1–10S,WEOBTAINEDTHEOPTIMALPARAMETERSEG,10SETSOFTHRESHOLDSETSANDPLOTTEDTHEACCURACYACCORDINGTOLSEG,ASSHOWNINFIG4ATHEACCURACYINCREASEDWHENLSEGINCREASED,BUTTHERATEOFINCREASEDECLINEDWHENLSEGWASEQUALTOORGREATERTHAN5SINADDITION,ASSHOWNINFIG4B,THECOMPUTATIONTIMEFORACLEANSEGMENTLINEARLYINCREASEDWITHTHELENGTHOFDATASEGMENTSHOWEVER,THECOMPUTATIONTIMEFORNOISYSEGMENTSDRAMATICALLYINCREASEDESPECIALLYWHENTHESEGMENTLENGTHEXCEEDED6S,ASSHOWNINFIG4CTAKINGINTOACCOUNTTHECOMPUTATIONALCOMPLEXITY,WECHOSETHEOPTIMUMLSEG5SNOTETHATTHECOMPUTATIONALTIMEWASOBTAINEDBYMATLAB2010AON266GHZINTELCORE2PROCESSORTABLEISUMMARIZESTHEFINALOPTIMALTHRESHOLDPARAMETERSAND

簡(jiǎn)介：經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂徒y(tǒng)計(jì)學(xué)方法下的動(dòng)態(tài)HOLTER心電圖運(yùn)動(dòng)偽影檢測(cè)中文中文8200字，字，4600單詞，單詞，24萬英文字符萬英文字符出處出處LEEJ,MCMANUSDD,MERCHANTS,ETALAUTOMATICMOTIONANDNOISEARTIFACTDETECTIONINHOLTERECGDATAUSINGEMPIRICALMODEDECOMPOSITIONANDSTATISTICALAPPROACHESJIEEETRANSACTIONSONBIOMEDICALENGINEERING,2011,5961499506經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂徒y(tǒng)計(jì)學(xué)方法下的動(dòng)態(tài)HOLTER心電圖運(yùn)動(dòng)偽影檢測(cè)偽影檢測(cè)AUTOMATICMOTIONANDNOISEARTIFACTDETECTIONINHOLTERECGDATAUSINGEMPIRICALMODEDECOMPOSITIONANDSTATISTICALAPPROACHESJINSEOKLEE,MEMBER,IEEE,DAVIDDMCMANUS,SNEHMERCHANT,ANDKIHCHON,SENIORMEMBER,IEEE摘要我們提出一個(gè)用于實(shí)時(shí)檢測(cè)連續(xù)接收到運(yùn)動(dòng)（HOLTER）心電圖的運(yùn)動(dòng)噪聲偽影的方法。運(yùn)動(dòng)噪聲偽影檢測(cè)方法分為兩個(gè)階段第一階段涉及使用FIMF模式固有模態(tài)函數(shù)分解出內(nèi)在的運(yùn)動(dòng)偽影，因?yàn)樗麄儚V泛的分布在高頻率部分。第二階段，使用三種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法從FIMF固有模態(tài)函數(shù)時(shí)間序列中尋找運(yùn)動(dòng)偽影隨機(jī)性和變異性的特點(diǎn)香農(nóng)熵，均值和方差。然后我們使用從15名健康受試者接收到的動(dòng)態(tài)心電圖特征曲線中計(jì)算出閾值，使用統(tǒng)計(jì)方法分離出純凈的數(shù)據(jù)段和運(yùn)動(dòng)（MN）偽影數(shù)據(jù)段。使用從15個(gè)心電數(shù)據(jù)段中提取的這15組閾值，然后再用我們的算法測(cè)試了30組健康受試者的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。此外，使用我們開發(fā)的算法檢測(cè)心房顫動(dòng)（AF）受試者被標(biāo)記為與運(yùn)動(dòng)噪聲偽影無關(guān)的數(shù)據(jù)段時(shí)，在沒有丟失敏感性7448–7462的條件下，六個(gè)被診斷為心房顫動(dòng)（AF）的受試者的運(yùn)動(dòng)噪聲偽影特異性從7366上升到8504。最后，發(fā)現(xiàn)使用MATALAB代碼測(cè)試該算法的運(yùn)行時(shí)間小于02秒，可以使用在動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)的心電監(jiān)測(cè)中。關(guān)鍵詞心房顫動(dòng)（AF），經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓‥MD），動(dòng)態(tài)心電圖記錄，運(yùn)動(dòng)噪聲（MN）偽影檢測(cè)，統(tǒng)計(jì)方法。1、介紹最近我們開發(fā)了一種實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)心房顫動(dòng)（AF）患者心電圖的算法，這種算法能夠使用在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者動(dòng)態(tài)心電圖中。ECG信號(hào)監(jiān)測(cè)儀（如動(dòng)態(tài)ECG信號(hào)）在診斷和疾病護(hù)理，如心房顫動(dòng)（AF）等高頻率的陣發(fā)性、致命性的心律失常，動(dòng)態(tài)ECG信號(hào)起著重要的作用2。心電監(jiān)測(cè)儀對(duì)于心房顫動(dòng)（AF）的診斷是很重要的，盡管心房顫動(dòng)（AF）經(jīng)常從良性的心律失常開始，但是心房顫動(dòng)的危害性很大，會(huì)導(dǎo)致心臟衰竭，中風(fēng)，甚至死亡。我們使用去除噪聲后動(dòng)態(tài)記錄的ECG數(shù)據(jù)來檢測(cè)心房顫動(dòng)算法的正確性。當(dāng)然，因?yàn)樾碾姅?shù)據(jù)檢測(cè)的過程中伴隨著運(yùn)動(dòng)偽影，可能導(dǎo)致檢測(cè)到的心房顫動(dòng)（AF）數(shù)據(jù)出現(xiàn)誤差。有著多年臨床經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師指出，動(dòng)態(tài)心電檢測(cè)設(shè)備中運(yùn)動(dòng)偽影是造成心電信號(hào)丟失和誤差的最主要的原因。34目前的計(jì)算工作在很大程度上依賴于運(yùn)動(dòng)（MN）偽影消除，而常用的一些方法，包括線性濾波5，自適應(yīng)濾波6，小波去噪810，和貝葉斯濾波11。自適應(yīng)濾波最主要的一個(gè)缺點(diǎn)是他們需要一個(gè)被假定為與某種方式和運(yùn)動(dòng)（MN）經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂徒y(tǒng)計(jì)學(xué)方法下的動(dòng)態(tài)HOLTER心電圖運(yùn)動(dòng)偽影檢測(cè)4）從信號(hào)中減去DTXT?MT5）用D（T）替換XT，重復(fù)上述步驟直到D（T）變?yōu)榱憔颠^程。停止迭代后，D（T）便是FIMF。結(jié)果表明，在經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥ǎ‥MD）的第一固有模態(tài)函數(shù)（FIMF）動(dòng)態(tài)存在，雖然它們已通過一個(gè)高通濾波器濾波（HPF）20濾波。因此，并不奇怪在第一固有模態(tài)函數(shù)（FIMF）中包含動(dòng)態(tài)噪音相關(guān)的任何及采樣數(shù)據(jù)21。被MN偽影損壞的ECG信號(hào)對(duì)以前的聲明仍然有效，例如我們觀察到的高通濾波信號(hào)〔參見圖。圖1（D）〕具有噪聲動(dòng)態(tài)的特性。為了說明心電圖信號(hào)噪聲中存在第一固有模態(tài)函數(shù)（FIMF），我們顯示一段5秒長(zhǎng)的ECG片段，從一個(gè)干凈和含噪聲的ECG段動(dòng)態(tài)心電記錄第一固有模態(tài)函數(shù)（FIMF）示于圖1。該心電圖段記錄了SCOTTCARE公司的的RZ153系列心電記錄儀在采樣頻率為180HZ，屏幕分辨率為10位下的ECG信號(hào)。在圖1中（A）是沒有任何噪聲的純凈ECG信號(hào)，圖1（C）的則在MN偽影條件下的ECG信號(hào)。圖1（B）是干凈的ECG信號(hào)下的FIMF。1（D）代表噪聲信號(hào)的FIMF。由圖中可見，干凈的ECG段的FIMF具有周期性，而MN偽影損壞ECG段有強(qiáng)烈變化的不規(guī)則動(dòng)態(tài)低幅度噪聲與無噪聲的ECG信號(hào)的FIMF相比。圖1第一固有模態(tài)函數(shù)（FIMF）基于干凈和噪聲提取的ECG信號(hào)。A干凈的ECG信號(hào)B干凈信號(hào)的FIMFC．含噪聲信號(hào)的ECGD噪聲信號(hào)的FIMF獲得第一固有模態(tài)函數(shù)（FIMF）之后，對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的處理，因?yàn)樗扔胸?fù)值又有正值，可以并歸到一個(gè)單恒定的單位值。注意隨著心電圖信號(hào)振幅來自不同受試者中，誰也可能有不同的引線配置和傳感器擴(kuò)增，我們將其值標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算FIMF的均方值。圖2顯示代表取平方后干凈的ECG信號(hào)參見圖1（A）的FIMF，以及含噪聲信號(hào)ECG參見（圖1的（B）。如圖2中所示，干凈的信號(hào)最大振幅參見圖2（A）是一個(gè)數(shù)量級(jí)比那些在MN損壞的ECG信號(hào)中更高中〔見圖2（B）〕，這表明通過一個(gè)閾值可以將這兩種類型的信號(hào)之進(jìn)行分離。

簡(jiǎn)介：點(diǎn)擊查看更多[雙語翻譯]--外文翻譯--經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂徒y(tǒng)計(jì)學(xué)方法下的動(dòng)態(tài)（holter）心電圖運(yùn)動(dòng)偽影檢測(cè)精彩內(nèi)容。

簡(jiǎn)介：淺析醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中常淺析醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中常見的統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)問題問題【摘要摘要】目的分析醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中常見的統(tǒng)計(jì)學(xué)問題；方法小組成員分別尋找各文獻(xiàn)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)錯(cuò)誤，共同討論并提出正確改正方法；結(jié)果本組發(fā)現(xiàn)目前醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中仍存在不少統(tǒng)計(jì)學(xué)錯(cuò)誤，包括統(tǒng)計(jì)圖表的設(shè)計(jì)不當(dāng)、資料處理方法的選擇不當(dāng)、統(tǒng)計(jì)結(jié)論錯(cuò)誤、未作統(tǒng)計(jì)學(xué)分析等等，對(duì)論文質(zhì)量造成了影響；討論醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)錯(cuò)誤,從根本上來說是作者自身對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的認(rèn)識(shí)不清造成的。因此,各醫(yī)學(xué)工作者應(yīng)全面系統(tǒng)地學(xué)習(xí)其理論，真正地理解并掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。【關(guān)鍵詞鍵詞】醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)錯(cuò)誤醫(yī)學(xué)科研論文是進(jìn)行科研交流的重要形式，也是反映醫(yī)學(xué)科研成果的主要載體，讀者能夠通過一篇嚴(yán)謹(jǐn)、科學(xué)的科研論文了解作者在該領(lǐng)域中所做的工作，進(jìn)而科學(xué)地判斷和評(píng)價(jià)研工作的水平及研究結(jié)論的可信度。（1）然而，本小組在一些醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn)了不少統(tǒng)計(jì)學(xué)方面的錯(cuò)誤，它們妨礙了作者得到正確的結(jié)論，影響了論文的質(zhì)量。本文把發(fā)現(xiàn)的這些錯(cuò)誤拿出來供大家一起討論，以期共同探討與學(xué)習(xí)。本組把發(fā)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用錯(cuò)誤分為以下幾類統(tǒng)計(jì)圖表的設(shè)計(jì)不當(dāng)、資料處理方法的選擇不當(dāng)、統(tǒng)計(jì)結(jié)論錯(cuò)誤、未作統(tǒng)計(jì)學(xué)分析和其它類。下面我們將分別對(duì)各類錯(cuò)誤進(jìn)行簡(jiǎn)要討論。1統(tǒng)計(jì)圖統(tǒng)計(jì)圖表的表的設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)不當(dāng)不當(dāng)資料處理方法的選擇直接關(guān)系到實(shí)驗(yàn)結(jié)論的準(zhǔn)確與否，然而我們?nèi)匀话l(fā)現(xiàn)一些文獻(xiàn)誤用T檢驗(yàn)、卡方分析，從而得到了錯(cuò)誤的結(jié)論。例二例二（3）誤用卡方檢驗(yàn)來分析單向有序資料誤用卡方檢驗(yàn)來分析單向有序資料實(shí)驗(yàn)題目實(shí)驗(yàn)題目中藥治療小兒病毒性心肌炎的臨床觀察研究方法研究方法將近年收治的病毒性心肌炎患兒分為中藥治療組及對(duì)照組，比較兩組患兒的治愈率及無效率。統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)方法采用SPSS100軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，計(jì)數(shù)資料采用卡方檢驗(yàn)，P＜005為有顯著性差異分析結(jié)果分析結(jié)果如圖本組討論組討論本類資料屬于等級(jí)變量資料。欲比較兩組的療效是否有差別，作者誤用一般的行列表的卡方檢驗(yàn)，這顯然是沒有考慮到等級(jí)這個(gè)因素，可因此損失大量信息，檢驗(yàn)效率不高，有時(shí)甚至得出錯(cuò)誤結(jié)論。這是由于卡方檢驗(yàn)只能說明各處理組結(jié)構(gòu)是否均衡而不能檢驗(yàn)效應(yīng)是否有差別，如果對(duì)其中的兩列不同療效的數(shù)值進(jìn)行調(diào)換，卡方值不會(huì)有變化，但秩和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量有變化。所以，該資料應(yīng)該采用利用等級(jí)信息較好的秩和檢驗(yàn)或RIDIT分析。例三例三（4）多個(gè)處理組與對(duì)照組的比較用兩組間的多個(gè)處理組與對(duì)照組的比較用兩組間的T檢驗(yàn)檢驗(yàn)研究題目研究題目不同劑量丙種球蛋白治療川崎病的臨床療效對(duì)比

簡(jiǎn)介：第一章數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)學(xué)思考與練習(xí)思考與練習(xí)思考題思考題11什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)怎樣理解統(tǒng)計(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的關(guān)系答統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門收集、整理、顯示和分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的科學(xué)。統(tǒng)計(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)存在密切關(guān)系，統(tǒng)計(jì)學(xué)闡述的統(tǒng)計(jì)方法來源于對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的研究，目的也在于對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的研究，離開了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)方法以致于統(tǒng)計(jì)學(xué)就失去了其存在意義。22試舉出日常生活或工作中統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及其規(guī)律性的例子。33簡(jiǎn)要說明統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的來源答統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于兩個(gè)方面直接的數(shù)據(jù)源于直接組織的調(diào)查、觀察和科學(xué)實(shí)驗(yàn)，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域，主要通過統(tǒng)計(jì)調(diào)查方式來獲得，如普查和抽樣調(diào)查。間接的數(shù)據(jù)從報(bào)紙、圖書雜志、統(tǒng)計(jì)年鑒、網(wǎng)絡(luò)等渠道獲得。44獲取直接統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的渠道主要有哪些55簡(jiǎn)要說明抽樣誤差和非抽樣誤差答統(tǒng)計(jì)調(diào)查誤差可分為非抽樣誤差和抽樣誤差。非抽樣誤差是由于調(diào)查過程中各環(huán)節(jié)工作失誤造成的，從理論上看，這類誤差是可以避免的。抽樣誤差是利用樣本推斷總體時(shí)所產(chǎn)生的誤差，它是不可避免的，但可以控制的。66一家大型油漆零售商收到了客戶關(guān)于油漆罐分量不足的許多抱怨。因此，他們開始檢查供貨商的集裝箱，有問題的將其退回。最近的一個(gè)集裝箱裝的是2440加侖的油漆罐。這家零售商抽查了50罐油漆，每一罐的質(zhì)量精確到4位小數(shù)。裝滿的油漆罐應(yīng)為4536KG。要求1描述總體；2描述研究變量；3描述樣本；4描述推斷。答1總體最近的一個(gè)集裝箱內(nèi)的全部油漆；2研究變量裝滿的油漆罐的質(zhì)量；3樣本最近的一個(gè)集裝箱內(nèi)的50罐油漆；4推斷50罐油漆的質(zhì)量應(yīng)為453650＝2268KG。77“可樂戰(zhàn)”是描述市場(chǎng)上“可口可樂”與“百事可樂”激烈競(jìng)爭(zhēng)的一個(gè)流行術(shù)語。這場(chǎng)戰(zhàn)役因影視明星、運(yùn)動(dòng)員的參與以及消費(fèi)者對(duì)品嘗試驗(yàn)優(yōu)先權(quán)的抱怨而頗具特色。假定作為百事可樂營(yíng)銷戰(zhàn)役的一部分，選擇了1000名消費(fèi)者進(jìn)行匿名性質(zhì)的品嘗試驗(yàn)即在品嘗試驗(yàn)中，兩個(gè)品牌不做外觀標(biāo)記，請(qǐng)每一名被測(cè)試者說出A品牌或B品牌中哪個(gè)口味更好。要求1描述總體；2描述研究變量；3描述樣本；此需采用幾何平均。77簡(jiǎn)述眾數(shù)、中位數(shù)和均值的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)合。答眾數(shù)、中位數(shù)和均值是分布集中趨勢(shì)的三個(gè)主要測(cè)度，眾數(shù)和中位數(shù)是從數(shù)據(jù)分布形狀及位置角度來考慮的，而均值是對(duì)所有數(shù)據(jù)計(jì)算后得到的。眾數(shù)容易計(jì)算，但不是總是存在，應(yīng)用場(chǎng)合較少；中位數(shù)直觀，不受極端數(shù)據(jù)的影響，但數(shù)據(jù)信息利用不夠充分；均值數(shù)據(jù)提取的信息最充分，但受極端數(shù)據(jù)的影響。88標(biāo)準(zhǔn)差和方差反映數(shù)據(jù)的什么特征99舉出均值和標(biāo)準(zhǔn)差應(yīng)用的例子。1010為什么要計(jì)算離散系數(shù)答在比較二組數(shù)據(jù)的差異程度時(shí)，由于方差和標(biāo)準(zhǔn)差受變量值水平和計(jì)量單位的影響不能直接比較，由此需計(jì)算離散系數(shù)作為比較的指標(biāo)。1111描述莖葉圖和箱線圖的畫法，并說明它們的用途。練習(xí)題練習(xí)題11為評(píng)價(jià)家電行業(yè)售后服務(wù)的質(zhì)量，隨機(jī)抽取了由100家庭構(gòu)成的一個(gè)樣本。服務(wù)質(zhì)量的等級(jí)分別表示為A好；B較好；C一般；D差；E較差。調(diào)查結(jié)果如下BECCADCBAEDACBCDECEEADBCCAEDCBBACDEABDDCCBCEDBCCBCDACBCDECEBBECCADCBAEBACDEABDDCADBCCAEDCBCBCEDBCCBC1指出上面的數(shù)據(jù)屬于什么類型；2用EXCEL制作一張頻數(shù)分布表；3繪制一張條形圖，反映評(píng)價(jià)等級(jí)的分布。解（1）由于表221中的數(shù)據(jù)為服務(wù)質(zhì)量的等級(jí)，可以進(jìn)行優(yōu)劣等級(jí)比較，但不能計(jì)算差異大小，屬于順序數(shù)據(jù)。（2）頻數(shù)分布表如下服務(wù)質(zhì)量等級(jí)評(píng)價(jià)的頻數(shù)分布服務(wù)質(zhì)量等級(jí)家庭數(shù)（頻數(shù)）頻率A1414B2121C3232D1818E1515

簡(jiǎn)介：中南大學(xué)現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育課程考試復(fù)習(xí)題及參考答案中南大學(xué)現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育課程考試復(fù)習(xí)題及參考答案統(tǒng)計(jì)學(xué)原理統(tǒng)計(jì)學(xué)原理1一、填空題一、填空題1標(biāo)志分為和數(shù)量標(biāo)志。2根據(jù)指標(biāo)反映的內(nèi)容不同分為數(shù)量指標(biāo)與。3調(diào)查誤差按產(chǎn)生原因分為登記誤差和。4統(tǒng)計(jì)分組的結(jié)果取決于分組標(biāo)志和。5某專業(yè)一年級(jí)有兩班，甲班26人，乙班24人，一次英語考試甲班平均70分，乙班平均80分，則該年級(jí)平均成績(jī)?yōu)椤?測(cè)定長(zhǎng)期趨勢(shì)最常用的方法是。7在001水平下，R通過檢驗(yàn)稱為相關(guān)關(guān)系。?8樣本1、2、5、8、9的方差是。9統(tǒng)計(jì)指標(biāo)由指標(biāo)名稱與構(gòu)成。10變量分為連續(xù)型變量和。11根據(jù)指標(biāo)數(shù)值的表現(xiàn)形式分為、相對(duì)指標(biāo)和平均指標(biāo)。12若XN1，4，則P1ΤYXCΤXYΤYXDΤXY≠ΤYX24總體各單位中標(biāo)志值的最大值和最小值的差為（）。A組距B組中值C全距D平均值25抽樣平均數(shù)的平均差EX與總體平均數(shù)之間的關(guān)系是（）。A平均差EX總體平均數(shù)/N26從總體中抽取樣本，樣本容量充分大時(shí)，服從或近似服從（）分布。A超幾何分布B二項(xiàng)分布C泊松分布D正態(tài)分布27當(dāng)變量數(shù)列中各變量值的頻數(shù)相等時(shí)（）。A該數(shù)列眾數(shù)等于均值B該數(shù)列眾數(shù)等于中位數(shù)C該眾數(shù)等于最大的數(shù)值D該數(shù)列無眾數(shù)28當(dāng)各個(gè)變量值大小不等時(shí)，計(jì)算的（）。A調(diào)和平均數(shù)最大B算術(shù)平均數(shù)最大C幾何平均數(shù)最大D不一定29對(duì)一批商品進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn)，最適宜采用的方法是（）。A抽樣調(diào)查B全面調(diào)查C重點(diǎn)調(diào)查D典型調(diào)查30對(duì)于有線性相關(guān)關(guān)系的兩變量建立的直線回歸方城YABX中，回歸系數(shù)B（）。A顯著不為0B肯定是正數(shù)C肯定為負(fù)數(shù)D可能為031反映變量數(shù)列的集中趨勢(shì)的是（）。A平均指標(biāo)B時(shí)點(diǎn)指標(biāo)C總量指標(biāo)D時(shí)期指標(biāo)32反映個(gè)體事物動(dòng)態(tài)變化的相對(duì)數(shù)指標(biāo)叫做（）。A綜合指數(shù)B總指數(shù)C個(gè)體指數(shù)D定基指數(shù)33反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象發(fā)展總規(guī)模、總水平的綜合指標(biāo)是（）。A質(zhì)量指標(biāo)B總量指標(biāo)C相對(duì)指標(biāo)D平均指標(biāo)34反映樣本指標(biāo)與總體指標(biāo)之間抽樣誤差可能范圍的指標(biāo)是（）。A樣本平均誤差B抽樣極限誤差C可靠程度D概率度35根據(jù)同一資料計(jì)算的數(shù)值平均數(shù)通常是各不相同的，他們之間的關(guān)系是（）。A算術(shù)平均數(shù)≥幾何平均數(shù)≥調(diào)和平均數(shù)B幾何平均數(shù)≥調(diào)和平均數(shù)≥算術(shù)平均數(shù)C調(diào)和平均數(shù)≥算術(shù)平均數(shù)≥幾何平均數(shù)D沒有關(guān)系36根據(jù)統(tǒng)計(jì)研究的目的、客觀存在的、在同一性質(zhì)基礎(chǔ)上結(jié)合起來的許多個(gè)別單位所形成的集合，稱為（）。A總體B總體單位C客體D對(duì)象集37每個(gè)總體單位都具有不變標(biāo)志與可變標(biāo)志。如2007年末某市職工總體中有工業(yè)職工180萬人，則不變標(biāo)志是（）。A職工B該市的職工C工業(yè)部門D職工年齡38描述數(shù)據(jù)離散程度的測(cè)度值中，最常用的是（）。A全距B平均差C標(biāo)準(zhǔn)差D標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)39某單位有500名職工，把他們的工資額加起來除以500，這是（）。A對(duì)500個(gè)標(biāo)志求平均數(shù)B對(duì)500個(gè)變量求平均數(shù)C對(duì)500個(gè)變量值求平均數(shù)D對(duì)500個(gè)指標(biāo)求平均數(shù)40某地區(qū)商品銷售額增長(zhǎng)了5，商品零售價(jià)格平均增長(zhǎng)2％，則商品銷售量增長(zhǎng)（）。

簡(jiǎn)介：川大統(tǒng)計(jì)學(xué)1209418春在線作業(yè)11、C2、C3、B4、B5、D一、單選題共25題，50分1、對(duì)企業(yè)先按經(jīng)濟(jì)類型分組，再按企業(yè)規(guī)模分組，這樣的分組，屬于A簡(jiǎn)單分組B平行分組C復(fù)合分組D再分組正確答案是C2、反映抽樣指標(biāo)與總體指標(biāo)之間抽樣誤差可能范圍的指標(biāo)是（）。A抽樣平均誤差B抽樣極限誤差C抽樣誤差系數(shù)D概率度正確答案是C3、幾位學(xué)生的某門課成績(jī)分別是67分、78分、88分、89分、96分，學(xué)生成績(jī)是（）A品質(zhì)標(biāo)志B數(shù)量標(biāo)志C標(biāo)志值D數(shù)量指標(biāo)正確答案是B4、由反映總體各單位數(shù)量特征的標(biāo)志值匯總得出的指標(biāo)是（）A總體單位總量B總體標(biāo)志總量C質(zhì)量指標(biāo)D相對(duì)指標(biāo)正確答案是B5、數(shù)值可以直接相加總的指標(biāo)是A絕對(duì)數(shù)B相對(duì)數(shù)C時(shí)點(diǎn)數(shù)D時(shí)期數(shù)正確答案是D6、相關(guān)系數(shù)可以說明（）A線性相關(guān)還是非線性相關(guān)B變量之間的因果數(shù)量關(guān)系C相關(guān)關(guān)系的方向和密切程度D變量之間的函數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系13、當(dāng)所有的觀察值Y都落在直線YCABX上時(shí)，則X與Y之間的相關(guān)系數(shù)為（）AR0B|R|1C1正確答案是B14、統(tǒng)計(jì)分組的關(guān)鍵問題是A確定分組標(biāo)志和劃分各組界限B確定組距和組數(shù)C確定組距和組中值D確定全距和組距正確答案是A15、假設(shè)檢驗(yàn)是檢驗(yàn)的假設(shè)值是否成立A樣本單位B總體指標(biāo)C樣本方差D中位數(shù)正確答案是B16、調(diào)查項(xiàng)目通常以表的形式表示，稱作調(diào)查表，一般可分為。A單一表和復(fù)合表B單一表和一覽表C簡(jiǎn)單表和復(fù)合表D簡(jiǎn)單表和一覽表正確答案是B17、復(fù)合分組是（）A用同一標(biāo)志對(duì)兩個(gè)或兩個(gè)以上的總量層疊起來進(jìn)行分組B對(duì)某一總體選擇一個(gè)復(fù)雜的標(biāo)志進(jìn)行分組C對(duì)同一總體選擇兩個(gè)或兩個(gè)以上的標(biāo)志層疊起來進(jìn)行分組D對(duì)同一總體選擇兩個(gè)或兩個(gè)以上的標(biāo)志并列起來進(jìn)行分組正確答案是C18、加權(quán)平均數(shù)值的大?。ǎ〢與標(biāo)志值有關(guān)，與權(quán)數(shù)無關(guān)B與標(biāo)志值無關(guān)，與權(quán)數(shù)有關(guān)C與標(biāo)志值有關(guān)，與權(quán)數(shù)也有關(guān)D與標(biāo)志值無關(guān)，與權(quán)數(shù)也無關(guān)正確答案是C19、用標(biāo)準(zhǔn)差比較，分析兩個(gè)同類總體平均指標(biāo)的代表性的前提條件是（）A兩個(gè)總體的標(biāo)準(zhǔn)差應(yīng)相等

簡(jiǎn)介：實(shí)用衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)0007甘肅廣播電視大學(xué)形成性測(cè)評(píng)系統(tǒng)課程代碼6206085參考資料試卷總分100名詞解釋共5題,共20分14分某病病死率答某病死亡率表示在規(guī)定的觀察期間內(nèi)，某病患者中因該病而死亡的頻率。24分秩次答秩次即通常意義上的序號(hào)，實(shí)際上就是將觀察值按照順序由小到大排列，并用序號(hào)代替了變量值本身。34分列聯(lián)表資料答對(duì)同一樣本資料按其兩個(gè)無序變量（行變量和列變量）歸納成交叉排列的統(tǒng)計(jì)表，其行變量為R類，列變量可分為C類，這種表稱為RC列聯(lián)表。44分非參數(shù)檢驗(yàn)答非參數(shù)檢驗(yàn)是一種不依賴于總體分布類型，也不對(duì)總體參數(shù)（如總體均數(shù)）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的假設(shè)檢驗(yàn)。54分直線回歸系數(shù)多個(gè)率比較的卡方檢驗(yàn)，其行列表中的基本數(shù)字為A、多個(gè)率的分子和分母B、多個(gè)率的百分比C、多個(gè)樣本的實(shí)際陽性頻數(shù)和陰性頻數(shù)D、多個(gè)樣本的理論陽性頻數(shù)和陰性頻數(shù)參考答案C92分不受年齡結(jié)構(gòu)影響，能夠反映整個(gè)人群死亡水平的指標(biāo)是A、粗死亡率B、年齡別死亡率C、標(biāo)準(zhǔn)化死亡率D、死因別死亡率參考答案C102分四格表資料的卡方檢驗(yàn)無需校正的條件是A、總例數(shù)大于40B、理論數(shù)大于5C、實(shí)際均數(shù)均大于1D、總例數(shù)大于40且理論數(shù)均大于或等于5參考答案D