簡介：1申請揚州大學學士學位論文揚州大學學士學位論文統(tǒng)計學三大分布與正態(tài)分布的差異統(tǒng)計學三大分布與正態(tài)分布的差異年級專業(yè)學生姓名指導教師揚州大學本科生畢業(yè)論文3STATISTICSISABRANCHOFAPPLIEDMATHEMATICS,THEMATHEMATICALMODELSAREMAINLYESTABLISHEDBYTHEPROBABILITYANDSTATISTICSTHEORYBASEDONTHECOLLECTINGTHEDATA,SOASTOCONDUCTTHEQUANTITATIVEANALYSIS,ANDOBTAINTHECORRECTINFERENCEITISWIDELYUSEDINTHESUBJECTS,SUCHASPHYSICAL,SOCIALSCIENCE,INDUSTRIALANDCOMMERCIALFIELD,ANDGOVERNMENTINTELLIGENCEDECISIONTHEPROCESSOFTHEDATAANALYSISWILLNEEDTOUSETHEDATADISTRIBUTIONSTOSTUDYINPRACTICE,MANYRANDOMPHENOMENAAREOBEDIENTFORTHENORMALDISTRIBUTIONS,ORAPPROXIMATELYANDTHETHREESTATISTICALDISTRIBUTIONSSTRUCTUREDBYTHENORMALDISTRIBUTIONSHAVEEXTENSIVEAPPLICATIONS,BECAUSETHESETHREEDISTRIBUTIONSISEXPLICITLYBACKGROUND,ANDTHESAMPLINGDISTRIBUTIONDENSITYFUNCTIONHAVEOBVIOUSEXPRESSIONSRESEARCHONTHEDISTRIBUTIONSANDNORMALDISTRIBUTIONSISUSEFULFORTHESTUDYOFECONOMICSECURITYANDFINANCIALINSURANCEFIELDS,POPULATIONSTATISTICS,ETCTHISPAPERDISCUSSESTHETHREESTATISTICALDISTRIBUTIONSANDNORMALDISTRIBUTIONS,THEIRDENSITYFUNCTIONSARECOMPAREDTHESECONDCHAPTERPRESENTSTHEDEFINITIONOFTHENORMALDISTRIBUTION,THEDISTRIBUTIONOFNATURE,THREEDEFINITIONSANDPROPERTIESTHETHIRDCHAPTERCOVERSANORMALDISTRIBUTIONANDTHEDENSITYFUNCTIONSOFTHETHREEDISTRIBUTIONS,ANDTHENTHEDENSITYFUNCTIONSARECOMPAREDKEYWORDSTHENORMALDISTRIBUTIONTHREEDISTRIBUTIONDENSITYFUNCTION

簡介：統(tǒng)計學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重復抽樣和不重復抽樣C點估計和區(qū)間估計D純隨機抽樣和分層抽樣答案B2某地區(qū)2005年的零售物價指數(shù)為105,這說明。A商品銷售量增長5B商品銷售平均價格增長了5C由于價格變動使銷售量增長了5D由于銷售量變動使價格增長了5答案B3在綜合統(tǒng)計指標分析的基礎上,對社會總體的數(shù)量特征作出歸納、推斷和預測的方法是。A大量觀察法B統(tǒng)計分組法C綜合指標法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,估計時所需要的樣本量。A不變B越小C可能大也可能小D越大答案D8總指數(shù)的兩種計算形式是。A綜合指數(shù)和平均指數(shù)B數(shù)量指標指數(shù)和質(zhì)量指標指數(shù)C固定構成指數(shù)的結構影響指數(shù)D個體指數(shù)和綜合指數(shù)答案A9某森林公園的一項研究試圖確定哪些因素有利于成年松樹長到60英尺以上的高度。經(jīng)估計,森林公園生長著25000棵成年松樹,該研究需要從中隨機抽取250棵成年松樹并丈量它們的高度進行分析。該研究的總體是。

簡介：醫(yī)師資格考試藍寶書醫(yī)師資格考試藍寶書預防醫(yī)學預防醫(yī)學醫(yī)學統(tǒng)計學方法醫(yī)學統(tǒng)計學方法第一節(jié)基本概念和基本步驟（非常重要）一、統(tǒng)計工作的基本步驟設計（最關鍵、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的指標為參數(shù)。實際工作中，經(jīng)常是從總體中隨機抽取一定數(shù)量的個體，作為樣本，用樣本信息來推斷總體特征。樣本的指標為統(tǒng)計量。由于總體中存在個體變異，抽樣研究中所抽取的樣本，只包含總體中一部分個體，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)計學意義005≥T005（V）≤005拒絕H0，接受H1，差別有統(tǒng)計學意義001≥T001（V）≤001拒絕H0，接受H1，差別有高度統(tǒng)計學意義五、兩均數(shù)的假設檢驗（?？迹?樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較U檢驗和T檢驗用于樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較。理論上要求樣本來自正態(tài)分布總體實際中，只要樣本例數(shù)N較大，或N小但總體標準差Σ已知，就選用U檢驗。N較小且Σ未知時，用于T檢驗。兩樣本均數(shù)比較時還要求兩總體方差等。XST???X以算得的統(tǒng)計量T，按表所示關系作判斷。2配對資料的比較在醫(yī)學研究中，常用配對設計。配對設計主要有四種情況①同一受試對象處理前后的數(shù)據(jù)；②同一受試對象兩個部位的數(shù)據(jù)；③同一樣品用兩種方法（儀器等）檢驗的結果；④配對的兩個受試對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）的結果有無差別。NSSTDD/D0D???V對子數(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)的標準誤，SD為差數(shù)的標準DDDS差；N為對子數(shù)。因計算的統(tǒng)計量是T，按表所示關系作判斷。3完全隨機設計的兩樣本均數(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檢驗與T檢驗。T檢驗用于兩樣本含量N1、N2較小時，且要求兩總體方差相等，即方差齊。若被檢驗的兩樣本方差相差顯著則需用T′檢驗。U檢驗兩樣本量足夠大，N50。2XXXX211ST???21XXS?21212CNNNNS?211211221212CNNNSNSS???VN11N21N1N22式中，為兩樣本均數(shù)之差的標準誤，SC2為合并估計方差（COMBINEDESTIMATE21XXS?VARIANCE）。算得的統(tǒng)計量為T，按表所示關系做出判斷。4Ⅰ型錯誤和Ⅱ型錯誤棄真，拒絕正確的H0為Ⅰ型錯誤Α表示，若顯著性水平Α定為005，則犯Ⅰ型錯誤的概率005；接受錯誤的H0為Ⅱ型錯誤，概率用Β表示，Β值的大

簡介：1醫(yī)學統(tǒng)計學各章練習題與答案醫(yī)學統(tǒng)計學各章練習題與答案第一章第一章醫(yī)學統(tǒng)計中的基本概念醫(yī)學統(tǒng)計中的基本概念一、單向選擇題1醫(yī)學統(tǒng)計學研究的對象是A醫(yī)學中的小概率事件B各種類型的數(shù)據(jù)C動物和人的本質(zhì)D疾病的預防與治療E．有變異的醫(yī)學事件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體B．在總體中隨意抽取任意個體C．挑選總體中的有代表性的部分個體D．用配對方法抽取的部分個體E．依照隨機原則抽取總體中的部分個體3下列觀測結果屬于等級資料的是A．收縮壓測量值B．脈搏數(shù)C．住院天數(shù)D．病情程度E．四種血型4隨機誤差指的是A測量不準引起的誤差B由操作失誤引起的誤差C選擇樣本不當引起的誤差D選擇總體不當引起的誤差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、簡答題二、簡答題1常見的三類誤差是什么應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、標準試劑未經(jīng)校正、醫(yī)生掌握療效標準偏高或偏低等原因，可造成觀察結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）隨機測量誤差在收集原始資料過程中，即使儀器初始狀態(tài)及標準試劑已經(jīng)校正，但是，由于各種偶然因素的影響也會造成同一對象多次測定的結果不完全一致。譬如，實驗操作員操作技術不穩(wěn)定，不同實驗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量結果的誤差。對于這種誤差應采取相應的措施加以控制，至少應控制在一定的允許范圍內(nèi)。一般可以用技術培訓、指定固定實驗操作員、加強責任感教育及購置一定精度的穩(wěn)壓器、恒溫裝置等措施，從而達到控制的目的。（3）抽樣誤差即使在消除了系統(tǒng)誤差，并把隨機測量誤差控制在允許范圍內(nèi)，樣本均數(shù)（或其它統(tǒng)計量）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)計方法進行正確分析。2抽樣中要求每一個樣本應該具有哪三性參考答案參考答案從總體中抽取樣本，其樣本應具有“代表性”、“隨機性”和“可靠性”。（1）代表性就是要求樣本中的每一個個體必須符合總體的規(guī)定。（2）隨機性就是要保證總體中的每個個體均有相同的幾率被抽作樣本。（3）可靠性即實驗的結果要具有可重復性，即由科研課題的樣本得出的結果所推測總體的結論有較大的可信度。由于個體之間存在差異,只有觀察一定數(shù)量的個體方能體現(xiàn)出其客觀規(guī)律性。每個樣本的含量越多，可靠性會越大，但是例數(shù)增加，人力、物力都會發(fā)生困難，所以應以“足夠”為準。需要作“樣本例數(shù)估計”。3什么是兩個樣本之間的可比性參考答案參考答案可比性是指處理組（臨床設計中稱為治療組）與對照組之間，除處理因素不同外，其他可能影響實驗結果的因素要求基本齊同，也稱為齊同對比原則。第二章第二章集中趨勢的統(tǒng)計描述集中趨勢的統(tǒng)計描述一、單項選擇題一、單項選擇題1某醫(yī)學資料數(shù)據(jù)大的一端沒有確定數(shù)值，描述其集中趨勢適用的統(tǒng)計指標是A中位數(shù)B幾何均數(shù)3230～59797245～3100100合計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量指標近似服從正態(tài)分布，選用均數(shù)較為合適。（3）計算百分位數(shù)510000521251513625MG/DL4P??????（）2510002517155151625MG/DL16P??????（）7510007572200152035MG/DL13P??????（）951000959223015239MG/DL5P??????（）3．測得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

簡介：1目錄目錄摘要摘要1一、一、項目背景項目背景211研究目的212研究意義213項目調(diào)查對象214項目調(diào)查時間2二、數(shù)據(jù)收集二、數(shù)據(jù)收集321問卷調(diào)查322問卷結構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)查結果，對調(diào)查數(shù)據(jù)進行整體分析432就業(yè)意向相關分析733回歸分析834對調(diào)查結果的認識10四、結果與結論四、結果與結論1041、調(diào)查研究的建議1042總結112一、一、項目背景項目背景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)是大學生人生一次重要的選擇，每個大學生都希望自己在社會上能有一個合適的位置，為社會、家庭做出貢獻，實現(xiàn)自身價值。在這個高速發(fā)展的階段，我國每年的大學生畢業(yè)人數(shù)逐年上升，大學生就業(yè)成為亟待解決的問題。面對嚴峻的就業(yè)形式，大學生如何應對就業(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于信息系統(tǒng)與信息管理專業(yè)的就業(yè)方向統(tǒng)計分析。12研究意義對大學生自身而言，如此就業(yè)韓流的形勢下，大學生們該如何樹立正確的就業(yè)觀以適應當前大學生的就業(yè)現(xiàn)狀是我們調(diào)查的重點，同時，也是為深入了解當前信管專業(yè)求職意向和對就業(yè)觀的研究以及對當今就業(yè)形勢的分析，從而了解就業(yè)意向與影響就業(yè)的因素，指導和幫助我們就業(yè)，并為信管專業(yè)學生提供一定參考數(shù)據(jù)，安徽新華學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、分析比對調(diào)研資料。13項目調(diào)查對象14項目調(diào)查時間2014年4月17日至2014年4月23日

簡介：中文中文4770字出處出處JOURNALOFMATERIALSFORENERGYSYSTEMS,1986,82168175對重型柴油發(fā)動機上活塞環(huán)槽磨損的統(tǒng)計學方法加速測試R．KRIVOYJKCOLVILLANDDHPARSONS這是一個運用跨學科只是探討發(fā)生在重型柴油機內(nèi)的活塞第二環(huán)槽的磨損現(xiàn)象。磨損機制和發(fā)動機狀態(tài)加重被鑒別出來；這些信息被用來開發(fā)一個加速發(fā)動機測試。一個部分配置法實驗只在探討在這個問題上各種對活塞和活塞環(huán)有影響的因素。加速試驗的分析導致了一個硬件組合磨損現(xiàn)象消除了。簡介活塞和活塞環(huán)是重型柴油發(fā)動機的關鍵組成部分，這篇文章闡述了努力來解決一個涉及這些元件的磨損現(xiàn)象的一個調(diào)查，尤其是從制造和可靠性方面。發(fā)動機部件磨損在很大幾率上與制作材料和發(fā)動機工況有關?？得魉拱l(fā)動機，一個14公升排量六缸重型柴油機，主要用來給高速公路重型機車提供動力。在過去的幾年里，這種類型的應用增加了對電力的需求導致大量的活塞環(huán)槽磨損。進行了若干調(diào)查作為一個底質(zhì)的監(jiān)測問題。信息都被聚合起來以幫助找出促成迅速磨損的因素。在實驗室里模擬這種現(xiàn)象對發(fā)動機進行試驗。以往的所有途徑都沒有達成一個對磨損現(xiàn)象背后原因的全面理解或者在實驗室中復制模擬出這種磨損機制。幾個在車隊發(fā)動機上找到的磨損的活塞出發(fā)了一個對這些長期存在的問題的集中解決，并試圖找到一個可以接受的解決辦法。一個由來自各個應用工程的專家組成的跨學科研究團隊成立了，包括制造工程,材料工程,度量學、產(chǎn)品設計、產(chǎn)品開發(fā)、產(chǎn)品工程,采購,可靠性分析、以及服務工程。一個公認的迫切需求是在實驗室控制條件下，復制出磨損環(huán)境并在短時間內(nèi)觀察到客戶發(fā)動機上的磨損狀況。這種需求事實上只能通過適當?shù)臋z測技術，多樣的可能的設計和制造的改變才能夠產(chǎn)生出來。討論加速測試的發(fā)展和變量測量2圖3測試時間與環(huán)槽磨損的關系康明斯發(fā)動機有三個汽缸蓋，每一個汽缸蓋覆蓋兩個活塞，它被用來在第100小時和200小時來進行部分檢查用以觀察和測量連續(xù)性的傷害。最靠前的汽缸蓋下面的活塞在第100,200和300小時時候檢查，中間汽缸蓋下面的活塞在第200和300小時檢查，剩下的兩個活塞在第300小時檢查。考慮到第二個活塞環(huán)槽的特定形狀，它的幾何特征由一對校準針進行直徑測量。圖2顯示了其測量手法。用直徑的變化作為時間的一個函數(shù)來計算環(huán)槽的磨損。圖3顯示的是在測試時間和磨損之間發(fā)現(xiàn)的聯(lián)系。即使是100小時后測量到重大磨損，在這個測試中仍然被設定運行200小時以獲得更多有差別性的功率。這次測量的磨損量是在從實際運行中磨損的活塞上測量返回的數(shù)據(jù)范圍之內(nèi)。一個光學對照機也被用來獲得活塞環(huán)槽橫截面在第0,100,200,300小時的圖形描述。其他幾個視覺檢測方案和分級量表被用來評估和記錄活塞環(huán)槽的損壞過程。然而，測量活塞環(huán)槽直徑的變化很明顯是量化環(huán)槽磨損的最佳方法。磨損機理的冶金學評價這個調(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。實際運行中發(fā)動機上的活塞和活塞環(huán)裝置返回數(shù)據(jù)被當做第二個活塞鋁制環(huán)槽上觀察到磨損的結果。這些回收的組件提供了識別，描述，甚至是在實驗室中復制活塞第二個環(huán)槽磨損過程的基礎。比如說，在引擎和引擎之間，同一個引擎的發(fā)動機氣缸之間，磨損和擊穿變形都存在著顯著差異。

簡介：點擊查看更多外文翻譯--對重型柴油發(fā)動機上活塞環(huán)槽磨損的統(tǒng)計學方法加速測試精彩內(nèi)容。

簡介：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

簡介：經(jīng)驗模式分解和統(tǒng)計學方法下的動態(tài)HOLTER心電圖運動偽影檢測中文中文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)驗模式分解和統(tǒng)計學方法下的動態(tài)HOLTER心電圖運動偽影檢測偽影檢測AUTOMATICMOTIONANDNOISEARTIFACTDETECTIONINHOLTERECGDATAUSINGEMPIRICALMODEDECOMPOSITIONANDSTATISTICALAPPROACHESJINSEOKLEE,MEMBER,IEEE,DAVIDDMCMANUS,SNEHMERCHANT,ANDKIHCHON,SENIORMEMBER,IEEE摘要我們提出一個用于實時檢測連續(xù)接收到運動（HOLTER）心電圖的運動噪聲偽影的方法。運動噪聲偽影檢測方法分為兩個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)在的運動偽影，因為他們廣泛的分布在高頻率部分。第二階段，使用三種統(tǒng)計學方法從FIMF固有模態(tài)函數(shù)時間序列中尋找運動偽影隨機性和變異性的特點香農(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態(tài)心電圖特征曲線中計算出閾值，使用統(tǒng)計方法分離出純凈的數(shù)據(jù)段和運動（MN）偽影數(shù)據(jù)段。使用從15個心電數(shù)據(jù)段中提取的這15組閾值，然后再用我們的算法測試了30組健康受試者的數(shù)據(jù)進行驗證。此外，使用我們開發(fā)的算法檢測心房顫動（AF）受試者被標記為與運動噪聲偽影無關的數(shù)據(jù)段時，在沒有丟失敏感性7448–7462的條件下，六個被診斷為心房顫動（AF）的受試者的運動噪聲偽影特異性從7366上升到8504。最后，發(fā)現(xiàn)使用MATALAB代碼測試該算法的運行時間小于02秒，可以使用在動態(tài)實時的心電監(jiān)測中。關鍵詞心房顫動（AF），經(jīng)驗模式分解（EMD），動態(tài)心電圖記錄，運動噪聲（MN）偽影檢測，統(tǒng)計方法。1、介紹最近我們開發(fā)了一種實時監(jiān)測心房顫動（AF）患者心電圖的算法，這種算法能夠使用在實時監(jiān)測患者動態(tài)心電圖中。ECG信號監(jiān)測儀（如動態(tài)ECG信號）在診斷和疾病護理，如心房顫動（AF）等高頻率的陣發(fā)性、致命性的心律失常，動態(tài)ECG信號起著重要的作用2。心電監(jiān)測儀對于心房顫動（AF）的診斷是很重要的，盡管心房顫動（AF）經(jīng)常從良性的心律失常開始，但是心房顫動的危害性很大，會導致心臟衰竭，中風，甚至死亡。我們使用去除噪聲后動態(tài)記錄的ECG數(shù)據(jù)來檢測心房顫動算法的正確性。當然，因為心電數(shù)據(jù)檢測的過程中伴隨著運動偽影，可能導致檢測到的心房顫動（AF）數(shù)據(jù)出現(xiàn)誤差。有著多年臨床經(jīng)驗的醫(yī)師指出，動態(tài)心電檢測設備中運動偽影是造成心電信號丟失和誤差的最主要的原因。34目前的計算工作在很大程度上依賴于運動（MN）偽影消除，而常用的一些方法，包括線性濾波5，自適應濾波6，小波去噪810，和貝葉斯濾波11。自適應濾波最主要的一個缺點是他們需要一個被假定為與某種方式和運動（MN）經(jīng)驗模式分解和統(tǒng)計學方法下的動態(tài)HOLTER心電圖運動偽影檢測4）從信號中減去DTXT?MT5）用D（T）替換XT，重復上述步驟直到D（T）變?yōu)榱憔颠^程。停止迭代后，D（T）便是FIMF。結果表明，在經(jīng)驗模式分解法（EMD）的第一固有模態(tài)函數(shù)（FIMF）動態(tài)存在，雖然它們已通過一個高通濾波器濾波（HPF）20濾波。因此，并不奇怪在第一固有模態(tài)函數(shù)（FIMF）中包含動態(tài)噪音相關的任何及采樣數(shù)據(jù)21。被MN偽影損壞的ECG信號對以前的聲明仍然有效，例如我們觀察到的高通濾波信號〔參見圖。圖1（D）〕具有噪聲動態(tài)的特性。為了說明心電圖信號噪聲中存在第一固有模態(tài)函數(shù)（FIMF），我們顯示一段5秒長的ECG片段，從一個干凈和含噪聲的ECG段動態(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。在圖1中（A）是沒有任何噪聲的純凈ECG信號，圖1（C）的則在MN偽影條件下的ECG信號。圖1（B）是干凈的ECG信號下的FIMF。1（D）代表噪聲信號的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段有強烈變化的不規(guī)則動態(tài)低幅度噪聲與無噪聲的ECG信號的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。A干凈的ECG信號B干凈信號的FIMFC．含噪聲信號的ECGD噪聲信號的FIMF獲得第一固有模態(tài)函數(shù)（FIMF）之后，對其進行進一步的處理，因為它既有負值又有正值，可以并歸到一個單恒定的單位值。注意隨著心電圖信號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增，我們將其值標準化處理，計算FIMF的均方值。圖2顯示代表取平方后干凈的ECG信號參見圖1（A）的FIMF，以及含噪聲信號ECG參見（圖1的（B）。如圖2中所示，干凈的信號最大振幅參見圖2（A）是一個數(shù)量級比那些在MN損壞的ECG信號中更高中〔見圖2（B）〕，這表明通過一個閾值可以將這兩種類型的信號之進行分離。

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簡介：淺析醫(yī)學文獻中常淺析醫(yī)學文獻中常見的統(tǒng)計統(tǒng)計學問題問題【摘要摘要】目的分析醫(yī)學文獻中常見的統(tǒng)計學問題；方法小組成員分別尋找各文獻中的統(tǒng)計學錯誤，共同討論并提出正確改正方法；結果本組發(fā)現(xiàn)目前醫(yī)學文獻中仍存在不少統(tǒng)計學錯誤，包括統(tǒng)計圖表的設計不當、資料處理方法的選擇不當、統(tǒng)計結論錯誤、未作統(tǒng)計學分析等等，對論文質(zhì)量造成了影響；討論醫(yī)學文獻中的統(tǒng)計學錯誤,從根本上來說是作者自身對統(tǒng)計學原理的認識不清造成的。因此,各醫(yī)學工作者應全面系統(tǒng)地學習其理論，真正地理解并掌握統(tǒng)計學方法?！娟P鍵詞鍵詞】醫(yī)學文獻統(tǒng)計學錯誤醫(yī)學科研論文是進行科研交流的重要形式，也是反映醫(yī)學科研成果的主要載體，讀者能夠通過一篇嚴謹、科學的科研論文了解作者在該領域中所做的工作，進而科學地判斷和評價研工作的水平及研究結論的可信度。（1）然而，本小組在一些醫(yī)學文獻中發(fā)現(xiàn)了不少統(tǒng)計學方面的錯誤，它們妨礙了作者得到正確的結論，影響了論文的質(zhì)量。本文把發(fā)現(xiàn)的這些錯誤拿出來供大家一起討論，以期共同探討與學習。本組把發(fā)現(xiàn)的統(tǒng)計學應用錯誤分為以下幾類統(tǒng)計圖表的設計不當、資料處理方法的選擇不當、統(tǒng)計結論錯誤、未作統(tǒng)計學分析和其它類。下面我們將分別對各類錯誤進行簡要討論。1統(tǒng)計圖統(tǒng)計圖表的表的設計設計不當不當資料處理方法的選擇直接關系到實驗結論的準確與否，然而我們?nèi)匀话l(fā)現(xiàn)一些文獻誤用T檢驗、卡方分析，從而得到了錯誤的結論。例二例二（3）誤用卡方檢驗來分析單向有序資料誤用卡方檢驗來分析單向有序資料實驗題目實驗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照組，比較兩組患兒的治愈率及無效率。統(tǒng)計方法統(tǒng)計方法采用SPSS100軟件進行統(tǒng)計學分析，計數(shù)資料采用卡方檢驗，P＜005為有顯著性差異分析結果分析結果如圖本組討論組討論本類資料屬于等級變量資料。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，這顯然是沒有考慮到等級這個因素，可因此損失大量信息，檢驗效率不高，有時甚至得出錯誤結論。這是由于卡方檢驗只能說明各處理組結構是否均衡而不能檢驗效應是否有差別，如果對其中的兩列不同療效的數(shù)值進行調(diào)換，卡方值不會有變化，但秩和檢驗統(tǒng)計量有變化。所以，該資料應該采用利用等級信息較好的秩和檢驗或RIDIT分析。例三例三（4）多個處理組與對照組的比較用兩組間的多個處理組與對照組的比較用兩組間的T檢驗檢驗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比

簡介：第一章數(shù)據(jù)與統(tǒng)計學思考與練習思考與練習思考題思考題11什么是統(tǒng)計學怎樣理解統(tǒng)計學與統(tǒng)計數(shù)據(jù)的關系答統(tǒng)計學是一門收集、整理、顯示和分析統(tǒng)計數(shù)據(jù)的科學。統(tǒng)計學與統(tǒng)計數(shù)據(jù)存在密切關系，統(tǒng)計學闡述的統(tǒng)計方法來源于對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的研究，目的也在于對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的研究，離開了統(tǒng)計數(shù)據(jù)，統(tǒng)計方法以致于統(tǒng)計學就失去了其存在意義。22試舉出日常生活或工作中統(tǒng)計數(shù)據(jù)及其規(guī)律性的例子。33簡要說明統(tǒng)計數(shù)據(jù)的來源答統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于兩個方面直接的數(shù)據(jù)源于直接組織的調(diào)查、觀察和科學實驗，在社會經(jīng)濟管理領域，主要通過統(tǒng)計調(diào)查方式來獲得，如普查和抽樣調(diào)查。間接的數(shù)據(jù)從報紙、圖書雜志、統(tǒng)計年鑒、網(wǎng)絡等渠道獲得。44獲取直接統(tǒng)計數(shù)據(jù)的渠道主要有哪些55簡要說明抽樣誤差和非抽樣誤差答統(tǒng)計調(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樣本最近的一個集裝箱內(nèi)的50罐油漆；4推斷50罐油漆的質(zhì)量應為453650＝2268KG。77“可樂戰(zhàn)”是描述市場上“可口可樂”與“百事可樂”激烈競爭的一個流行術語。這場戰(zhàn)役因影視明星、運動員的參與以及消費者對品嘗試驗優(yōu)先權的抱怨而頗具特色。假定作為百事可樂營銷戰(zhàn)役的一部分，選擇了1000名消費者進行匿名性質(zhì)的品嘗試驗即在品嘗試驗中，兩個品牌不做外觀標記，請每一名被測試者說出A品牌或B品牌中哪個口味更好。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簡述眾數(shù)、中位數(shù)和均值的特點和應用場合。答眾數(shù)、中位數(shù)和均值是分布集中趨勢的三個主要測度，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，而均值是對所有數(shù)據(jù)計算后得到的。眾數(shù)容易計算，但不是總是存在，應用場合較少；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標準差和方差反映數(shù)據(jù)的什么特征99舉出均值和標準差應用的例子。1010為什么要計算離散系數(shù)答在比較二組數(shù)據(jù)的差異程度時，由于方差和標準差受變量值水平和計量單位的影響不能直接比較，由此需計算離散系數(shù)作為比較的指標。1111描述莖葉圖和箱線圖的畫法，并說明它們的用途。練習題練習題11為評價家電行業(yè)售后服務的質(zhì)量，隨機抽取了由100家庭構成的一個樣本。服務質(zhì)量的等級分別表示為A好；B較好；C一般；D差；E較差。調(diào)查結果如下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，反映評價等級的分布。解（1）由于表221中的數(shù)據(jù)為服務質(zhì)量的等級，可以進行優(yōu)劣等級比較，但不能計算差異大小，屬于順序數(shù)據(jù)。（2）頻數(shù)分布表如下服務質(zhì)量等級評價的頻數(shù)分布服務質(zhì)量等級家庭數(shù)（頻數(shù)）頻率A1414B2121C3232D1818E1515

簡介：中南大學現(xiàn)代遠程教育課程考試復習題及參考答案中南大學現(xiàn)代遠程教育課程考試復習題及參考答案統(tǒng)計學原理統(tǒng)計學原理1一、填空題一、填空題1標志分為和數(shù)量標志。2根據(jù)指標反映的內(nèi)容不同分為數(shù)量指標與。3調(diào)查誤差按產(chǎn)生原因分為登記誤差和。4統(tǒng)計分組的結果取決于分組標志和。5某專業(yè)一年級有兩班，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，則該年級平均成績?yōu)椤?測定長期趨勢最常用的方法是。7在001水平下，R通過檢驗稱為相關關系。?8樣本1、2、5、8、9的方差是。9統(tǒng)計指標由指標名稱與構成。10變量分為連續(xù)型變量和。11根據(jù)指標數(shù)值的表現(xiàn)形式分為、相對指標和平均指標。12若XN1，4，則P1ΤYXCΤXYΤYXDΤXY≠ΤYX24總體各單位中標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，服從或近似服從（）分布。A超幾何分布B二項分布C泊松分布D正態(tài)分布27當變量數(shù)列中各變量值的頻數(shù)相等時（）。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當各個變量值大小不等時，計算的（）。A調(diào)和平均數(shù)最大B算術平均數(shù)最大C幾何平均數(shù)最大D不一定29對一批商品進行質(zhì)量檢驗，最適宜采用的方法是（）。A抽樣調(diào)查B全面調(diào)查C重點調(diào)查D典型調(diào)查30對于有線性相關關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肯定為負數(shù)D可能為031反映變量數(shù)列的集中趨勢的是（）。A平均指標B時點指標C總量指標D時期指標32反映個體事物動態(tài)變化的相對數(shù)指標叫做（）。A綜合指數(shù)B總指數(shù)C個體指數(shù)D定基指數(shù)33反映社會經(jīng)濟現(xiàn)象發(fā)展總規(guī)模、總水平的綜合指標是（）。A質(zhì)量指標B總量指標C相對指標D平均指標34反映樣本指標與總體指標之間抽樣誤差可能范圍的指標是（）。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)同一資料計算的數(shù)值平均數(shù)通常是各不相同的，他們之間的關系是（）。A算術平均數(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)≥算術平均數(shù)C調(diào)和平均數(shù)≥算術平均數(shù)≥幾何平均數(shù)D沒有關系36根據(jù)統(tǒng)計研究的目的、客觀存在的、在同一性質(zhì)基礎上結合起來的許多個別單位所形成的集合，稱為（）。A總體B總體單位C客體D對象集37每個總體單位都具有不變標志與可變標志。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)離散程度的測度值中，最常用的是（）。A全距B平均差C標準差D標準差系數(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500個標志求平均數(shù)B對500個變量求平均數(shù)C對500個變量值求平均數(shù)D對500個指標求平均數(shù)40某地區(qū)商品銷售額增長了5，商品零售價格平均增長2％，則商品銷售量增長（）。

簡介：川大統(tǒng)計學1209418春在線作業(yè)11、C2、C3、B4、B5、D一、單選題共25題，50分1、對企業(yè)先按經(jīng)濟類型分組，再按企業(yè)規(guī)模分組，這樣的分組，屬于A簡單分組B平行分組C復合分組D再分組正確答案是C2、反映抽樣指標與總體指標之間抽樣誤差可能范圍的指標是（）。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、幾位學生的某門課成績分別是67分、78分、88分、89分、96分，學生成績是（）A品質(zhì)標志B數(shù)量標志C標志值D數(shù)量指標正確答案是B4、由反映總體各單位數(shù)量特征的標志值匯總得出的指標是（）A總體單位總量B總體標志總量C質(zhì)量指標D相對指標正確答案是B5、數(shù)值可以直接相加總的指標是A絕對數(shù)B相對數(shù)C時點數(shù)D時期數(shù)正確答案是D6、相關系數(shù)可以說明（）A線性相關還是非線性相關B變量之間的因果數(shù)量關系C相關關系的方向和密切程度D變量之間的函數(shù)對應關系13、當所有的觀察值Y都落在直線YCABX上時，則X與Y之間的相關系數(shù)為（）AR0B|R|1C1正確答案是B14、統(tǒng)計分組的關鍵問題是A確定分組標志和劃分各組界限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、假設檢驗是檢驗的假設值是否成立A樣本單位B總體指標C樣本方差D中位數(shù)正確答案是B16、調(diào)查項目通常以表的形式表示，稱作調(diào)查表，一般可分為。A單一表和復合表B單一表和一覽表C簡單表和復合表D簡單表和一覽表正確答案是B17、復合分組是（）A用同一標志對兩個或兩個以上的總量層疊起來進行分組B對某一總體選擇一個復雜的標志進行分組C對同一總體選擇兩個或兩個以上的標志層疊起來進行分組D對同一總體選擇兩個或兩個以上的標志并列起來進行分組正確答案是C18、加權平均數(shù)值的大?。ǎ〢與標志值有關，與權數(shù)無關B與標志值無關，與權數(shù)有關C與標志值有關，與權數(shù)也有關D與標志值無關，與權數(shù)也無關正確答案是C19、用標準差比較，分析兩個同類總體平均指標的代表性的前提條件是（）A兩個總體的標準差應相等

簡介：實用衛(wèi)生統(tǒng)計學0007甘肅廣播電視大學形成性測評系統(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，實際上就是將觀察值按照順序由小到大排列，并用序號代替了變量值本身。34分列聯(lián)表資料答對同一樣本資料按其兩個無序變量（行變量和列變量）歸納成交叉排列的統(tǒng)計表，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)檢驗答非參數(shù)檢驗是一種不依賴于總體分布類型，也不對總體參數(shù)（如總體均數(shù)）進行統(tǒng)計推斷的假設檢驗。54分直線回歸系數(shù)多個率比較的卡方檢驗，其行列表中的基本數(shù)字為A、多個率的分子和分母B、多個率的百分比C、多個樣本的實際陽性頻數(shù)和陰性頻數(shù)D、多個樣本的理論陽性頻數(shù)和陰性頻數(shù)參考答案C92分不受年齡結構影響，能夠反映整個人群死亡水平的指標是A、粗死亡率B、年齡別死亡率C、標準化死亡率D、死因別死亡率參考答案C102分四格表資料的卡方檢驗無需校正的條件是A、總例數(shù)大于40B、理論數(shù)大于5C、實際均數(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