抽样分布

统计量是样本函数,它是一个随机变量。统计量的分布称为 抽样分布 。 它可分为正态总体下与非正态总体下两种情况来讨论。 是由样本n个观察值计算的统计量的概率分布。 从一个总体中随机抽出容量相同的各种样本,从这些样本计算出的某统计量所有可能值的概率分布,称为这个统计量的抽样分布。 Sampling distribution: The sampling dist...

http://zhongyibaodian.net/a/70193.html

急诊医学/通气肺内分布

...亿左右微小 肺泡 才能满足此要求。这样,吸入气必须经过20余代 呼吸道 分支才能抵达肺泡。 即使正常 生理 状况下, 通气 在肺内并非均匀分布。从残气位缓慢吸气时,虽然通气首先流向 肺尖 部,但肺尖部的通气量低于肺其他部位,较多吸入气流向基底。这种 肺通气 不均的原因是因为在 胸腔 不同位置胸腔内压(跨肺压)不同。当人站立或坐位时,肺尖部肺回缩力与地心引力...

http://zhongyibaodian.net/a/a-df/72019.html

估计参加试验人数,即估计样本量_《预防医学》_中医养生书籍_【岐黄之术】

其目是协助研究人员正确估计本次试验所需的样本量,以便能得出有意义的结论。估计样本量时,要遵循以下四项原则,以避免样本量过大或过小。 (一)四项原则 1.试验中所用的研究因素的有效率。有效率越高,样本量就可少些,反之就要多些。 2.要求的精确度越高,样本量就要多,反之就可少些。 3.第一型(α)错误出现的概率,即出现假阳性错误的概率。如将无效的研究因素错误地...

http://qihuangzhishu.com/960/738.htm

两个样本率差异意义检验_《预防医学》_中医养生书籍_【岐黄之术】

公式(20.8) 公式(20.9) 公式(20.10) 以上公式中:P 1 ,P 2 为两个样本率 p c 为合并样本率 X 1 和X 2 分别为两样本阳性例数 如果两个样本都相当大,则s p1-p2 改用下式计算 公式(20.11) 现仍以上述计算率标准误的例题,进一步检验两个样本率差异有无意义。 基本资料:n 1 =3315,p 1 =1.78%=0....

http://qihuangzhishu.com/960/567.htm

疾病分布及影响分布原因_《预防医学》_中医养生书籍_【岐黄之术】

研究某疾病在不同地区、不同时间、不同人群中发病率、患病率或死亡率等。由于在不同的时间、地区、人群发生某种疾病的数量差异,提示发病因素的分布不同,进一步寻找影响分布的原因。

http://qihuangzhishu.com/960/620.htm

亚健康人群分布_【中医宝典】

亚健康只是笼统说法,在不同地域、不同生活和工作背景、不同社会层次、不同年龄阶段 、不同气质特点的人群中,其主要表现和发展结局不尽相同。 就年龄而言,根据对2.3万的人群调查,18~40岁的人随着年龄增长,心身轻度失调呈 缓慢上升趋势;而到了40岁以上,潜临床状态的比例陡然攀高;55岁前后进入前临床状态的 明显增多;65岁以上的人即使没有明确的病变存在,大...

http://zhongyibaodian.com/zs/44669.html

正态分布

正态分布 (normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、 物理 及工程等领域都非常重要概率分布,在 统计学 的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准 方差 为σ2的高斯分布,记为:则其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其 标准差 σ决定了分布的幅度。...

http://zhongyibaodian.net/a/88017.html

预防医学/研究疾病分布常用

疾病 分布频率是反映疾病流行水平程度。测量疾病分布的频率最常用的指标是各种“率”(rate)

http://zhongyibaodian.net/a/a-ig/131715.html

疾病分布_《预防医学》_【中医宝典大全】

提要 疾病分布频率测量和各项指标及其意义;疾病地区分布(各国间的分布、国家内的分布、城乡分布);疾病的时间分布(爆发、季节性、周期性、长期变异);疾病的人群分布(年龄、性别、职业、种族和民族);疾病的地区、时间、人群分布的综合现象。 案例1854年秋季,伦敦宽街爆发 霍乱 ,10天内死去500多人。惊人的死亡率促使当地居民纷纷逃往他处,在霍乱爆发后的6天内...

http://zhongyibook.com/yufangyixue/960-34-0.html

预防医学/正态分布和医学正常值范围估计

一、 正态分布 (一)正态分布图形 将表18-1的110名20岁健康男大学生身高频数分布绘成图18-1中的(1),可见高峰位于中部,左右两侧大致对称。可以设想,如果 抽样 观察例数逐渐增多,组段不断分细,就会逐渐形成一条高峰位于中央(均数所在处)、两侧完全对称地降低、但永远不与横轴相交的钟型曲线(图18-1中的(3)),这条曲线近似于数学上的正态分布(no...

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