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总体均数最新视觉报道_样本均数估计总体均数(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

总体均数

终于找到超棒的医学统计学网课啦！扒了好几天，终于找到了江feng老师的医学统计学网课！真的是超级棒，特别适合期末复习和平时的学习。课程内容主要包括：统计学的几个基本概念定量资料的统计描述总体均数的估计和假设检验方差分析分类资料的统计描述二项分布与Poisson分布生存分析寿命表医学常用人口统计与疾病统计指标统计设计统计表与统计图每节课都有详细的讲解和示例，真的非常适合初学者和需要巩固知识的小伙伴们。快来一起学习吧！𐟓š

公卫考研学习心得：方差的那些事儿 𐟓ˆ 在公卫考研的道路上，统计学的知识总是让人又爱又恨。最近我在学习三个样本均数的比较，特别是方差分析的部分，真是让人头大。不过，经过一番折腾，我终于有了一些心得，今天就来和大家分享一下。方差的奥秘 𐟧銊首先，我们来看看这个结果：“不拒绝=，也不拒绝=，但拒绝=”。听起来有点绕，但其实就是说，我们可以认为第二个和第三个总体均数不等，但还不足以认为第一个和第二个、第一个和第三个总体均数不等。换句话说，两两比较还不能判断第一个样本来自哪个总体。统计的魅力与挑战 𐟌Ÿ 统计学的结论具有概率性，不能按纯数学方式进行逆推。否则，你可能会得出一些荒唐的结论。比如，你不能说“第一个总体均数介于第二个和第三个总体均数间”，也不能逆推为“第二个总体均数等于第一个总体均数，同时第一个总体均数等于第三个总体均数，那么第二个总体均数就等于第三个总体均数”。个人小建议 𐟒ኊ对于这种复杂的统计问题，我的建议是多做练习，多思考。每次遇到不确定的地方，不妨多问几个为什么。毕竟，统计学是一门需要不断探索和实践的学科。希望这些小心得能对大家有所帮助！如果你也有类似的困惑，不妨留言讨论，我们一起进步！加油！𐟒ꀀ

后悔没早点发现这个医学统计学网课！太惊喜了！终于找到了一门能让我这个统计学小白听懂的医学统计学网课！研一的时候，医学统计学的课程听得我一头雾水，去小破站找了很多统计学网课，结果都不全，还听不懂。后来偶然发现江枫的医学统计学网课，才发现之前看的都是些什么乱七八糟的gs网课。江枫的医学统计学真的太棒了！听不懂统计学的朋友们有救了！医学统计工作的基本步骤包括：确定实验设计类型、统计设计、样本含量的估计、统计分析指标以及方法等等。收集资料、整理资料、统计分析（包括统计描述和统计推断）都是必不可少的步骤。这门课的内容非常全面，从统计学的几个基本概念到统计表与统计图，再到统计设计和医学常用人口统计与疾病统计指标，每一部分都讲得非常详细。特别是定量资料的统计描述、总体均数的估计和假设检验、方差分析等内容，简直就是为我量身定做的。总之，这门课让我对医学统计学有了全新的认识，后悔没早点发现它！推荐给所有需要学习医学统计学的朋友们！

「上证指数」「今日看盘」周四A股小幅低开后，早盘尚能维持横盘震荡，但午盘过后，出现向下跳水，直至收盘，最终上证报收于3379.84，下跌1.73%，成交7629亿，环比下跌约一成。板块方面，除了保险、银行相对稳定外，其余板块均数线普跌走势（沪市涨跌家数比1134：1065）。尤以电子设备、仪器仪表、仓储物流、生态环保、房地产等板块跌幅居前。消息面上，财政部等三部门发布《关于促进房地产市场平稳健康发展有关税收政策的公告》，降低居民购房交易契税及企业土地增值税预征率下限。本来这是对房地产市场实实在在的利好，但市场似乎并不领情，房地产板块反而跌幅居前。回到盘面，今日大盘虽然下跌，跌幅还有所扩大，但也才刚跌破10日均线，量能也是萎缩的，总体上大的趋势并没有实质性改变。观察近期各资产走势表现，发现不光是股票，还包括有色金属（商品）、债券收益率都在下跌（对应的是国债价格持续上涨），反映的是市场对政策（10万亿化债）效应及经济增长的担忧。那明天将要公布10月完整的经济数据，看能否给市场带来新的指引。@微博股票

【由于汽车和食品等消费拉动，日本今年第三季度GDP换算年率增长0.9%。】11月15日，综合日本内阁府当日公布的2024年7 ~ 9月期的国内生产总值（GDP）速报值，扣除物价变动因素的实际增长率环比增加0.2%，为连续2个季度正增长，换算年率为增长0.9%。路透社此前汇总14家民间调查机构的预测为7 ~ 9月期实际GDP的预测均数为环比增长0.2%，换算年率为增长0.7%。占GDP一半以上的个人消费同比增长0.9%，连续2个季度增长。超过了预测均值0.2%的增长。其中汽车、食品消费增加成为推动增长的风向标。食品方面，受台风和地震等自然灾害的防范意识、酷暑带来的清凉饮料消费增加、受政府发布南海海沟地震临时信息引发抢购水和即食米饭推高了食品销量。汽车方面，第一季度部分整车厂受认证违规问题导致生产、出货停止，制约个人换购汽车，但此后受销量下滑反作用刺激呈现持续恢复态势。不过，总体工资上涨的速度还赶不上物价上涨，消费者的“节约志向”仍然居高不下。内需增长0.6%，连续2季度增长。但作为支柱的三个指标呈现负增长。一是企业设备投资同比减少0.2%，时隔2个季度出现负增长，主要为工厂建筑等咨询业务的设备工程等支出减少。二是民间住宅减少0.1%，三是公共投资减少0.9%，均时隔2个季度出现负增长。虽然出口增加，但外需整体则下降0.4%，为连续3个季度负增长。其中访日游客消费减少了13.3%，为时隔9个季度出现负增长。工薪族实际工资同比增长0.9%，为连续2个季度增长，显示2024年春斗中的加薪效果逐渐反映在实际工资中，收入环境正在逐步改善。一些专家对此指出：虽然设备投资较弱，但现在的焦点是收入增加及消费增加。考虑到这一情况，日本央行应该会朝着12月加息的方向行动。关于今年第4季度的实际GDP，日本经济研究中心本月13日发表的ESP focast 11月调查显示：36位民间经济学家的预测平均为年增长1.41%。内阁府人士就国内经济指出：工资和物价的良性循环已开始朝着预期的方向转动。但需注意包括特朗普当选的经济政策等因素。

预防医学知识点全解析，轻松掌握考试重点！ 𐟓š预防医学知识点总结，考试重点高分笔记！预防医学考试重点，预防医学期末考试重点，预防医学重点笔记+知识点总结，预防医学知识点归纳，预防医学医学学习必备！预防医学！知识点总结，思维导图，题库𐟔尟”尟”劊𐟓–第一节绪论 𐟔预防医学的概述以环境-人群健康为模式，以个体和确定的群体为主要对象。三级预防策略：第一级预防：疾病的因子病因预防、根本性预防第二级预防：早发现，早诊断，早治疗第三级预防：已患病者，促康复任何疾病都应强调第一级预防。 𐟓Š第二节医学统计学方法 𐟔基本概念和基本步骤同质：除实验因素外，影响被研究指标的非实验因素相同。变异：同质基础上被研究个体之间的差异。总体：同质的个体所构成的全体。样体：从总体中抽取部分个体所组成。误差：观测值和真实值之间的差别。主要有：系统误差：仪器或标准不符等造成，可影响原始资料准确性，必须克服。随机测量误差：各种偶然因素造成同一对象多次结果不一致，应采取措施尽量控制在一定范围。抽样误差：总体抽样得到某变量值的统计量和总体参数之间的差别。概率：描述随机事件（如发病）发生可能性大小的度量，常用P表示。值0-1，P<0.05或P<0.01-小概率事件。相对比：描述两者对比水平。 𐟓ˆ五、分类变量资料的统计推断总体率（元)95%可信区间：P+1.96SP；总体率（元)99%可信区间：P+2.58SP。 u检验和X检验：X检验：推断两个及两个以上率有无差别。比较均数用u、t，>50要选u，率的检验用卡方，偏态分布也可以。 𐟓Š六、直线相关和统计图表直线相关：表示两事物的相关关系，多用散点图。相关系数：r，没有单位，数值为1r≤1，为正则正相关；r-0为零相关；绝对值为1称完全相关；的绝对值越接近L相关越密切。正负取决与L。直线回归分析：X自变量，Y因变量，Y=a+bX，其中b为回归系数即直线的斜率，表示每增减一个单位，Y平均改变b个单位;a为直线在Y轴上的截距,a>0则直线与Y轴交点在原点上方,=0过原点。直条图：适用于彼此独立的资料。用等宽直条的高度和长短来表示各统计量的大小，进行比较。圆形图：用圆的扇形面积表达内部构成图。线图看变化，直方看分布，直条比大小，散点回归数，百分直条和圆形图表示构成比。 𐟓ˆ七、秩和检验、Logistic回归分析秩和检验：目的是推断配对资料的差值是否来自中位数为的总体。若差值不满足正态分布条件，宜用秩和检验。 Logistic回归分析：研究分类变量与多个因素之间的相互关系，进行疾病的病因分析常选用。

深圳楼市甚嚣其上，真实情况到底如何？ [庆祝][庆祝] 25号以来，受各方利好消息影响，深圳楼市暗流涌动，各种火爆的市场行情截图层出不穷，那么到底真实情况如何，我们从二手房的市场动态来管中窥豹？ [庆祝][庆祝] 1.过去四天虽然涨价房源有了明显增长，但下调房源依然在强势新增，且量能保持在过去一个月的均数附近，说明业主整体依然偏谨慎。 [庆祝][庆祝] 2.过去四天成交价格整体保持稳定，局部呈现连续小幅走低的趋势，说明买方依然在进行价格博弈，卖方依然在以价换量。 [庆祝][庆祝] 3.过去四天看房人数、看房量连续上涨，但处于带看波动周期内，相比过去一个月的带看数据，并没有明显异常，说明购房客情绪整体保持稳定。 [庆祝][庆祝] 4.过去四天新增挂牌量有连续小幅减少趋势，但整体依然处于过去一个月的均值水平，说明业主情绪整体保持稳定，并没有撤盘惜售的打算。 #百家快评# #深圳# #买房#

常见实验样本量计算方法总结在进行科学实验时，正确地计算样本量至关重要。以下是几种常见实验类型的样本量计算方法总结，希望能帮助到你。横断面研究 𐟓Š 对均数进行抽样调查：双侧检验样本量公式：n = (t/8) 㗠sⲊ其中，s为样本标准差，t为t分布中€𜥯𙥺”的t值，6为容许误差。例如，拟调查中学生血糖含量，估计标准差为1g/dl，希望容许误差不超过0.2g/dl，0.05，根据公式计算得：n = (1.96 㗠1/0.2)Ⲡ= 96，即需要调查96人。对率进行抽样调查：双侧检验样本量公式：n = (aⲰ/(1-p)) 㗠[1 + (Zaⲯ6)ⲝ 其中，p为估计率，𘺦〩ꌦ𐴥‡†，ZaⲤ𘺤𘎎𑥯𙥺”的标准正态分布分位数，6为容许误差。例如，拟调查某地区高血压患病率，估计患病率p=30%，0.05，8=0.1p，根据公式计算得：n = 400 㗠(1-0.3)/0.3 = 933，即需要调查933人。队列研究 𐟏劦 𗦜쩇计算公式：n = (p₁ - p₀)Ⲡ㗠(1 + Z₀.₀₅Ⲡ+ Z₀.₁₀ⲩ / (2 㗠6ⲩ 其中，p₁为暴露组发病率，p₀为非暴露组发病率，Z₀.₀₅和Z₀.₁₀分别为与’Œ€𜧛𘥯𙥺”的标准正态分布分位数，6为容许误差。例如，某医生采用队列研究方法评价某药物预防脑卒中再发的效果，已知不用药者脑卒中再发率为23%，估计RR值为0.5，0.05，0.1，根据公式计算得：n = (0.23 - 0.115)Ⲡ㗠(1 + 1.96Ⲡ+ 1.282ⲩ / (2 㗠0.173ⲩ = 536，即需要两组各536例受试者。随机对照实验 𐟧ꊥ•侧检验样本量公式：n = (2 㗠sⲠ㗠Zaⲩ / (6ⲩ 其中，s为总体标准差，Za为与€𜧛𘥯𙥺”的标准正态分布分位数，6为容许误差。例如，在一项通过降低饮食中盐能否降低血压值的研究中，血压值的标准差分别为12mmHg和10.3mmHg，0.05，0.10，检测两组血压差为2mmHg，根据公式计算得：n = (2 㗠12.045 㗠1.645) / (2 㗠1.282) = 535.65，即每组需536例受试者。双侧检验样本量公式：n = (2 㗠sⲠ㗠(ZaⲠ+ Zbⲩ) / (6ⲩ 其中，s为两样本总体标准差，Za和Zb分别为与’Œ€𜧛𘥯𙥺”的标准正态分布分位数，6为容许误差。例如，欲比较A药与B药对改善贫血的作用，已知A药可增加红细胞1㗱0⹂𒯌，B药可增加红细胞2㗱0⹂𒯌，c=1.8㗱0⹂𒯌，0.05，0.20，每组例数相等，根据公式计算得：n = (2 㗠1.81 㗠1.96) / (2 㗠0.842) = 50.9，即每组各需要调查51例。评价两个比较组是否有差异，且样本量不相同时的样本量计算 𐟓‰ 公式：n₁:n₂ = 1:k 其中，k为样本量之比，n₁和n₂分别为两组的样本量。例如，在例5-2中若A药组样本量占整个样本量的60%，根据公式计算得：n₁ = 2/3 㗠64 = 42.4，n₂ = 2/3 㗠64 = 64，即A组需要64例，B组需要43例。诊断实验 𐟩𚊦 𗦜쩇计算公式：n = (aⲐp(1-P)) / (6ⲩ 其中，P为诊断试验预期的灵敏度或特异度，𘺦〩ꌦ𐴥‡†，6为允许误差。当P<20%或>80%时，资料呈偏态分布，需要对率采用平方根反正弦转换，并按照如下公式： n = (Z₀.₀₅ 㗠sin⁻⹐) / 6 其中，Z₀.₀₅为与﹥𚔧š„标准正态分布分位数。例如，当灵敏度和特异度接近50%时，可用公式：n = (1.96 㗠P 㗠(1-P)) / (6ⲩ = 50.9，即每组各需要调查51例。希望这些总结能帮助你更好地理解和计算各种实验的样本量，祝你实验顺利！

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