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拟合优度检验

拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况,计算出分类变量中各类别的期望频数,与分布的观察频数进行对比,判断期望频数与观察频数是否有显著差异,从而达到从分类变量进行分析的目的。

拟合优度检验基本信息

拟合优度检验分类

(1)吻合度检验:检验观测数与理论数之间的一致性。

(2)独立性检验:通过检验观测数与理论数之间的一致性来判断事件之间的独立性。

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拟合优度检验造价信息

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继电器检验

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紫罗红()

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检验时间浏览

  • 主要功能:检验时间浏览是临床实验室管理核收界面,选中右面的某个病人检验项目点击右键,选择检验时间浏览,就会出来该病人在医生开检验医到最后出檢验结果的整个流程,标本采集,标本送检,标本签收,标本核收
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检验项目设置

  • 主要功能:LIS中的检验项目设置可以对检验项目的基本信息、常用取值、通道码以及项目参考进行设置,可以选择检验项目的类型(普通项目、计算项目、酶标项目),是否为隐私项目、多参考(停用)、糖耐量项目血
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检验报告自助打印

  • 主要功能:等待化验报告结果一直是检验病人比较烦心的事也是医院为方便病人、提高检验效率而一直关注的一个课题.为此通过病人自助打印系统彻底解決了这个痼疾,取得了立竿见影的效果.
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检验试剂管理

  • 主要功能:检验试剂管理是对检验科在日常业务中需要用到的检验试剂进行维护,包括试剂管理、报表的查询、基础数据的维护等
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拟合优度检验独立性检验

拟合优度检验原理

通过观测数与理论数之间的一致性判断事件之间的独立性,即判断两个事件是否是独立事件或处理间差异是否显著。

拟合优度检验方法

将数据列成列联表,也称列联表卡方检验。

拟合优度检验步骤

(1)提出假设 H0:O-T=0;HA: O-T≠0;

(2)根据概率的乘法法则计算理论数:理论数的计算方法;

(3)检验统计量;

(4)确定自由度: 2×2列联表的自由度df=(r-1)(c-1),r是列联表的行数,c是列联表的列数,若自由度=1,则应做连续性校正;

(5)拒绝域的建立;

(6)结论

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拟合优度检验简介

用来检验观测数与依照某种假设或分布模型计算得到的理论数之间一致性的一种统计假设检验,以便判断该假设或模型是否与实际观测数相吻合。

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拟合优度检验常见问题

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拟合优度检验步骤

(1)将观测值分为k组 ;

(2)计算n次观测值中每组的观测频数,记为Oi;

(3)根据变量的分布规律或概率运算法则,计算每组的理论频率为Pi;

(4)计算每组的理论频数Ti ;

(5)检验Oi与Ti的差异显著性,判断两者之间的不符合度

a、零假设:H0:O-T=0;备择假设: O-T≠0(这里检验的不是参数,而是判断观测数是否符合理论分布)

b、检验统计量:这里要求n充分的大,当n≥50时(最好≥100),所定义的检验统计量近似服从卡方分布,Ti=nPi不得小于5,若小于5,将尾区相邻的组合并,直到合并后的组的Ti≥5,合并后再计算卡方值。

c、建立拒绝域

d、作出统计学结论

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拟合优度检验文献

填筑土最优含水量和最大干密度的曲线拟合解 填筑土最优含水量和最大干密度的曲线拟合解

填筑土最优含水量和最大干密度的曲线拟合解

格式:pdf

大小:182KB

页数: 2页

填筑土最优含水量和最大干密度的曲线拟合解——在对填筑土大量标;隹击实试验数据进行分析的基础上,利用曲线拟合的最小二乘法确定其干密度和含水量之间的二次函数关系,通过该函数的极值确定填筑土的最优含水量和相应的最大干密度,以求用最小的压实功能,得到...

钢箱梁桥温度梯度模式拟合研究 钢箱梁桥温度梯度模式拟合研究

钢箱梁桥温度梯度模式拟合研究

格式:pdf

大小:182KB

页数: 3页

结合某公路钢箱梁桥在夏季极端高温下测得的温度数据,在其数据采集量受限情况下,参考铁路规范对实测温度数据进行曲线拟合,拟合的温度梯度曲线与实际温差曲线、规范给定的温度梯度模式进行对比,基本能包络其他两者,且对温度梯度作用计算偏安全,因此认为可以使用拟合的温差曲线来计算钢箱梁桥在相应时间点的温度梯度作用。

线性拟合应用

线性拟合作为数学计算中一种常用的数学方法,在建筑、物理、化学、甚至于天体物理、航天中都得到基本的应用。一般情况下,线性拟合需要根据实际需要,取用不同的拟合度,即R2。

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线性拟合含义

线性拟合曲线拟合

在科学技术的许多领域中,常会遇到以下问题:在各种物理问题和统计问题中,对有关量进行多次观测或实验得到了一些数据组,它们是零散的,不仅不便于处理,而且通常不能确切和充分地体现出其固有的规律。为了得到数据之间的固有规律或者用当前数据来预测期望得到的数据,就要用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系,高维空间中的相应问题亦属此范畴。设x,y为被观测的量,y可表示为x的函数:

。假定这个函数关系已经由实际问题从理论上具体确定,则称为理论函数,但其中含有n个未知参数。通过实验可以获得多组数据:
,通过m组数据可寻求参数b的最佳估计值,即寻求最佳的理论函数
。在数值分析中,曲线拟合就是用解析表达式逼近离散数据,即离散数据的公式化。

线性拟合线性拟合

若理论函数

是各参数
(i=1,2,…,n)的

线性函数,则称为线性拟合。

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线性拟合区别

两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线,这样的两个变量之间的关系就是“线性关系”;如果不是一次函数关系的——图象不是直线,就是“非线性关系”。线性拟合和非线性拟合不同。

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