ROC曲线(受试者工作特征曲线)分析详解
ROC曲线（受试者工作特征曲线）分析详解
更新：2011年05月09日阅读次数：22643 【字体：大中小】
一、ROC曲线的概念
受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
二、ROC曲线的主要作用
1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
三、ROC曲线分析的主要步骤
1.ROC曲线绘制。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。
2.ROC曲线评价统计量计算。ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。在AUC＞0.5的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。AUC在0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上时有较高准确性。AUC＝0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。AUC＜0.5不符合真实情况，在实际中极少出现。
3.两种诊断方法的统计学比较。两种诊断方法的比较时，根据不同的试验设计可采用以下两种方法：①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时，采用成组比较法。②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时，采用配对比较法。
四、ROC曲线的优点
该方法简单、直观，通过图示可观察分析方法的临床准确性，并可用肉眼作出判断。ROC
曲线将灵敏度与特异性以图示方法结合在一起，可准确反映某分析方法特异性和敏感性的关系，是试验准确性的综合代表。ROC曲线不固定分类界值，允许中间状态存在，利于使用者结合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响，选择一更佳截断点作为诊断参考值。提供不同试验之间在共同标尺下的直观的比较,ROC曲线越凸越近左上角表明其诊断价值越大，利于不同指标间的比较。曲线下面积可评价诊断准确性。
五、SPSS软件实现ROC分析
SPSS 9.0以上版本可进行ROC分析，操作步骤如下：
1.定义列变量，并输入数据
（1）诊断分类值或检测结果（test）：多个诊断试验则定义test1，test2，...
（2）金标准类别（group）：1＝病例组，0＝对照组
（3）分类频数（freq），需要进一步执行第二步
2.说明频数变量路径：Data\Weight Case..., 选项：Weight case by，填表：Freqency Variable （freq）
3.ROC分析：路径：Grahps\Roc Curve... 填表：Test Variable（test），State Variable （group），Value of state variable，选项包括：
(display) ROC Curve，with diagonal reference line （机会线），standard error and confidence interval （面积的标准误，及其可信区间），Coordinate points of the ROC curve （ROC曲线的坐标点），options：test direction （如果检测值小划归为阳性，则需要选），cofidence level （％）：需要除95％以外的可信度，可在此定义。
如果是连续型测量资料，则不需要第1步的（3）及第2步。
临床流行病学整理
一、临床流行病学概述 1、现代流行病学的定义：研究人群中疾病和健康动态分布及影响因素，藉以探索病因和流行规律，拟定并评价防治疾病、增进健康的对策和措施的科学。 2、选择性偏倚：同一种病，有的医生观察的重病人多，而有的医生观察的轻病人多，所得的结论必然存在矛盾。 测量偏倚：对同一种病，有的医生观察得仔细，测量得精密；而有的医生观察粗糙、测量误差大，则所得的诊断和疗效结果也必然不同。 3、临床流行病学定义：以医院病例为基础,以人群中的病例为对象; 运用临床与流行病学结合的方法;探讨疾病的病因、诊断、治疗、预后及其防治规律,研究临床科研的设计、测量和评价的临床基础科学。 4、研究内容：1、诊断试验评价；2、治疗评价试验；3、病因学研究；4、预后研究； 5、临床决策分析 5、现况研究： 设计：横断面调查；三间（地区、时间、人群）分布 指标：患病率、比值比OR 科学性：提出病因假说、检出高危人群 问题：1）研究对象的代表性问题(抽样、选择偏性) 2）不能分析因果时序关系 a．发病率:表示一定时期内，某一定人群中新发生某病的频率。 发病率=某年内新发生某病例数 同期内平均人口数 患病率(现患率):指某特定时间内，一定人群中某病的病例数(新、旧病例,但不含死亡、痊愈者)所占的比例。 患病率=某期间一定人群中现患某病的例数 同期内平均人口数（被观察人数） 注：横断面现况调查：患病率；前瞻性队列研究：发病率。 b.死亡率：是测量人群死亡危险的最常用指标。 死亡率=某时期内因某病死亡人数 同期内平均人口数 病死率：指某病患者中因该病而死亡的比例 病死率=某一定期间内因某病死亡人数 同期内患有该病的例数 6、队列研究：是在“自然状态”下，根据某暴露因素的有无将选定的研究对象分为暴露组和非暴露组，随访观察两组疾病及预后结局，以验证暴露因素与研究疾病之间有无因果联系的观察分析方法。 == a.相对危险度(relative Risk, RR)=暴露人群组某病发病或死亡率 非暴露人群组某病发病或死亡率 RR>1 存在正的关联RR<1 存在负的关联RR=1 无关联 b.特异危险度或归因危险度(attributable risk ，AR) 是指暴露组的发病(死亡)率I1与非暴露组的发病(死亡)率I0之差。表示暴露者中完全由某暴露因素所致的发病率或死亡率。 AR = I1 - I0 = I0(RR-1) 7、病例对照研究：选择一组能代表所研究疾病特征的患者作为病例组,同时选择一组未患该病但与病例组有可比性的个体作为对照组;用同样的方法调查两组对象过去有无暴露于某种(些)可疑病因的历史及其暴露的程度;通过分析比较两组对象的暴露史的差别有无统计学显著性意义;藉以推断暴露因素作为病因的可能性。 a.病例组与对照组间的配比：1、组间配比:两组例数可不等,但有关配比因素在两组间的频数
晶体管的特性曲线
晶体管的特性曲线 晶体管特性曲线即管子各电极电压与电流的关系曲线，是管子内部载流子运动的外部表现，反映了晶体管的性能，是分析放大电路的依据。为什么要研究特性曲线： (1) 直观地分析管子的工作状态 (2) 合理地选择偏置电路的参数,设计性能良好的电路重点讨论应用最广泛的共发射极接法的特性曲线 1.测量晶体管特性的实验线路 图1 共发射极电路 共发射极电路：发射极是输入回路、输出回路的公共端。如图1所示。 2．输入特性曲线 输入特性曲线是指当集-射极电压U CE为常数时，输入电路( 基极电路)中基极电流I B与基-射极电压U BE之间的关系曲线I B = f (U BE)，如图2所示。 图2 3DG100晶体管的输入特性曲线 U CE=0V时，B、E间加正向电压，这时发射结和集电结均为正偏，相当于两个二极管正向并联的特性。 U CE≥1V时，这时集电结反偏，从发射区注入基区的电子绝大部分都漂移到
集电极，只有小部分与空穴复合形成I B。U CE>1V以后，I C增加很少，因此I B 的变化量也很少，可以忽略U CE对I B的影响，即输入特性曲线都重合。 由输入特性曲线可知，和二极管的伏安特性一样，晶体管的输入特性也有一段死区。只有在发射结外接电压大于死区电压时，晶体管才会导通，有电流I B。 晶体管死区电压：硅管0.5V，锗管0.1V。晶体管正常工作时发射结电压：NPN型硅管U BE0.6 ~ 0.7) V PNP型锗管U BE0.2 ~ 0.3) V 3．输出特性曲线 输出特性曲线是指当基极电流I B为常数时，输出电路(集电极电路)中集电极电流I C与集-射极电压U CE之间的关系曲线I C = f (U CE)，如图3所示。 变化曲线，所以晶体管的输出特性曲在不同的I B下，可得出不同的I C随U CE 线是一族曲线。下面结合图4共发射极电路来进行分析。 图3 3DG100晶体管的输出特性曲线图4 共发射极电路 晶体管有三种工作状态，因而输出特性曲线分为三个工作区 (1) 放大区 在放大区I C=βI B，也称为线性区，具有恒流特性。在放大区，发射结处于正向偏置、集电结处于反向偏置，晶体管工作于放大状态。 对NPN 型管而言, 应使U BE> 0, U BC< 0，此时，U CE> U BE。 (2) 截止区I B = 0 的曲线以下的区域称为截止区。 I B = 0 时, I C = I CEO(很小)。(I CEO<0.001mA)。对NPN型硅管，当U BE<0.5V 时, 即已开始截止, 为使晶体管可靠截止, 常使U BE≤0。截止时, 集电结也处于反向偏置(U BC≤ 0),此时, I C≈0, U CE≈U CC。 (3) 饱和区当U CE< U BE时，集电结处于正向偏置(U BC> 0)，晶体管工作于饱和状态。
医学统计学考试(详细)
医学统计学基本概念 1.医学统计学是以医学理论为指导，应用概率论与数理统计的有关原理和方法，研究医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门应用科学。 2.统计工作的步骤：（1）设计（2）收集资料（3）整理资料（4）分析资料；或者分三步：（1）研究设计（2）资料分析（3）结论。 3.定量资料：又称为数值变量资料，特点：（1）各观察值之间有量的差别；（2）数据间有连续性。它是指变量的取值不止是可列个，而是可取某区间[a,b]，（-oo,oo） 上的一切值。 4.定性资料：又称为分类资料、分类变量资料（包括二项分类、多项分类资料），特点：（1）各观察值之间有质的差别；（2）数据间有离散性。它是指变量的取值有 限的，至多是可列多个。附：无序分类：二项分类、多项分类 5.等级资料：又称为半定量资料，有序分类，指各类之间有程度的差别。特点：（）各观察单位间或者相同，或者存在质的差别；（2）各等级间只有顺序，而无数值 大小，故等级之间不可度量。 6.个体individual：即每个观察单位。 7.总体population：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。 8.样本：是从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。样本包含的观察单位数称为样本含量或样本大小。 9.参数parameters：描述某总体特征的统计指标称为总体参数，简称参数。如总体均数、总体标准差等。特点：参数是未知的，固有的，不变的！ 10.统计量：描述某样本特征的的统计指标称为样本统计量，简称统计量。特点：统计量是已知的，变化的，有误差的！ 11.概率probability：是描述随机事件发生的可能性大小的数值。常用P表示。它的大小界于0和1之间。 12.随机事件：（1）可重复性：相同条件下可重复进行；（2）随机性：出现两种机两种以上结果；（3）偶然性：实验前不能肯定将出现哪种结果。 13.频率的稳定性：在重复试验中，事件A的频率随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p，频率的这一特性称为频率的稳定性。 14.概率的统计定义：频率的稳定性充分说明随机事件出现的可能是事物本身固有的一种客观属性，因而是可以被认识和度量的。这个常数p就称为事件A出现的概 率(probability)，记作P(A) 或P。这一定义称为概率的统计定义。它是事件A发生的可能性大小的一个度量。容易看出，频率为一变量，是样本统计量，而概率为常数，是一总体参数。实践中，当试验次数足够多时，可以近似地将频率作为概率的一个估计。 15.小概率原理：当某事件发生的概率小于或等于0.05时，统计学通常称该事件为小概率事件，其涵义为该事件发生的可能性很小，进而认为其在一次抽样中不可能 发生，此即为小概率原理。 16.同质（homogeneity）：性质相同的事物称为同质的。 17.变异(variation)：同质的事物内个体之间或同一个体重复测量间的差别称为变异。 18.参考值范围(reference interval)又称正常值范围(normal range)。由于正常人的形态、功能、生化等各种指标的数据因人而异，而且同一个人的某些指标还会随着时间、 机体内外环境的改变而变化，因此需要确定其波动范围，即正常值范围，简称正常值(normal value)。 19.正常值范围(normal ranges)，是指绝大多数正常人的某指标范围。 20.抽样误差(sampling error):由于抽样造成的样本统计量和总体参数之间的差异。 21.标准误(standard error)：样本统计量的标准差称为标准误。样本均数的标准差称为均数的标准误。 22.参数估计：由样本信息估计总体参数称为参数估计，包括点估计和区间估计。 23.点估计(point estimation) ：直接用样本统计量作为总体参数的估计值。这种估计方法简单，但未考虑抽样误差的大小。 24.区间估计(interval estimation) ：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度为1-α的可信区间(confidence interval, CI)，又 称置信区间。这种估计方法称为区间估计。 25.可信度为1-α的可信区间的确切涵义是：每100个样本所算得的100(1-α)％可信区间，平均有100(1-α)个包含了总体参数。如取α=0.05，则每100个样本所算得 的100个95％可信区间，平均有95个包含总体参数在内，有5个不包含总体参数。 26.可信区间的两个要素：第一个要素是可靠性，常用可信度1-α的大小表示；第二个要素是精确性，常用可信区间的长度CU-CL衡量。 27.均数95%可信区间，其涵义是：如果重复100次抽样，每次样本含量均为n，每个样本均按（见课本P42）构建可信区间，则在此100个可信区间内， 理论上有95个包含总体均数，而有5个不包含总体均数。 28.可信度为95%的CI的涵义：每100个样本，按同样方法计算95%的CI，平均有95%的CI包含了总体参数。这里的95%，指的是方法本身！而不是某个区间！ 29.第一类错误（I型错误）：拒绝了实际上成立的H0假设，称为“假阳性”, 用α来表示。 30.第二类错误（II型错误）：不拒绝实际上不成立的H0，称为“假阴性”,用β来表示。 31.检验效能(power of a test)或检验功效：1-β称检验效能(power of a test)，过去称把握度。为当两总体确有差异，按检验水准α所能发现该差异的能力。1-β只取单 尾。 32.完全随机设计：根据某一试验因素，将试验对象完全按随机设计分为若干个组，每个组的样本例数可以相等，也可以不等，分别求出各组试验结果的均数，即为 单因素多个样本均数，单个因素可以有多个水平，R>2 33.随机区组设计又称配伍组设计(Random Block Design)：即两因素多个样本均数的比较(或称两因素方差分析，two way analysis of variance）。 34.绝对数：在计数资料中，各组的观察数称绝对数。 35.相对数：是两个有联系的指标的比，计数资料的统计描述主要是相对数（relative number）。 36.率（rate）：说明某现象发生的频率或强度，常用%、‰、1/万、1/10万等作单位，表示在一定范围内,某现象的发生数与可能发生某现象的总数之比。率的结果常 以保留1-2位整数为宜。
VDMOS的工作原理与特性曲线
电力场效应管 电力场效应管又名电力场效应晶体管分为结型和绝缘栅型 通常主要指绝缘栅型中的MOS型（Metal Oxide Semiconductor FET），简称电力MOSFET（Power MOSFET） 结型电力场效应晶体管一般称作静电感应晶体管（Static Induction Transistor——SIT）。 特点——用栅极电压来控制漏极电流 驱动电路简单，需要的驱动功率小。 开关速度快，工作频率高。 热稳定性优于GTR。 电流容量小，耐压低，一般只适用于功率不超过10kW的电力电子装置。 电力MOSFET的种类 按导电沟道可分为P沟道和N沟道。 耗尽型——当栅极电压为零时漏源极之间就存在导电沟道。 增强型——对于N（P）沟道器件，栅极电压大于（小于）零时才存在导电沟道。
电力MOSFET主要是N沟道增强型。 电力MOSFET的结构 小功率MOS管是横向导电器件。 电力MOSFET大都采用垂直导电结构，又称为VMOSFET（Vertical MOSFET）。 按垂直导电结构的差异，分为利用V型槽实现垂直导电的VVMOSFET和具有垂直导电双扩散MOS结构的VDMOSFET（Vertical Double-diffused MOSFET）。 这里主要以VDMOS器件为例进行讨论。 电力MOSFET的工作原理（N沟道增强型VDMOS） 截止：漏源极间加正电源，栅源极间电压为零。 P基区与N漂移区之间形成的PN结J1反偏，漏源极之间无电流流过。 导电：在栅源极间加正电压UGS 当UGS大于UT时，P型半导体反型成N型而成为反型层，该反型层形成N沟道而使PN结J1消失，漏极和源极导电。 电力MOSFET的基本特性 (1)静态特性 漏极电流ID和栅源间电压UGS的关系称为MOSFET的转移特性。 ID较大时，ID与UGS的关系近似线性，曲线的斜率定义为跨导Gfs。 (2)MOSFET的漏极伏安特性（即输出特性）： 截止区（对应于GTR的截止区） 饱和区（对应于GTR的放大区） 非饱和区（对应GTR的饱和区） 工作在开关状态，即在截止区和非饱和区之间来回转换。 漏源极之间有寄生二极管，漏源极间加反向电压时导通。
卡特尔16种个性测验(资料整理)
卡特尔16种个性测验(16PF) 一、测验简介 卡特尔十六种个性因素测验或十六种个性因素问卷（Catteii the Sixteen Personality Pactor Text or Questionnaire，16PF）是美国伊利诺州立大学人格及能力测验研究所教授卡特尔（R.B.Cattell）采用因素分析统计法编制的人格测量问卷。它具有良好的信度和效度，是国际上最具影响力的心理量表之一。全国常模协作组（辽宁）于1986年修订全国常模。 与其他类似的测验相比较，16PF能以同等的时间测量更多的人格特性，一般人格测验，仅测量少数几种人格特性，而且多偏重于病态的心迎，少数自称为多元性的人格测验，常是编制者赁主观见解构造的，缺乏客观事实的根据；16PF的独特性及其意义，系经过因素分析统计法，系统观察法及科学实验法而慎重确定的。采用此测验者都一致同意16PF测验，是具有效度及信度的测量工具。 16PF于1947年发表，但在这之前卡特尔教授已做了近10年的实验研究。卡特尔重要贡献之一是将因素分析的数理统计学方法应用于人格测验。他从词典、心理学文献和精神病学文献，以及日常用语中收集了描述人类个性特点的词汇4500多个，透过同义词的分析，整理出171个表示人格的最基本用语，然后根据这些词的相互关系，分成42组，称为人格的表面特质。表面特质直接与环境相联系，在外部行为中表现。卡氏及共同事在约几十年时间里对不同年龄、职业、文化背景的人进行了大量的测量，发现了20种基本的特质，最先用A、B、C、D、E等命名，后来又收集到更多的证据。他对表现特质进行因素分析，得出十几个隐蔽在表现特质后面的根源特质，卡特尔认为，只要测量出16个根源特性在人身上的表现程度，就能知道他的人格，据此，他编制了《16种个性因素测验》。 具体来说，16PF直接测量的16种人格特征包括： 1．乐群性（A）：描述是否愿意与人交往，待人是否热情； 2．聪慧性（B）：描述抽象思维能力，聪明程度； 3．稳定性（C）：描述对挫折的忍受能力，能否做到情绪稳定； 4．支配性（E）：描述是否愿意支配和影响他人，是否愿意领导他人； 5．兴奋性（F）：描述情绪的兴奋和活跃程度； 6．责任性（G）：描述对社会道德规范和准则的接纳和自觉履行程度； 7．敢为性（H）：描述在社会交往情境中的大胆程度； 8．敏感性（I）：描述敏感程度，即判断和决定是否容易受到感情的影响； 9．怀疑性（L）：描述是否倾向于探究他人言行举止之后的动机； 10．幻想性（M）：描述对客观环境和内在的想象过程的重视程度； 11．世故性（N）：描述是否能老练、灵活地处理事物； 12．忧虑性（O）：描述体验到的烦恼和忧郁程度； 13．开放性（Q1）：描述对新鲜事物的接受和适应程度； 14．独立性（Q2）：描述独立程度，亦即对群体的依赖程度； 15．自律性（Q3）：描述自我克制，自我激励的程度； 16．紧张性（Q4）：描述生活和内心的不稳定程度，以及相关的紧张感。 上述人格因素是各自独立的，每一种因素与其他因素的相关度极小。经许多心理学家研究证实，这些因素普遍地存在于各年龄及文化背景不同的人群之中。由于这些因素的不同组合，就构成了一个人不同于其他人的独特个性。 除直接测量这16种人格特征外，卡特尔教授等人还发展出了一系列公式，利用前面16个量表的分数以及这些公式，还可以计算出一些二元人格特征，主要包括：1．适应性与焦虑性：描述对现在环境的适应程度，是否感到焦虑不满； 2．内外向：描述性格特征的内向或者外向程度； 3．感情用事与安详机警性：描述个体的情绪困扰程度，以及进取精神； 4．怯懦与果敢性：描述做事情时的犹豫或者果断程度； 《卡特尔十六种人格因素测验》已被译成多种文字，是世界上使用非常广泛的人格测验。我国研究者也对测验进行了修订，使之更适合我国的国情，经检验，该测验具有良好的信度
VDMOS的工作原理与特性曲线
电力场效应管 电力场效应管 又名电力场效应晶体管分为结型和绝缘栅型 通常主要指绝缘栅型中的 MOS 型（Metal Oxide 结型电力场效应晶体管一般称作静电感应晶体管（ 特点 ——用栅极电压来控制漏极电流 驱动电路简单，需要的驱动功率小。 开关速度快，工作频率高。 热稳定性优于 GTR 。 电流容量小，耐压低，一般只适用于功率不超过 电力MOSFE 的种类 按导电沟道可分为 P 沟道和N 沟道。 耗尽型——当栅极电压为零时漏源极之间就存在导电沟道。 增强型一一对于N （ P ）沟道器件，栅极电压大于（小于）零时才存在导电沟道。 电力MOSFE 主要是N 沟道增强型。 电力MOSFE 的结构 小功率MOS 管是横向导电器件。 电力MOSFE 大都采用垂直导电结构，又称为 VMOSFETVertical MOSFET ）。 按垂直导电结构的差异，分为利用 V 型槽实现垂直导电的 VVMOSFE 和具有垂直导电双扩散 MOS 结构的 VDMOSFE （TVertical Double-diffused MOSFET ）。 这里主要以VDMO 器件为例进行讨论。 电力MOSFET 勺工作原理（N 沟道增强型 VDMOS 截止：漏源极间加正电源，栅源极间电压为零 P 基区与N 漂移区之间形成的PN 结J1反偏，漏源极之间无电流流过 导电：在栅源极间加正电压 UGS Semiconductor FET ,简称电力 MOSFETPower MOSFEJT Static Induction Transistor —— SIT ）。 10kW 的电力电子装置
当UGS大于UT时，P型半导体反型成 N型而成为反型层，该反型层形成N沟道而使PN结J1消失，漏极和源极导电。 电力MOSFET勺基本特性 (1)静态特性 漏极电流ID和栅源间电压UGS的关系称为MOSFET^转移特性。 ID较大时，ID与UGS的关系近似线性，曲线的斜率定义为跨导Gfs。 (2)MOSFET的漏极伏安特性(即输出特性)： 截止区(对应于GTR的截止区) 饱和区(对应于GTR的放大区) 非饱和区(对应 GTR的饱和区) 工作在开关状态，即在截止区和非饱和区之间来回转换。 漏源极之间有寄生二极管，漏源极间加反向电压时导通。 通态电阻具有正温度系数，对器件并联时的均流有利。 (3)动态特性 开通过程 开通延迟时间 td(on) 上升时间 tr 开通时间 ton ——开通延迟时间与上升时间之和 关断过程关断延迟时间 td(off) 下降时间tf 关断时间toff ――关断延迟时间和下降时间之和 MOSFET勺开关速度 MOSFE的开关速度和Cin充放电有很大关系。
生物化学总结
临床生物化学：阐明有关疾病的生物化学基础和疾病发生发展过程中的生物化学变化，偏重于论述疾病的生物化学机制。 医学决定水平（MDL）：临床上按照不同病情给予不同处理的指标阈值。 危急值：是指医学检验检查中出现的那些可能危及生命的特定数值或特定结果。当这种结果出现时，患者可能正处于有生命危险的边缘状态，此时如能给予及时、有效的治疗，患者的生命可以得到挽救，否则可能会出现不良后果。 准确度：诊断试验检出的真阳性和真阴性例数之和占全部受试者的百分比，称为准确度。 特定蛋白：在机体内具有某种生理功能，疾病状态时又有着特定的病理生理意义的蛋白质，临床上称为特定蛋白。 ROC曲线：即受试者工作特征曲线，以真阳性率（灵敏度）为纵坐标、假阳性率（1－特异度）为横坐标，将相对应的各临界值连接起来的折线图。 质量管理体系：在质量方面指挥和控制组织的管理体系，涉及通用管理活动，资源供给与管理，分析前、分析中和分析后过程，评估和持续改进，实施立体化、全过程的流程管理。 临床诊断试验：临床上用于确定或排除疾病的项目。 医学决定水平（medical decision level，MDL，DL）：临床上按照不同病情给予不同处理的指标阈值。DL（或用Xc表示）可以用来排除或确定某一临床情况或预告将会出现某一生理变化现象。 金标准（gold standard）：指当前医学界公认的诊断某种疾病最准确的方法，常用的有活检、尸检、外科手术、影像学检查等，又称确诊试验或标准诊断。 似然比：诊断试验检测的患某病者中阳性率、阴性率分别与未患某病者中之比称为似然比(likelihood ratio，LR)（性质稳定，不应流行率的改变而改变） 参考区间：指95％的正常人指标分布范围，属于个体间生物学变异。引用文献报告、试剂厂商等提供的参考区间前需要对本实验室的检测系统、检测人群进行确认后才能转移使用。在具体运用到某一个人时还应考虑到个体内生物学变异与分析前变异的来源，进行自身前后对照。 决定性方法：是指准确度最高，系统误差最小，经过详细的研究，没有发现产生误差的原因或在某些方面不够明确的方法。 总误差（TE）：指从样本收集开始到发出报告所有来源的检验误差，由不精密度（随机误差）和偏倚（系统误差）构成 精密度：在规定条件下对同一样本多次重复测量结果之间的接近程度 正确度：指大批测量结果的均值与真值的一致程度 酶活性单位：（IU）国际单位在特定条件下，1分钟能转化1微摩尔底物（μmol/ min）的酶量为一个“国际单位” 连续监测法：又称速率法，是在测定酶活性或用酶法测定代谢产物时，连续选取时间－吸光度曲线中线性期内4个以上测光点作为读数点，并以其单位时间系广度变化值计算结果。（将酶与底物在特定条件（缓冲液、温度等）下孵育，每隔一定时间（2s～60s）连续测定酶促反应过程中某一底物或产物的特征信号的变化，从而计算出每分钟的信号变化速率。连续监测法是在多个时间点连续测定产物生成量或底物消耗量，选取线性期的速率来计算酶活性，又称速率法。） 连续监测法按原理来分可分为色素原底物、脱氢酶指示系统、氧化酶指示系统等 同工酶：同一种属中由不同基因或等位基因编码的多肽链单体、纯聚体或杂化体，具有相同的催化作用，但其分子构成、空间构像、理化性质、生物学性质以及器官分布或细胞内定位不同的一组酶称为同工酶（isoezyme） 最适条件（optimum condition）: 指能满足酶发挥最大催化效率所需的条件 酶法分析（enzymatic method）：是以酶促反应为基础，酶作为主要试剂测定酶促反应的底物、辅酶、辅基、激活剂或抑制剂，以及酶偶联法测定酶活性等的一类方法。分为平衡法和速率法 代谢物酶法分析：用酶法分析的方法来测定人体内的代谢物或代谢产物的技术。 平衡法：是指标本中待测物经过酶促指示反应信号达到平衡，测定底物的总变化量，即测定的是“浓度”。该法的关键是要确定好达到平衡所需的时间 速率法(rate assay)又称动力学法，测定的是速度（通常指的是初速度），依据是当底物的消耗量较小时(<5%)，酶促反应呈一级反应，此时的反应速度（v）与代测物的浓度成正比例 酶偶联法：酶促反应的底物或产物如果没有可直接检测的组分，将反应某一产物偶联到另一个酶促反应中，从而达到检测目的的方法称酶偶联法（最常用的偶联指示系统有两个：一个是脱氢酶指示系统，另一个为过氧化物酶指示系统
心理学答案1-40
1：动机与效率关系 动机强度与行为效率 “有心栽花花不开，无心插柳柳成荫”，有的同学考试越想考出好成绩结果却越糟。这是为什么？原因在于，人们一般倾向认为动机强度越大，行为效率也越高，行为效率与动机强度之间在数量上成正比。但事实并非如此。心理学的研究表明，动机强度与行为效率之间的关系不是一种线性关系，而是倒U形曲线关系。中等强度的动机最有利于任务的完成，也就是说动机强度处于中等水平时，行为效率最高，一旦动机强度超过了这个水平，对行为反而会产生一定的阻碍作用。如学习动机太强、急于求成，会产生焦虑和紧张，干扰了记忆和思维活动的顺利进行，使学习效率降低。考试中的“怯场”现象主要是由于动机过强造成的。 （发现不同难度下最佳工作效率的动机强度水平是不同的。但有一点是共同的，动机不足或动机过强，都会使行为效率不降。） 2：短时记忆的生活价值 对于考生而言，“临阵磨枪，不快也光”，就能充分体现短时记忆的价值。在短时间内通过抢记，也能起到一定的效果。 生活中的方方面面都会涉及到短时记忆，例如在和别人通话，别人有信息要求你转达时，你就必须在这个短时间内记住他所要求你转达的内容。 在看电视时，碰到你感兴趣的节目或广告， 坐车时，路边一闪而过的招牌，广告等，你能对这些事物有印象，也是多亏了短时记忆的作用。 短时记忆有效保持的条件有许多，其中主要是复述，可以采取机械和精细复述的方式，也可以有意复述和无意复述，还可以利用局部复述和整体复述的策略。另外，记好笔记和合理利用大脑也有助于短时记忆。 3：概念的形成与掌握 概念形成的实验研究 心理学家为了研究概念的形成过程和规律，用人工概念的方法研究这个问题。这种方法可以简化概念研究的进程，控制研究的变量。但是，它不能反映社会历史经验对个体某一概念形成的影响，也不能说明某个概念在人类社会历史中产生和发展的情况。 人工概念就是人为地在实验程序上模拟的概念，而不是自然界和人类社会中的真实概念。 布鲁纳Bruner等在1956年利用人工概念的方法研究了概念形成。实验的基本过程是：实验者首先在头脑中确定一个概念，然后请被试猜测这个概念是什么，并对被试的每一次猜测给予正误的反馈。结果发现，概念形成的过程是发现有关属性、排除无关属性的过程，也是提出假设和验证假设的过程。（如图6-4） 人工概念形成的实验有不同的变式，但这类实验设计都包括以下四个方面：①确定刺激的维度和值；②主试确定样例；③被试选择样例；④考察概念的不同结构（定义特征和概念规则；原型和范畴成员代表性程度）。
评价模型性能的指标
评价模型性能的指标有很多，目前应用最广泛的有准确度，灵敏度，特异性，马修相关系数。首先我们定义以下参数。 表2.1 预测结果的参数定义 符号 名称 描述 TP True position,真阳性 表示阳性样本经过正确分类之后被判为阳性 TN True negative,真阴性 表示阴性样本经过正确分类之后被判为阴性 FP False position,假阳性 表示阴性样本经过错误分类之后被判为阳性 FN False negative,假阴性 表示阳性样本经过错误分类之后被判为阴性 1.准确度：TP TN accuracy TP FP TN FN += +++ 准确度表示算法对真阳性和真阴性样本分类的正确性 2.灵敏度： TP sencitivity TP FN = + 灵敏度表示在分类为阳性的数据中算法对真阳性样本分类的准确度，灵敏度越大表示分类算法对真阳性样本分类越准确。即被正确预测的部分所占比例。 3.特异性：TN specificity TN FP = + 特异性表示在分类为阴性的数据中算法对阴性样本分类的准确度，特异性越大表示分类算法对真阴性样本分类越准确。 4.马修相关系数： MCC = 马修相关系数表示算法结果的可靠性，其值范围为[]1,1?+，当FP 和FN 全为0时，MCC 为1，表示分类的结果完全正确；当TP 和TN 全为0时，MCC 值为－1，表示分类的结果完全错误。 ROC 曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1‐特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。在ROC 曲线上，最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。 ROC 曲线的例子
教育心理学重点难点知识梳理——中公教育--第一章到第八章
教育心理学重点知识梳理心理学常考经典理论汇总 在历年の教师招聘考试中，教育心理学理论大多来自西方，大部分考生在理解方面比较费力，所以考生在复习の过程中要注意复习の方法和策略。小编帮广大考生梳理了教育心理学中常考の经典理论。 一、马斯洛需要层次理论 马斯洛の动机理论是依据人类の基本需要提出の。马斯洛提出，基本需要有不同の层次，由下而上分为生理需要、安全需要、归属与爱の需要、尊重の需要、自我实现の需要，其中生理需要是最基本の需要，自我实现是高层次の需要。 需要の出现遵循着层次排列の先后顺序，一般来讲，人在低级需要得到满足の基础上才会产生对高一级需要の追求。如果一个人の衣、食、住条件尚未得到保障，那么他会全力以赴工作，以获得最基本の物质保障；在基本の生存需要得到满足之后，他才会考虑如何进一步学习，如何获得成就，如何得到他人の尊重，如何自我实现等等。 二、奥苏贝尔の动机理论 美国心理学家奥苏贝尔提出，学校情境中の成就动机包括认知内驱力、自我提高内驱力和附属内驱力三个方面の内容。 认知内驱力，是一种要求了解和理解周围事物の需要，要求掌握知识の需要，以及系统地阐述问题和解决问题の需要。在学习活动中，认知内驱力指向学习任务本身(为了获得知识)，是一种重要の和稳定の动机。由于需要の满足(知识の获得)是由学习本身提供の，因而也称为内部动机。 自我提高内驱力，是个体因自己の胜任能力或工作能力而赢得相应地位の需要。这种需要从儿童入学时起，成为成就动机の组成部分。自我提高内驱力与认知内驱力不同，它把成就作为赢得地位与自尊心の根源，显然是一种外部动机。 附属内驱力，是指为了保持长者们(如教师、家长)或集体の赞许或认可，表现出要把工作做好の一种需要。这种动机特征在年幼儿童の学习活动中比较突出，表现为追求良好の学习成绩，目の就是要得到赞扬和认可。 三、耶基斯-多德森定律 在一般情况下，动机愈强烈，工作积极性愈高，潜能发挥の愈好，取得の效
读懂发动机特性曲线图
读懂发动机特性曲线图，看看加速与节油性能 我和各位车友一样，开始时对发动的性能到底如何，是一头雾水，但要想了解发动机的性能，那么就必须读懂——发动机特性曲线图。本人整理了一些网上收集到的资料，提供给各位车友。 一、什么是发动机转速特性曲线图？ 发动机转速特性曲线——也有叫发动机工况图，是将发动机功率、转矩与发动机曲轴转速之间的函数关系以曲线表示，简称为发动机特性曲线。 如果发动机节气门全开，此特性曲线称为发动机外特性曲线；如果节气门部分开启（或部分供油），称为发动机部分负荷特性曲线。通俗的说，就是将油门踩到底，发动机从怠速到最高转速期间，输出的功率和扭矩的情况在图上反映出来，以此来判断车子能 跑多快，有没有劲。 从“图1”可以看出，转速在ntq点和np点，发动机扭矩和功率分别达到最大值，这是两个决定发动机性能的主要参数，扭矩决定汽车的起步、爬坡、超车能力，而功率决定着最高的车速和载重量。
图1 二、如何由曲线图判断发动机性能： 那么怎样的发动机曲线才能代表发动机性能是较好的呢？让我们看图说话，从汽车的起步、超车和极速这3个方面分析。 起步加速能力： 图2 拿到一发动机曲线图，如“图2”，我们可以看到，扭矩在2000转的时候达到100Nm，升至3500转的过程中有一个快速的提升过程，而如果此区间的斜线倾斜度越大，越光滑，则代表发动机可以用较短的时间达到扭矩的峰值，并且加速平稳线性，与此同时，功率也随转速的增加而增加。在实际的驾车当中，随着我们踩第一脚油，汽车克服地面摩擦力，开始起步，随着发动机转速提高，汽车的扭矩会快速提升，一般的发动机在3000转左右来到扭矩峰值，而人们经常提及的“3000转换挡”的惯性操作，实际目的就是为了能够保持这个最大的牵引力，通过换挡，使发动机保持
受试者工作特征曲线
一、ROC曲线的概念 受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。 传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。 二、ROC曲线的主要作用 1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。 2.选择最佳的诊断界限值。ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。 3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。 三、ROC曲线分析的主要步骤 1.ROC曲线绘制。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。 2.ROC曲线评价统计量计算。ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。在AUC＞0.5的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。AUC在0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上时有较高准确性。AUC＝0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。AUC＜0.5不符合真实情况，在实际中极少出现。 3.两种诊断方法的统计学比较。两种诊断方法的比较时，根据不同的试验设计可采用以下两种方法：①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时，采用成组比较法。②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时，采用配对比较法。 四、ROC曲线的优点 该方法简单、直观，通过图示可观察分析方法的临床准确性，并可用肉眼作出判断。ROC 曲线将灵敏度与特异性以图示方法结合在一起，可准确反映某分析方法特异性和敏感性的关系，是试验准确性的综合代表。ROC曲线不固定分类界值，允许中间状态存在，利于使用者
ROC曲线(受试者工作特征曲线)分析详解
ROC曲线（受试者工作特征曲线）分析详解 更新：2011年05月09日阅读次数：22643 【字体：大中小】 一、ROC曲线的概念 受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。 传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。 二、ROC曲线的主要作用 1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。 2.选择最佳的诊断界限值。ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。 3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。 三、ROC曲线分析的主要步骤 1.ROC曲线绘制。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。 2.ROC曲线评价统计量计算。ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。在AUC＞0.5的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。AUC在0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上时有较高准确性。AUC＝0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。AUC＜0.5不符合真实情况，在实际中极少出现。 3.两种诊断方法的统计学比较。两种诊断方法的比较时，根据不同的试验设计可采用以下两种方法：①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时，采用成组比较法。②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时，采用配对比较法。 四、ROC曲线的优点 该方法简单、直观，通过图示可观察分析方法的临床准确性，并可用肉眼作出判断。ROC
什么是接受者操作特性曲线(ROC曲线)
什么是接受者操作特性曲线（ROC曲线） 在过去的15年中，接受者操作特性（ROC）曲线分析已成为越来越受欢迎在生物医学科学。它在评价医疗诊断测试为连续或有序分类（等级）的结果中起着重要的作用。诊断检查一般可通过测量确定受试者谁可能能够从具体的干预受益。可以诊断通过比较试验结果与一个适当的阈值或临界值0，将其进行分类，说，从而判断是否有疾病。当然，这种二分法导致亏损的信息存在一定的误诊率、漏诊率,对进一步的治疗进行分析；测试的灵敏度的概率，就是那患病的病人患病，有一定的概率被正确的分类。ROC曲线诊断测试是通过绘制的灵敏度与1—特异性的各种临界值，并加入该点的线段（非参数方法）或添加一个平滑的曲线，对应于参数化模型。ROC曲线曲线下的面积通常被视为一个总结指数的性能测试。它可以直观地解释为正确的概率测试结果。 迄今，不同的回归模型，广义线性模型和广义非线性模型都被提出了可以用于ROC曲线分析；他们有一个重要的临床优势，可以纳入变量的信息。他们允许测定的增量价值的诊断测试和上面的信息已纳入变量，参数较多，再进行对比和分层处理，这通常导致小样本大小，因此，会导致模型不准确的估计。回归系数可以通过最大似然估计，或利用广义估计方程（GEE）来获得。 贝叶斯方法可以改善这些因为他们允许进一步纳入事先知识和信仰，例如，定性临床证据或其他研究结果（荟萃分析）。贝叶斯使用概率量化的不确定性因此认为，未知参数是随机的和已知的数据是固定6第一个贝叶斯分析一般回归模型的曲线，即有序回归模型最近才由一些学者发现。他们运用马尔可夫链蒙特卡洛（MC MC方法）采用吉布斯采样和大都市algorithm-to获取样品的边缘后验
数据分析岗位笔试题目总结
阿里巴巴 1、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值. 常见的异常值检验方法如下： ●基于统计的方法 ●基于距离的方法 ●基于密度的方法 ●基于聚类的方法 ●基于偏差的方法 ●基于深度的方法 t检验：按照t分布的实际误差分布范围来判别异常值，首先剔除一个可疑值，然后按t分布来检验剔除的值是否为异常值。 狄克逊检验法：假设一组数据有序x1 指数分布检验： SPSS和R语言中通过绘制箱图可以找到异常值，分布在箱边框外部； 2、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。常见的聚类方法有：K-pototypes算法，K-Means算法，CLARANS算法（划分方法），BIRCH算法（层次方法），CURE算法（层次方法），DBSCAN算法（基于密度的方法），CLIQUE算法（综合了基于密度和基于网格的算法）； k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： (1)从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心; (2)根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;