DEAP结果解释

DEAP结果解释
DEAP结果解释

本人最近在用DEAP2.1做效率分析,遇到了各色问题,就在人大经济论坛等找了找相关结果分析解释,整理汇总了一下,希望对大家有帮助!

1.(综合)技术效率

技术效率(crste)是DMU 在一定( 最优规模时) 投入要素的生产效率。综合技术效率=纯技术效率×规模效率。综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价。如果企业处于生产前沿的条件下,即企业是技术有效的(综合技术效率等于1)。

生产效率可谓生产率的全称,是一个地区、产业或企业的产出投入比,同时产生、投入可以通过实物型、价值型度量。而全要素生产率是生产率的一种表述方法,在生产函数内,一般用索洛残差表示。对于这个残差有两种原因造成(其实是四种,一般只认为是两种):一是随着时间递进带来的技术进步,另一种是实际生产向生产前沿面移动。技术效率表示的是后者,是指实际产量与最大可能产量的比值。

2.纯技术效率

纯技术效率(vrste)是制度和管理水平带来的效率;是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率。纯技术效率=1,表示在目前的技术水平上,其投入资源的使用是有效率的。

纯技术效率(Pure Technical Efficiency,PTE),它与技术效率的区别在于计算纯技术效率时没有考虑要素利用率问题所带来的效率损失。一般意义上的“技术效率”(即综合技术效率)是在“可变规模报酬(VRS)”下所提及的,因为在这种情况下厂商往往没有达到最优规模(即从原点出发与生产可能性曲线相切的斜率最大点,称此射线为F),此时的“技术效率”既包括了对实际生产点与生产可能性曲线差距的测度(即纯技术效率),也包括了实际生产点与F射线差距的测度(即规模效率)。所以“纯技术效率”就已经假定生产已经对应了最优生产规模,即在“不变规模报酬(CRS)”假定下测度实际生产点与生产可能性曲线差距的测度。

3.规模效率

规模效率(scale)是指在制度和管理水平一定的前提下,现有规模与最优规模之间的差异。规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率,反映的是实际规模与最优生产规模的差距。不完全竞争和财务约束等等可能导致DMU不在最合适的规模上运作。

在CRS模型中没有将规模效率的影响从“技术效率”中剥离出来,CRS的假设仅仅在所有的DMU 都在最优的规模上运作的时候才合适(例如:LRAC曲线上的一个相应的平面部分),因而CRS模型中不存在规模效率一说。当DMU没有在最优的规模上运作的时候,CRS的使用可能会导致技术效率的测度被规模效率所混淆,因此VRS的使用将会得到剔除规模效率影响的技术效率。

4.规模报酬

假如规模报酬递减,就是此企业应缩减规模,因为在VRS模型下,一个企业处于规模报酬递减区域,这个企业可以通过向TOPS点的移动来减小运作规模,这样他就会变得更加有生产能力,但是这是在这个企业处于生产前沿的条件下的,即这些企业是技术有效的(综合技术效率等于1);如果这个企业不位于生产前沿面上,即他是技术无效的(综合技术效率小于1),通过将综合技术效率进行分解成纯技术效率和规模效率,看哪个值小,就可以看出是哪个托了后腿了。

一篇论文J. David Cummins和Mary A. Weiss的Analyzing Firm Performance in the Insurance Industry Using Frontier Efficiency Methods。其中有三个图涉及效率的分解,不过这三个图我越看越不对劲,为此又找了参考文献中提到的M. J. Farell的一篇文章The Measurement of Productive Efficiency。这篇文章应该是最早提出这些概念的,不过我确信流传的那个PDF中的第三个图肯定是错误的,不可能存在那样的生产边界。我个人觉得即便是那两篇英文文献,对这些概念的界定也是模糊的,至少没有区分最大可能效率和实际效率这两种情况。如果生产边界是规模报酬不变的话还好说,但是考虑这样一种情况,规模报酬先递增,后递减,最后不变,在这种情况下有必要明确效率必须是给定投入下的效率,而不是像规模报酬不变情况下的任意效率。因为当投入品较少时,虽然也存在规模效率,但与最大规模效率(最大规模效率由生产边界与过原点的切线决定)肯定是有差别的。由于给定的点已经在规模报酬变动(VRS)的生产边界上(注意,既然是生产边界,那么已经是现有技术水平下的最大产出了,也就是不可能达到规模报酬不变的生产边界),因此给定点已经达到了纯技术效率。在我看来只要在生产边界上的点实际上也就达到了规模效率,但参考的论文中并不这样认为,我认为上面论文中提到的规模效率实际上是给定点的规模效率与最大规模效率的差值,所以在Cummins的论文中的第三个图中出现了两条生产边界,我觉得同时出现两条生产边界是不可理解的,合理的解释是其中的规模报酬不变的生产边界实际上是一条虚的生产边界,也就是在现有技术水平下不可能达到的生产边界,而规模报酬变动的VRS生产边界才是现实存在的生产边界,按这个理解的话其中的“规模效率”实际上是最大可能规模效率与实际规模效率的产值。这是我的理解,希望两篇文章能够给楼主带来帮助,也希望能够更多的人参与这个讨论,听听大家对这个问题的看法。

5.综合技术效率无效(小于1),纯技术效率有效(为1),规模效率无效(小于1),但是松弛变量slack 全为0的可能解释。

如果投入因素是决策单元可的决定的,而产出因素是不能决定的时,我们分析就可以考虑投入是否能减少,不管产出是否能增加(因为产出是决策单元不可控的因素)。

如果产出因素是决策单元可的决定的,而投入因素是不能决定的时,我们分析就可以考虑产出是否能增加,不管投入是否能减少(因为投入是决策单元不可控的因素)。

如果样本单元的纯技术效率为1,而规模效率小于1时,这说明样本单元本身的技术效率而言没有投入需要减少、没有产出需要增加;样本单元的综合效率没有达到有效(即1),是因为其规模和投入、产出不相匹配,需要增加规模或减少规模。此外,纯技术效率=1,表示在目前的技术水平上,其投入资源的使用是有效率的,未能达到综合有效的根本原因在于其规模无效,因此其改革的重点在于如何更好地发挥其规模效益。

如果样本单元的纯技术效率为1,而规模效率小于1时,这说明样本单元本身的技术效率而言没有投入需要减少、没有产出需要增加;样本单元的综合效率没有达到有效(即1),是因为其规模和投入、产出不相匹配,需要增加规模或减少规模。如例子中的第二个样本单元,其规模应该缩小。

firm crste vrste scale

1 0.687 1.000 0.687 drs

2 0.814 1.000 0.814 drs

6规模收益(规模报酬):当所有投入要素的使用量都按同样的比例增加时,这种增加会对总产量的影响。假定 L单位的劳力和 K单位的资本结合可以生产 Q单位产品,即 L

K→Q。规模收益问题要探讨的是:如果 L和 K都增加 a倍,产量 Q将发生的变化。假定 aL

aK→bQ,那么,根据 b的值的大小,可以把规模收益分为三种类型:规模收益递增,规模收益不变,规模收益递减。

第一种类型b>a,即产量增加的倍数,大于投入要素增加的倍数。譬如,人工和资本增加 1倍,能使产量增加 2倍。这种类型叫做规模收益递增。

第二种类型b=a,即产量增加的倍数,等于投入要素增加的倍数。譬如,人工和资本增加1倍,产量也增加1倍。这种类型叫规模收益不变。

第三种类型b

规模报酬存在着递增,不变和递减三个阶段,规模报酬变化的原因是由于规模经济或规模不经济。规模经济是指由于产出水平的扩大,或者说生产规模的扩大而引起的产品平均成本的降低。

7无量纲化处理:在经济管理学中,无量纲化方法是综合评价步骤中的一个环节。

根据指标实际值和无量纲化结果数值的关系特征可以分为三大类:

一、直线型无量纲化方法:又包括阀值法、指数法、标准化方法、比重法

二、折线型无量纲化方法:凸折线型法、凹折线型法、三折线型法

三、曲线型无量纲化方法

目前常见的无量纲化处理方法主要有极值化、标准化、均值化以及标准差化方法,而最常使用的是标准化方法。但标准化方法处理后的各指标均值都为0,标准差都为1,它只反映了各指标之间的相互影响,在无量纲化的同时也抹杀了各指标之间变异程度上的差异,因此,标准化方法并不适用于多指标的综合评价中。而经过均值化方法处理的各指标数据构成的协方差矩阵既可以反映原始数据中各指标变异程度上的差异,也包含各指标相互影响程度差异的信息。

CAD常用命令汇总及详解

CAD中有哪些命令?我们可以把它们分为几类。一类是绘图类,二类是编辑类,三类是设置类,四类是其它类,包括标注、视图等。我们依次分析。 第一类,绘图类。常用的命令有: Line 直线 Xline 构造线 mline 双线 pline 多义线 rectang 矩形 arc 圆弧 circle 圆 hatch 填充 boundary 边界 block 定义块 insert 插入快 第二类,编辑类。常用的命令有: Matchprop 特性匹配 Hatchedit 填充图案编辑 Pedit 多义线编辑 Erase 擦除 Copy 拷贝 Mirror 镜像 Offset 平移 Array 阵列 Move 移动 Rotate 旋转 Scale 缩放 Stretch 拉伸 Lengthen 拉长 Trim 裁减 Extend 延伸 Break 打断 Fillet 倒圆角 Explode 炸裂 Align 对齐 Properties 属性

绘图工具栏: 直线(L):全称(line) 在屏幕上指定两点可画出一条直线。也可用相对坐标 或者在正交模式打开的情况下,直接给实际距离鼠标拖动来控制方向 构造线(XL):全称(xline) H为水平V为垂直O为偏移A为角度B为等分一个角度。 多段线(PL):全称(pline) 首先在屏幕上指定一点,然后有相应提示: 指定下一个点或[圆弧(A)/半宽(H)/长度(L)/放弃(U)/宽度(W)]。可根据需要来设置。 其中“圆弧”指定宽度可画任意角度圆弧;“半宽”指多段线的一半宽度,即如要高线宽为10,则5;“长度”给相应的值,则画出相应长度的多段线;“放弃”指放弃一次操作;“宽度”指多段线的宽度 多边形(pol):全称(polygon) 所绘制多边形为正多边形,边数可以自己设 E:根据边绘制多边形也可根据圆的半径利用外切和内接来画正多边形 矩形(REC):全称(rectang) 点击矩形工具后出现下列提示: 指定第一个角点或[倒角(C)/标高(E)/圆角(F)/厚度(T)/宽度(W)] 其中“倒角”是将90度直角的两条边割去一点。变成一个斜角。“标高”是空间上的意义可以在三视图当中展现出来,标高是相对的;“圆角”:即是将四个直角边倒成半径为X的圆角;“厚度”:空间上的意义,可在Z轴上表现出来“宽度”:平面空间的概念,指矩形四边的宽度。 圆弧(ARC或A):默认为3点画圆弧,成弧方向为逆时针,画优弧半径给负值。绘图菜单中有如下选项: 起点、圆心、端点; 起点、圆心、角度; 起点、圆心、长度; 起点、端点、角度; 起点、端点、方向; 起点、端点、半径; 圆心、起点、端点; 圆心、起点、角度; 圆心、起点、长度;

临床检验报告单解读

临床检验报告单解读 一般看病最常做的就是3大常规,这也是住院病历里面必须的,特别是小孩子发烧感冒时,建议大家去医院要自己要求验,看看是不是病毒感染,这样可以避免医生滥用抗生素。 血常规化验现在一般取指尖血(过去取耳垂末梢血),内容包括血红蛋白浓度、白细胞计数和分类及血小板计数,均用英文字首缩写表示。 血红蛋白(HGB) 正常值为120-150g/L 白细胞计数(WBC) 正常值为4×109/L-10×109/L 其中中性白细胞(NEUT%) 正常时为 淋巴细胞(LYM%) 正常时为 嗜酸细胞(MXD%) 正常时为 血小板(PLT ) 正常值为100×109/L-300×109/L HCT 红细胞平均体积(MCV) 正常值为82-92fL 平均血红蛋白浓度(MCHc) 正常值为340-360g/L 如果HGB值低于120g/L,就说明有贫血存在,应该进一步检查是什么性质的贫血,如果HGB值高于160g/L,可能是因为患有血红蛋白增高症或者血液被浓缩的缘故,WBC代表的白细胞是人体的防御系统的重要组成,相当于国家的军队,共总数的增高(超过10×109/L)时,多表明有炎症、感染存

在,此时病人多有发热症状,如果白细胞总数太高在(30-50)×109/L以上,病人是于少年儿童或年青人,伴有较严重的不能解释的贫血,请不要掉以轻心,应该进一步做骨髓穿刺检查,排除白血病的可能,白细胞总数低于4×109/L,可由接受放射线,病毒感染药物及化学物质中毒等引起。中性白细胞比例增高多意味着感染(特别是细菌感染)存在,淋巴细胞增高多见于慢性疾病及长期接受放射线照射,嗜酸性白细胞增高时,往往说明体内有过敏原存在引起的过敏,如寄生虫(蛔虫多见),过敏性炎症,过敏反应等。PLT减少时,可能会有出血,如血小板减少性紫癜等,增高时,说明血液呈高凝状态,易发生血栓。 红细胞计数(RBC)和血红蛋白(HGB)减低,即可诊为贫血。按红细胞体积大小可分为巨细胞性贫血,小细胞性贫血和正细胞性贫血。MCV(红细胞平均体积)和MCHC(平均血红蛋白浓度)为主要分型依据。 蛋白(PRO) 正常为阴性 尿糖(GLU) 正常阴性 红细胞(RBC) 正常0-1/高倍 白细胞(LEU) 正常0-5/高倍 尿酸盐结晶(NIT) 酮体(KET) 正常阴性 尿胆元(UBG) 定性:弱阳性定量1-4mg/24h

16人格测试解释

十六项基本人格因素简述 低分数者(1—3) 高分数者 (8—10)A因素乐群性 含蓄、独断、苛求、冷酷(分裂气质型) A因素分数低的人倾向于生硬、冷酷、多疑、离群。他对物品比对人更喜爱,常独自做事情,对不同意见不愿和解,按刻板生硬的方式和个人的准则做事。 开朗,热心、随和、乐群(情感气质型)。 高分者倾向于好脾气、情绪开朗、易合作,心软慈爱,能适应环境。喜欢与人打交道的工作,能迅速与人组成较活跃的集团,对人宽宏大量,怕批评。 B因素聪慧性 智能较低,具体性思维,迟钝(学习能力低)。 低分者学习和领悟缓慢、迟钝,对事物多采用具体的和刻板的理解,其迟钝状态可能由智能因素或精神病态引起。 智能较高,抽象性思维,聪敏(学习能力较强)。 高分者倾向于能迅速领悟各种观念,学习敏捷而聪颖,其聪明才智与文化水平相一致。可排除病理性心理机能衰退。 C因素稳定性 受情感影响,情绪不稳定,易颓废(自控力低弱)。 低分者趋向于在困难条件下表现出对挫折的耐受性差,情绪波动明显,疲倦,烦躁,有时显得幼稚。几乎所有的神经症均呈低分,亦见于一些精神病患者。 情绪稳定,能面对现实、安静、成熟(自控力强)。 高分者趋向于情绪成熟、稳定,对生活采取现实态度,做事不慌忙。有时对不能解决的情绪问题采取退出方法,有禁欲倾向,个别人亦有潜在性精神疾患的可能。 E因素恃强性 谦虚、和蔼、顺从、适应环境(和善性)。 低分者倾向于谦让、温顺,安于现状,缺乏自信,易依赖别人,对指责易产生焦虑。坦白而通融。 主观武断、攻击、竞争、顽固(统治性)。 高分者倾向于严厉、独断专横、不友善、对别人责备过分。统治别人,不怕强权。主动且自视很高。 F因素兴奋性 严肃、谨慎、认真、沉默寡言(冷淡)。 低分者倾向于克制、沉默、内省,有时会郁郁寡欢、抑郁、过分审慎。爱独处,甚至自我压抑。 冲动、活跃、热心、无忧无虑(热情)。 高分者倾向于愉悦、健谈、坦白、生机勃勃,富于表情。经常被选为领导,但可能有冲动、易变。 G因素有恒性 不审慎,责任感缺乏,轻浮(超我力弱)。 低分者倾向于意志易动摇,缺乏奉公守法的精神。由于不受集体约束,故有可能发生反社会行为。但有时这却使他更健康,因为拒绝受规律约束使他在应激中发生较少躯体不适感。 有良心、有恒心、稳重、守法(超我力强)。 高分者倾向于性格严峻,有强烈责任心,有计划,善宽容。喜欢勤奋聪明的人,有道德,细心周到善始善终。这些特点是出自于内心而迫切需求的,并非在表现上体现追求。 H因素敢为性 胆小、克制、羞怯、怯懦(畏怯)。 低分者倾向于胆小退缩,小心谨慎,喜好冒险,勇于社交,放任主动(鲁莽)。高分者倾向于更好社交,喜欢探求新事

ORACLE SQLPLUS 常用命令及解释

Oracle SQLPlus常用命令及解释 1.@ 执行位于指定脚本中的SQLPlus语句。可以从本地文件系统或Web服务器中调用脚本。可以为脚本中的变量传递值。在iSQL*Plus中只能从Web服务器中调用脚本。 2.@@ 执行位于指定脚本中的SQL*Plus语句。这个命令和@(“at”符号)命令功能差不多。在执行嵌套的命令文件时它很有用,因为它会在与调用它的命令文件相同的路径或url中查找指定的命令文件。在iSQL*Plus中只支持url形式。 3./ 执行保存在SQL缓冲区中的最近执行的SQL命令或PL/SQL块。在SQL*Plus命令行中,可在命令提示符或行号提示符使用斜线(/)。也可在iSQL*Plus的输入区中使用斜线(/)。斜线不会列出要执行的命令。 4.ACCEPT 可以修改既有变量,也可定义一个新变量并等待用户输入初始值,读取一行输入并保存到给出的用户变量中。ACCEPT在iSQL*Plus中不可用。 5.APPEND 把指定文本添加到SQL缓冲区中当前行的后面。如果text的最前面包含一个空格可在APPEND和text间输入两个空格。如果text的最后是一个分号,可在命令结尾输入两个分号(SQL*Plus会把单个的分号解释为一个命令结束符)。APPEND 在iSQL*Plus中不可用。 6.ARCHIVE LOG 查看和管理归档信息。启动或停止自动归档联机重做日志,手工(显示地)归档指定的重做日志,或者显示重做日志文件的信息。 7.ATTRIBUTE 为对象类型列的给定属性指定其显示特性,或者列出单个属性或所有属性的当前显示特性。 8.BREAK 分开重复列。指定报表中格式发生更改的位置和要执行的格式化动作(例如,在列值每次发生变化时跳过一行)。只输入BREAK而不包含任何子句可列出当前的BREAK定义。 9.BTITLE 在每个报表页的底部放置一个标题并对其格式化,或者列出当前BTITLE定义。

(完整版)检验名词解释

1.基因芯片又称DNA芯片(DNA chip )或DNA微阵列(DNA microarray)。其原理是采用光导原位合成或显微印刷等方法将大量特定序列的探针分子密集、有序地固定于经过相应处理的硅片、玻片、硝酸纤维素膜等载体上,然后加入标记的待测样品,进行多元杂交,通过杂交信号的强弱及分布,来分析目的分子的有无、数量及序列,从而获得受检样品的遗传信息。其工作原理与经典的核酸分子杂交如Southern和Northern印迹杂交一致,都是应用已知核酸序列与互补的靶序列杂交,根据杂交信号进行定性与定量分析。经典杂交方法固定的是靶序列,而基因芯片技术固定的是已知探针,因此基因芯片可被理解为一种反向杂交。基因芯片能够同时平行分析数万个基因,进行高通量筛选与检测分析,解决了传统核酸印迹杂交技术操作复杂、自动化程度低、检测目的分子数量少等不足。根据所用探针类型,基因芯片可分为cDNA ( comp lement DNA)芯片和寡核苷酸芯片;根据检测目的又可分为表达谱芯片和单核苷酸多态性( single nucleotide polymorphisms, SNP)芯片。随着芯片技术在其他生命科学领域的延伸,基因芯片概念已泛化到生物芯片,包括基因芯片、蛋白质芯片、糖芯片、细胞芯片、流式芯片、组织芯片和芯片实验室( laboratory on a chip)等 蛋白质芯片是一种高通量的蛋白功能分析技术,可用于蛋白质表达谱分析,研究蛋白质与蛋白质的相互作用,甚至DNA-蛋白质、RNA-蛋白质的相互作用,筛选药物作用的蛋白靶点等。蛋白芯片技术的研究对象是蛋白质,其原理是对固相载体进行特殊的化学处理,再将已知的蛋白分子产物固定其上(如酶、抗原、抗体、受体、配体、细胞因子等),根据这些生物分子的特性,捕获能与之特异性结合的待测蛋白(存在于血清、血浆、淋巴、间质液、尿液、渗出液、细胞溶解液、分泌液等),经洗涤、纯化,再进行确认和生化分析;它为获得重要生命信息(如未知蛋白组分、序列。体内表达水平生物学功能、与其他分子的相互调控关系、药物筛选、药物靶位的选择等)提供有力的技术支持。 基因芯片(又称 DNA 芯片、生物芯片)技术,就是通过微加工技术,将数以万计、乃至百万计的特定序列的DNA片段(基因探针),有规律地排列固定于2cm2 的硅片、玻片等支持物上,构成的一个二维DNA探针阵列,与计算机的电子芯片十分相似,所以被称为基因芯片。 2.广义概念的定量PCR技术是指以外参或内参为标准,通过对PCR终产物的分析或PCR过程的监测,进行PCR起始模板量的定量。狭义概念的定量PCR技术(严格意义的定量PCR 技术)是指用外标法(荧光杂交探针保证特异性)通过监测PCR过程(监测扩增效率)达到精确定量起始模板数的目的,同时以内对照有效排除假阴性结果(扩增效率为零)。在国家没有出台阴阳判定标准时,所用PCR系统灵敏度最好达到一个拷贝(一个病毒)。从理论上说,只要有一个拷贝数,样本就算阳性;一个拷贝数都没有才算阴性。 荧光定量PCR技术是在PCR反应体系中加入荧光基团,利用荧光信号实时监测PCR扩增反应中每一个循环产物量的变化,通过Ct值和标准曲线的分析对起始模板进行定量分析的方法。 3.蛋白质印迹法(免疫印迹试验)即Western Blot。它是分子生物学、生物化学和免疫遗传学中常用的一种实验方法。其基本原理是通过特异性抗体对凝胶电泳处理过的细胞或生物组织样品进行着色。通过分析着色的位置和着色深度获得特定蛋白质在所分析的细胞或

大数据的概念

一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)大,指代大型数据集,一般在10TB规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度知道—大数据概念大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点:V olume、Velocity、Variety、Veracity。互联网周刊—大数据概念"大数据"的概念远不止大量的数据(TB)和处理大量数据的技术,或者所谓的"4个V"之类的简单概念,而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说,大数据让我们以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,

或深刻的洞见,最终形成变革之力研究机构Gartner—大数据概念"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。" Kelly 说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据技术 数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构:云存储、分布式文件存储等。数据处理:自然语言处理(NLP,

逻辑思维测试题资料讲解

逻辑思维测试题

1、太空船从另一个星球接收到三条奇特语言的讯息,宇航员研究了这些讯息, 并找出Elros Aldarion Elendil ”的意思是危险火箭爆炸”另一条EdainMinyatur Elros ”的意思是”太空船失火危险”,第三条AldarionGimilzoGondor ”的意思是坏了煤气爆炸”。那么elendil ”的意思是 什么? A、危险 B、爆炸 C、无事 D、火箭 E、煤气 4、下面五样东西中哪一样最不象其它四样? A、锯 B、刀 C、锁 D、铲 E、铃 5、有一个国家一元以下的硬币为:一分、五分、一角、二角五分、五角这五 种。汤姆买东西付钱后,营业员找给他0.41元,如果找的是六个硬币,其中三 个一定是: A、一分币 B、五分币 C、一角币 D、二角五分币 E、五角币 6 —个匣子里有五个小匣子,每个小匣子里又有五个小匣子,那么连大带小总共有几个匣子? A、21 B、26 C、11 D、31 E、30 7、如果所有的W是T,而没有T是G,那么,肯定没有G是W ”这种说法是: A、真 B、假 C、不肯定 8、下面五种动物中哪一个最不象其它四个? A、马 B、袋鼠 C、斑马 D、鹿 E、驴 10、下面五种东西哪一种可以选作最合适的对比?手指对手,好比树枝对:

A、树 B、树叶 C、花 D、树枝 E、树皮 11、小江的母亲叫小江买9大瓶可乐,小江一次只能拿2瓶,那么他必须几趟才能拿完? A 4 B、4.5 C、5 D、5.5 E、6 12、在一次竞赛中,小莉的名次从最高的数下来和从最低的数上去都是第13 名,那么参加比赛的共有多少人? A 13 B、25 C、26 D、27 E、28 13、下面五样中哪一样可以选做最合适的对比?水对冰,好比_________ 豆浆对: A、糖 B、豆腐干 C、粮食 D、黄豆 E、油条 14、一条鱼头长9寸,尾长等于头长加一半的身长,身长是头长加尾长,那么 这条鱼有多长?(身长不包括头尾在内,鱼长是指全长) A 27寸B、54寸C、63寸D、72寸E、81 寸 15、现在时钟指的是四点五十分,如果把长针与短针的位置互换一下,那么指的是大约什么时间? A、十点 B、十点十五分 C、十点二十分 D、十点三十分 E、五点 16、小明12岁,是他弟弟年龄的三倍,当小明年龄是他弟弟年龄的两倍时,他几岁?

Eviews格兰杰因果关系检验结果说明

Eviews格兰杰因果关系检验结果说明 一、经济变量之间的因果性问题 计量经济模型的建立过程,本质上是用回归分析工具处理一个经济变量对其他经济变量的依存性问题,但这并不是暗示这个经济变量与其他经济变量间必然存在着因果关系。 由于没有因果关系的变量之间常常有很好的回归拟合,把回归模型的解释变量与被解释变量倒过来也能够拟合得很好,因此回归分析本身不能检验因果关系的存在性,也无法识别因果关系的方向。 假设两个变量,比如国内生产总值GDP和广义货币供给量M,各自都有滞后的分量GDP (-1),GDP(-2)…,M(-1),M(-2),…,显然这两个变量都存在着相互影响的关系。但现在的问题是:究竟是M引起GDP的变化,还是GDP引起M的变化,或者两者间相互影响都存在反馈,即M引起GDP的变化,同时GDP也引起M的变化。这些问题的实质是在两个变量间存在时间上的先后关系时,是否能够从统计意义上检验出因果性的方向,即在统计上确定GDP是M的因,还是M是GDP的因,或者M和GDP互为因果。 因果关系研究的有趣例子是回答“先有鸡还是先有蛋”的问题。1988年有两位学者Walter N. Thurman和Mark E. Fisher用美国1930——1983年鸡蛋产量(EGGS)和鸡的产量(CHICKENS)的年度数据,对此问题进行了统计研究。他们运用格兰杰的方法检验鸡和蛋之间的因果关系,结果发现,鸡生蛋的假设被拒绝,而蛋生鸡的假设成立,因此,蛋为因,鸡为果,也就是先有蛋。他们并建议作其他诸如“谁笑在最后谁笑得最好”、“骄傲是失败之母”之类的格兰杰因果检验。 二、格兰杰因果关系检验

经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法,即格兰杰因果关系检验。该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰(Clive W. J. Granger)所开创,用于分析经济变量之间的因果关系。他给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差。” 在时间序列情形下,两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为:若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下,对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果,即变量X有助于解释变量Y的将来变化,则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。 进行格兰杰因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性,否则可能会出现虚假回归问题。因此在进行格兰杰因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验(unit root test)。常用增广的迪基—富勒检验(ADF检验)来分别对各指标序列的平稳性进行单位根检验。 格兰杰因果关系检验假设了有关y和x每一变量的预测的信息全部包含在这些变量的时间序列之中。检验要求估计以下的回归: (1) (2) 其中白噪音u1t和u2t假定为不相关的。 式(1)假定当前y与y自身以及x的过去值有关,而式(2)对x也假定了类似的行为。 对式(1)而言,其零假设H0:α1=α2=…=αq=0。

大数据基本概念及技术

大数据是当前很热的一个词。这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会的热点,不管什么,都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前,我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义,大概没有一个权威版本。为方便,此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言,表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上,人类的一切语言文字、图形图画、音像记录,所有感官可以察觉的事物,只要能被记下来,能够查询到,就都是数据(data)。

不过数值是所有数据中最容易被处理的一种,许多和数据相关的概念,例如下面的数据可视化和数据分析,最早是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词,尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据,甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示),指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等,目前以二维展示为主,不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上,指统计分析,即通过统计学手段,从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据,按照某些指定的列进行分组,然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析,其实是包括数据可视化的。

十个有趣的心理小测试资料讲解

十个有趣的心理小测 试

十个有趣的心理小测试 一、等电梯时你会做什么? 这是日本心理学家浅野八郎设计的小测验,通过一些日常生活中的行为,就可以看出一个人的个性。 题目:在你准备进电梯时,它刚好升了上去,你只差那么一小步。没办法,只好等下一趟了。在等待的过程中,你通常会做什么呢? A.一直盯着电梯的按钮,并且按了好几次。 B.双脚踏来踏去,不停地发出声响。 C.朝上看,或是看周围的告示板。 D.向下看。 E.一直盯着显示层数的灯,心想:“只要一开门,就立刻冲进去。” 测试结果: A属于一想到什么就去做的行动派。这样的人比较有幽默感,而且人缘很好。如果从事的是与人接触的工作,则更容易发挥潜力。 B这样的人感觉敏锐,甚至有些神经质,能够凭直觉来判断事情。他们中的大部分人适合从事艺术方面的工作。 C是知识丰富、内心优雅的人。由于不喜欢别人看到自己的缺点,总会在别人和自己之间筑一道墙,看上去会比较冷淡。这类人比较适合在理工科方面施展能力。 D有点消极,内心所想的事没办法坦率地表达出来。但是,这类人也非常老实,容易上当受骗。

E非常谨慎,很少会从事冒险工作。这类人比较理性,因此深受别人的信赖。 二、测测你的饮食抗衰老指数?(如果答案为肯定的,则每题得1分。) 1. 你每天能吃到200克深绿色蔬菜(如菠菜、油菜、油麦菜、绿菜花等)吗? 2. 你每天吃早饭吗?如果没有时间吃早饭,你会至少喝一杯牛奶或豆浆吗? 3. 你每天喝1~2小杯活菌酸奶(不包括酸奶饮料和乳酸菌饮料)吗? 4. 你每周吃3次以上的粗粮、全麦或薯类(如红薯、土豆、山药、芋头等)吗? 5. 你每周有4次以上喝豆浆、豆奶或吃其他豆制品吗? 6. 你每天吃的肉类或鱼类不低于50克,也不高于150克吗? 7. 如果一天当中没有吃鱼肉类,你一定会吃鸡蛋或豆制品作为弥补吗? 8. 你很少在饭店里参加酒宴吗(每周少于2次)? 9. 你总是让自己保持七成饱,不会过量饮食,也不让自己感觉特别饥饿吗? 10. 你很少用饼干、巧克力、速冻饺子和方便面之类食品来代替一餐吗(每周少于2次)? 测试结果: 分数越高,饮食抗衰老指数就越高。 三、这一生你会遇到几段恋情?

检验结果解释及医疗咨询制度

检验结果解释及医疗咨询制度 临床检验结果必须由具备专业资质的人员负责解释 解释检验结果应考虑以下几个方面的因素 一.参考范围 通常参考范围的确定是以大多数人常见的数据为基础,也就是参考总体中的99%、95%与80%的参考个体所分布的范围,其余则为可疑或异常。用于临床疾病诊断时,常以95%的参考个体测定值的分布范围为参考范围,其余5%参考个体被划为异常。参考范围是解释检验结果正常与否的依据,但必须注意以下几个问题。 1、生物属性带来参考范围的差异主要是年龄、性别、民族、居住地域及妊娠等原因引起的差异。 2、检验方法不同引起的差异目前,对于同一项目的检测方法可能有多种;即使使用同一种检测方法,由于仪器不同及试剂的来源不同检测结果也不完全相同。因此各实验室应建立自己的参考范围,简单地引用文献、国外甚至厂商介绍的参考范围不可取。 3、注意两类错误问题目前参考范围的制定多数是根据正态分布的原理,以均值±2 s作为参考范围的上限、下限,不论用什么方法,总是有少数正常人的测定值作为异常值来对待,而在患者中,又有少数人测定值在参考范围内。前者为第一类错误,即假阳性的错误,后者为第二类错误,即假阴性错误。尽管这两种错误发生的概率较小,属小概率事件,但解释结果时必须注意。根据这两类错误基本上发生在参考范围上限、下限附近,因此当测定值接近参考范围上限、下限时,

临床上不要轻易下正常或异常的判断,最好过一段时间复查以对比分析。 4、临界值的问题在定性测定中,判断阴性、阳性存在临界值的问题。目前许多定性测定、快速测定的方法(如干化学方法、胶体金免疫层析法等)不同厂家的试剂条,其灵敏度并不相同,因此判断阴性、阳性的临界值并不相同,如测定粪便隐血,用化学方法的试纸条,灵敏度为0.2 mg/L,而胶体金免疫层析的方法可达5 pg/L。尿10项测定中,不同仪器、不同试纸条出的结果是不同的。如尿蛋白测定“+”检出限低值为300 mg/L,高值为2 500 mg/L,而且这些快速方法与常规方法的临界值也不相同,如用胶体金免疫层析法做HBsAg测定,其敏感度一般为2 ng/ml,但ELISA法测定可达到0.5 ng/ml甚至更低。在目前对许多试验临界值如何界定尚无同一规定时,临床解释结果时务必充分注意。 5、敏感度及特异性敏感度及特异度是反映该检验项目临床应用价值的两项重要指标,所谓“敏感度”指的是某病患者该试验阳性的百分率,“特异度”指非该病患者该试验阴性的百分率。当前没有一个项目其敏感度及特异度都达到100%,因此存在着一定的假阴性或假阳性。一般来说敏感度高的试验阴性时对排除某病有价值,特异度高的试验阳性时对确诊某病有意义。根据概率论的原理,可以根据该项试验的敏感度及特异度,计算出阳性似然比,并根据验前概率推算出验后概率,对临床诊断帮助意义更大。 6、医学决定水平医学决定性水平是一个阈值,高于或低于该值,据

解读大数据的定义及运行与分析

解读大数据的定义及运行与分析 随着物联网、云计算、移动互联网等信息智能技术的飞速发展,大数据已经渗透到当今每一个行业和业务领域。 今天我们谈谈大数据概念理论,首先我们要了解大数据,如今人们都在谈论大数据,感觉不不熟悉大数据都有点时代的落伍。现在阿里巴巴,腾讯等一些大公司都在向着大数据发展,大数据时代是一个时代的象征,也是一个改变人们的生活的一个常态。大数据不只是分析数据的一个时代,更是方便人们选择的一种个数据分析。例如今天我们说看到的产品,大数据会通过分析你的需求,为您推送更好的产品,让你有更多的选择。体现了一个智能化,便捷性,高效性。 大数据的字面理解意思是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集,管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。 大数据在运行过程中首先要进行预处理 主要完成对已接收数据的辨析、抓取、分类等操作。 (1)辨析:通过接收输入需求进行辨析产品或数据。 (2)抓取:由于获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取的过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。 (3)分类:对于大数据接收的数据,并不都是有价值的,有些数据是我们不关心的内容,还有一些数据是完全错误的干扰项,所以要对数据过滤从而提取出更为有效数据。 浅谈大数据概念及大数据的运行与分析首先,想要系统的了解大数据,我们从最基础的三个方面进行解析。 第一是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

材料分析测试方法名词解释

名词解释 1、连续X射线谱:由波长连续变化的X射线构成,也称白色X 射线或多色X射线。 2、短波限:连续X射线谱在短波方向的最短波长,即光子一次碰撞就耗尽能量所产生的X光子的波长,称为短波限λ0。 3、吸收限:指X射线通过物质时光子的能量大于或等于使物质原子激发的能量,如入射光子的能量必须大于或等于将K电子从无穷远移至K层时所做的功W,称此时的光子波长λ为K系的吸收限。 4、X射线强度:垂直X射线传播方向的单位面积上在单位时间内所通过的光子数目的能量总和。 5、特征X射线谱:由一定波长的若干X射线叠加在连续谱上构成,也称单色X射线和标识X射线。 6、特征X射线:原子内层电子受到激发后,在能级跃迁过程中直接释放的具有特征能量和波长的一种电磁波。 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF

7、光电效应:光与物质相互作用产生电子的现象。X射线与物质的相互作用可以看成是X光子与物质中原子的相互碰撞。当X光子具有足够能量时,可以将原子内层电子击出,该电子称为光电子。原子处于激发态,外层电子向内层空位跃迁,多余能量以辐射方式释放,即二次特征X射线或荧光X射线。这一过程即为X射线的光电效应。 ++ - M Mυ h → +e 8、倒易点阵:在晶体点阵(正点阵)基础上按一定对应关系构建的一个空间点阵。方向—倒易基矢垂直于正点阵中异名基矢构成的平面长度—倒易基矢与正点阵矢量间是倒 数关系 9、倒易矢量:由倒易原点指向任意倒易阵点的方向矢量。 10、布拉格方程:d-衍射晶面间距;θ-掠射角;λ-入射线波长;n-反射级数 11、反射球:以波矢量大小的倒数(1/λ)为半径,作一 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF

Cad常用命令及使用方法

Cad常用命令及使用方法 一、绘图命令 直线:L 用法:输入命令L/回车/鼠标指定第一点/输入数值(也就是指定第二点)/回车(这时直线就画出来了)/回车(结束命令) 射线:RAY 用法:输入命令RAY/回车/鼠标指定射线起点/指定通过点/回车(结束命令) 构造线:XL 用法:输入命令XL/回车/鼠标指定构造线起点/指定通过点/回车(结束命令) 多段线:PL 用法1:同直线命令 用法2:输入命令PL/回车/指定起点/输入W(绘制带有宽度的线)/回车/指定线起点宽度/回车/指定线结束点宽度/回车/输入数值(线的长度值)/回车(结束命令) 正多边形:POL 用法:输入命令POL/回车/指定边数/回车/鼠标指定正多边形的中心点/输入选项(C外切于圆;I内接于圆)/回车/输入半径/回车(结束命令) 矩形:REC 用法1:输入命令REC/回车/鼠标指定第一角点/指定第二角点 用法2:输入命令REC/回车/输入C(绘制带有倒角的矩形)/回车/输入第一倒角值/回车/输入第二倒角值/回车/鼠标指定第一角点/指定第二角点 用法3:输入命令REC/回车/输入F(绘制带有圆角的矩形)/回车/输入圆角半径/回车/指定第一角点/指定第二角点 圆弧:A 用法:输入命令A/回车/指定圆弧起点/指定圆弧中点/指定圆弧结束点 (绘制圆弧的方法有11种,可参考绘图菜单---圆弧选项) 圆:C 用法:输入命令C/回车/鼠标指定圆心/输入半径值/回车(命令结束) (绘制圆的方法有6种,可参考绘图菜单---圆选项) 样条曲线:SPL 用法:输入命令SPL/回车/鼠标指定要绘制的范围即可/需要三下回车结束命令 椭圆:EL

CISCO 常用命令解释

视图模式介绍: 普通视图 router> 特权视图 router# /在普通模式下输入enable 全局视图 router(config)# /在特权模式下输入config t 接口视图 router(config-if)# /在全局模式下输入int 接口名称例如int s0或int e0 路由协议视图 router(config-route)# /在全局模式下输入router 动态路由协议名称 1、基本配置: router>enable /进入特权模式 router#conf t /进入全局配置模式 router(config)# hostname xxx /设置设备名称就好像给我们的计算机起个名字 router(config)#enable password /设置特权口令 router(config)#no ip domain lookup /不允许路由器缺省使用DNS解析命令 router(config)# Service password-encrypt /对所有在路由器上输入的口令进行暗文加密router(config)#line vty 0 4 /进入设置telnet服务模式 router(config-line)#password xxx /设置telnet的密码 router(config-line)#login /使能可以登陆 router(config)#line con 0 /进入控制口的服务模式 router(config-line)#password xxx /要设置console的密码 router(config-line)#login /使能可以登陆 2、接口配置: router(config)#int s0 /进入接口配置模式 serial 0 端口配置(如果是模块化的路由器前面加上槽位编号,例如serial0/0 代表这个路由器的0槽位上的第一个接口) router(config-if)#ip add xxx.xxx.xxx.xxx xxx.xxx.xxx.xxx /添加ip 地址和掩码router(config-if)#enca hdlc/ppp 捆绑链路协议 hdlc 或者 ppp 思科缺省串口封装的链路层协议是HDLC所以在show run配置的时候接口上的配置没有,如果要封装为别的链路层协议例如PPP/FR/X25就是看到接口下的enca ppp或者enca fr router(config)#int loopback /建立环回口(逻辑接口)模拟不同的本机网段 router(config-if)#ip add xxx.xxx.xxx.xxx xxx.xxx.xxx.xxx /添加ip 地址和掩码给环回口 在物理接口上配置了ip地址后用no shut启用这个物理接口反之可以用shutdown管理性的关闭接口 3、路由配置: (1)静态路由 router(config)#ip route xxx.xxx.xxx.xxx xxx.xxx.xxx.xxx 下一条或自己的接口router(config)#ip route 0.0.0.0 0.0.0.0 s 0 添加缺省路由 (2)动态路由 rip协议 router(config)#router rip /启动rip协议 router(config-router)#network xxx.xxx.xxx.xxx /宣告自己的网段 router(config-router)#version 2 转换为rip 2版本 router(config-router)#no auto-summary /关闭自动汇总功能,rip V2才有作用 router(config-router)# passive-int 接口名 /启动本路由器的那个接口为被动接口

检验结果解释制度

检验结果解释制度 合理的解释检验结果应考虑以下几个方面的因素: 一.参考范围1969年Grasbeck推荐用参考值一词代替正常值,至1977年得到公认。于1978年国际化学联合会推荐有关实用方案。通常参考范围的确定是以大多数人常见的数据为基础,也就是参考总体中的99%、95%与80%的参考个体所分布的范围,其余则为可疑或异常。用于临床疾病诊断时,常以95%的参考个体测定值的分布范围为参考范围,其余5%参考个体被划为异常。参考范围是解释检验结果正常与否的依据,但必须注意以下几个问题。 二..生物属性带来参考范围的差异主要是年龄、性别、民族、居住地域及妊娠等原因引起的差异。 三.检验方法不同引起的差异目前,对于同一项目的检测方法可能有多种;即使使用同一种检测方法,由于仪器不同及试剂的来源不同检测结果也不完全相同。因此各实验室应建立自己的参考范围,简单地引用文献、国外甚至厂商介绍的参考范围不可取。 四..注意两类错误问题目前参考范围的制定多数是根据正态分布的原理,以均值±2 s作为参考范围的上限、下限,不论用什么方法,总是有少数正常人的测定值作为异常值来对待,而在患者中,又有少数人测定值在参考范围内。前者为第一类错误,即假阳性的错误,后者为第二类错误,即假阴性错误。尽管这两种错误发生的概率较小,属小概率事件,但解释结果时必须注意。根据这两类错误基本上发生在参考范围上限、下限附近,因此当测定值接近参考范围上限、下限时,临床上不要轻易下正常或异常的判断,最好过一段时间复查以对比分析。 五..临界值的问题在定性测定中,判断阴性、阳性存在临界值的问题。目前许多定性测定、快速测定的方法(如干化学方法、胶体金免疫层析法等)不同厂家的试剂条,其灵敏度并不相同,因此判断阴性、阳性的临界值并不相同,如测定粪便隐血,用化学方法的试纸条,灵敏度为0.2 mg/L,而胶体金免疫层析的方法可达5 pg/L。尿10项测定中,不同仪器、不同试纸条出的结果是不同的。如尿蛋白测定“+”检出限低值为300 mg/L,高值为2 500 mg/L,而且这些快速方法与常规方法的临界值也不相同,如用胶体金免疫层析法做HBsAg测定,其敏感度一般为2 ng/ml,但ELISA法测定可达到0.5 ng/ml甚至更低。在目前对许多试验临界值如何界定尚无同一规定时,临床解释结果时务必充分注意。 六..敏感度及特异性敏感度及特异度是反映该检验项目临床应用价值的两项重要指标,所谓“敏感度”指的是某病患者该试验阳性的百分率,“特异度”指非该病患者该试验阴性的百分率。当前没有一个项目其敏感度及特异度都达到100%,因此存在着一定的假阴性或假阳性。一般来说敏感度高的试验阴性时对排除某病有价值,特异度高的试验阳性时对确诊某病有意义。根据概率论的原理,可以根据该项试验的敏感度及特异度,计算出阳性似然比,并根据验前概率推算出验后概率,对临床诊断帮助意义更大。

大数据概述及基本概念

考试:大数据概述及基本概念 试卷年份:2015年 题量:10题 答题时间:分钟 总分:100分 合格线:60分 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是() A. 传统企业数据 B. 机器和传感器数据 C. 社交数据 D. 电子商务数据 A B C D 正确答案:D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门,都可称作()部门 A. 技术 B. 研究 C. 信息 D. 管理 A B C D 正确答案:C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指() A. 内容维度 B. 关系维度 C. 时空维度 D. 维度的交叉综合 A B

C D 正确答案:A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有() A. 数据交易技术 B. 数据交互技术 C. 数据存储技术 D. 数据处理技术 A B C D 正确答案:A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种,分别为() A. 结构化信息 B. 非结构化信息 C. 半结构化信息 D. 特殊化信息 A B C D 正确答案:A B C 6 【多选】“大数据”的特点是() A. 数据体量大 B. 数据类别大 C. 数据处理速度快 D. 数据真实性高 A B C D 正确答案:A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据()

A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案:错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台,数据也就没有了载体() A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案:正确 9 【判断】可视化是给机器看的,数据挖掘就是给人看的() A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案:错误 10 【判断】全球数据的90%产生于过去2年内() A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案:正确

ANSYS常用命令解释

1,/PREP7!加载前处理模块 2,/CLEAR,NOSTART!清除已有的数据,不读入启动文件的设置(不加载初始化文件)初始化文件是用于记录用户和系统选项设置的文本文件/CLEAR, START!清除系统中的所有数据,读入启动文件的设置/FILENAME, EX10.5!定义工程文件名称/TITLE, EX10.5 SOLID MODEL OF AN AXIAL BEARING!指定标题4,F,2,FY,-1000!在2号节点上施加沿着-Y方向大小为1000N的集中力6,FINISH !退出模块命令 7,/POST1!加载后处理模块 8,PLDISP,2!显示结构变形图,参数“2”表示用虚线绘制出原来结构的轮廓9,ETABLE,STRS,LS,1!用轴向应力SAXL的编号”LS,1”定义单元表STRS ETABLE, MFORX,SMISC,1!以杆单元的轴力为内容,建立单元表MFORX ETABLE, SAXL, LS, 1!以杆单元的轴向应力为内容,建立单元表SAXL ETABLE, EPELAXL, LEPEL, 1!以杆单元的轴向应变为内容,建立单元表EPELAXL ETABLE,STRS_ST,LS,1!以杆件的轴向应力“LS,1”为内容定义单元表STRS_ST ETABLE, STRS_CO, LS,1!以杆件的轴向应力“LS,1”定义单元表STRS_CO ETABLE,STRSX,S,X !定义X方向的应力为单元表STRSX ETABLE,STRSY,S,Y !定义Y方向的应力为单元表STRSY *GET,STRSS_ST,ELEM,STEEL_E, ETAB, STRS_ST!从单元表STRS_ST中提取STEEL_E单元的应力结果,存入变量STRSS_ST; *GET, STRSS_CO,ELEM,COPPER_E,ETAB,STRS_CO”从单元表STRS_CO中提取COPPER_E单元的应力结果,存入变量STRSS_CO 10 FINISH !退出以前的模块 11, /CLEAR, START!清除系统中的所有数据,读入启动文件的设置 12/UNITS, SI!申明采用国际单位制 14/NUMBER, 2!只显示编号,不使用彩色

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