Chp4_Sampling Distribution

合集下载

macs2 call peaks 统计学原理

macs2 call peaks 统计学原理
Macs2是一种用于调用染色质免疫沉淀（ChIP）测序数据中峰值的工具。

它使用统计学原理来确定哪些区域在样本中具有显著的信号增加。

Macs2使用了两个主要的统计学原理：泊松分布和负二项分布。

1. 泊松分布：在ChIP-Seq数据中，基因组上的峰值数量服从
泊松分布。

Macs2通过计算每个基因组区域上的峰值数量来评
估其在样本中是否具有显著的信号。

2. 负二项分布：Macs2还使用负二项分布模型来建立一个峰值
模型，该模型描述了在样本中预期的峰值数量。

该模型可以利用ChIP-Seq数据的特征（例如峰值宽度和信号强度）来更好
地预测信号的存在与否。

基于这些统计学原理，Macs2可以通过比较实际观察到的峰值
数量与预期峰值数量来确定哪些区域具有显著的信号。

它会给每个区域分配一个p-value，用于衡量该区域是否有显著的峰值。

总之，Macs2使用泊松分布和负二项分布来基于统计学原理对ChIP-Seq数据进行峰值调用和显著性分析。

基于ITS2序列的柴胡属植物种子的鉴定及遗传多样性分析

中药与临床Pharmacy and Clinics o f Chinese Materia Medica 2Q2\.，\2(2)•品种品质1•基于ITS2序列的柴胡属植物种子的鉴定及遗传多样性分析康蕾，周兰玉，闫婕，高继海，陈江，裴瑾，彭成[摘要]目的：本研究旨在对国家中药种质资源库收集的41份柴胡属植物种子进行分子鉴定，验证ITS2序列对柴胡属植物种子的鉴定能力，并分析柴胡属植物的遗传多样性。

方法：应用ITS2序列测定样品种子的DNA序列，从分子角度鉴定柴胡属种子的物种，并构建系统聚类树，分析其遗传多样性。

结果：鉴定出8种柴胡属植物的种子，2种非柴胡属植物的种子，测得的所有种子DNA序列的GC量在53.9%-57.0%,平均为55.7%，变异位点数202个，K2P遗传距离为0-1.460，构建出UPGMA聚类树。

结论：基于ITS2序列的分子鉴定方法可成功鉴别柴胡属药用埴物及其混淆品的种子，是一种操作方便，准确性高、鉴定效果好的鉴定方法。

柴胡属植物物种内及物种间具有丰富的遗传多样性，相同物种间的遗传变异相对稳定，种质及生态环境对柴胡属药用植物的遗传变异有较大的影响。

[关键词]柴胡属植物；ITS2序列；D N A条形码技术；遗传多样性[中图分类号]R 282 [文献标识码]A [文章编号]1674-926X(2021)02-001-05Identification and genetic diversity analysis of Bupleurum seed based on ITS2 Sequence / KANG Lei, ZHOU Lan-yu, YAN Jie, GAO Ji-hai, CHEN Jiang, PEI Jin, PENG Cheng // (State Key Laboratory o f Characteristic Chinese Medicine Resourcesin Southwest China, Chengdu University o f Traditional Chinese Medicine, Chengdu 611137, Sichuan)(Abstract) Objective: The aim of this study was to identify 41 species of Bupleurum seeds from the state seed bank, verify the sequencing ability of ITS2 sequences on Bupleurum plants, and analyze the genetic diversity of Bupleurum plants. Method: The DNA sequence of sample seeds was detected by ITS2 sequence. The species of Bupleurum seeds were identified from molecular point of view, and the system clustering tree was constructed to analyze its genetic diversity. Result: The seedsof 8 species of Bupleurum and 2 seeds of non-Bupleurum plants were identified. The GC content of all seed DNA sequences was 53.9%-57.0%, with an average of 55.7% and 202 sites of variation. The K2P genetic distance was 0-1.460, and the UPGMA clustering tree was constructed. Conclusion: The molecular identification method based on ITS2 sequence can successfully identify the seeds of Bupleurum and its adulterants, which is a convenient, accurate and effective method. There are abundant genetic diversity within and among species of Bupleurum, and the genetic variation among the same species is relatively stable. Germplasm and ecological environment have great influence on genetic variation of Bupleurum plant.[Key words] Bupleurum plant; ITS2 sequence; DNA barcode technology; genetic divers[基金项目]中国博士后科学基金（2020M673566X B),国家自然科学基金委青年科学基金项目（81503200);四川省科技厅应用基础研究计划项目(2019YJ0333),中央引导地方专项目“西南特色中药资源基因组学创新平台”（2020ZYD058),成都中医药大学“杏林学者”学科人才科研提升计划（QNXZ2018015, CXTD2018003)[作者单位]西南特色中药资源重点实验室成都中医药大学药学院，成都611137[作者简介]康蕾（19%-)，女，本科在读，专业：中药资源与开发Tel:183****5695Email:1909502822@[通讯作者]闫婕（1984-),女，博士，讲师，研究方向：中药品种、质量及资源研究Tel:158****3271Email:yanjie9@126.co[收稿日期]2020-12-22柴胡属植物药用品种众多，应用历史悠久，分布广泛，我国有35种、6变种、7变型[1]。

蛋白组学如何筛选差异蛋白

百泰派克生物科技
蛋白组学如何筛选差异蛋白
差异蛋白筛选是根据蛋白质谱定量数据进行统计推断，从而寻找不同处理条件或不同状态下表达量存在显著差异的蛋白质。

目前筛选差异蛋白的方法众多，根据不同的统计学派别可以分为经典的统计学策略、贝叶斯统计学策略和其他策略。

经典的统计学策略，根据是否要求实验数据服从某种分布形式，分为基于分布假设的统计策略（如T检验、SAM等）和基于传统的非参数检验策略（如DESeq、
Fisher精确检验、G检验等）。

贝叶斯统计学策略是先收集并分析经验和历史资料等先验信息，形成先验分布，再根据贝叶斯公式进行后验分布，大大提高了统计推断的质量。

常用的贝叶斯统计学方法如QSpec，其基于泊松模型进行分层贝叶斯估计。

其他统计学分析方法如NSAF、NSAF-PLGEM等，是先利用标准化的谱丰度因子对蛋
白表达谱进行归一化处理后再进行T-检验分析。

值得一提的是，使用统计检验方法筛选差异蛋白质时一般都需要做多重假设检验进行校正，即对多个假设同时检验，将多个单重假设检验作为一个整体同时对其进行检验，以提高统计结果的准确性和灵敏度。

百泰派克生物科技采用高通量质谱平台提供高效快速的差异蛋白组学分析技术服务，包括差异蛋白的筛选、差异蛋白质定性和相对/绝对定量分析等，欢迎免费咨询。

DNA水平的异质性和拓扑结构

DNA水平的异质性和拓扑结构DNA 水平的异质性和拓扑结构DNA 是我们身体里最重要的分子之一，它承载着我们的遗传信息。

虽然所有的 DNA 包含相同的四种基本单元（即 ATCG），但 DNA 的不同组织和细胞类型有着不同的表达模式。

这种不同可以被称为 DNA 水平的异质性。

DNA 水平的异质性主要表现在两个方面：一方面是 DNA 序列的组合和排列方式，另一方面是 DNA 的拓扑结构。

DNA 序列的组合和排列方式DNA 序列是由四种碱基单元组成，这四种碱基单元的排列顺序是唯一的、具有局部有序性和全局无序性的。

DNA 序列的编码方式对生物体的基因表达起到至关重要的作用。

人体 DNA 序列的长度约为 3.2 亿个碱基。

如果将这些碱基单元按不同的顺序组合排列，可能会得到各种各样的序列，这些序列在不同的细胞和组织中可能会有着不同的分布方式。

这种区别叫做 DNA 水平的异质性。

例如，在人类基因组中，CpG 甲基化的模式呈现出明显的细胞类型异质性，因为不同细胞类型中的基因调控机制是不同的。

在一些细胞中例如干细胞，CpG 甲基化会被避免，从而使因为去除了 CpG 甲基化而造成的区域开放性不同，在不同细胞中更不同。

这种异质性发生在基因表达因素上，并且可以被用来区分不同的细胞类型。

DNA 的拓扑结构DNA 不仅有不同的序列，还有不同的拓扑结构。

DNA 拓扑结构的不同可以直接影响 DNA 遗传信息的表达，并且与细胞的生物学特征紧密相关。

DNA 拓扑结构主要包括质粒 DNA、线性 DNA、超量 DNA、跨链互补 DNA 和其他复杂结构。

质粒 DNA 通常存在于细菌细胞中，是独立于核染色体的环状DNA。

质粒DNA 的缠曲状态影响了细菌细胞的复制、转化和表达。

线性 DNA 是存在于真核生物中的普遍类型，其中包括基因组 DNA 和线粒体DNA（在细胞质中的另一个重要的DNA类）。

线性 DNA 需要通过某种方式控制和保持合适的三维结构才能在复制时保持稳定。

origin菜单栏的中文解释

目录File文件 (1)Edit 编辑 (2)View 视图 (2)Plot 绘图 (3)Column 列 (3)Worksheet 工作表 (4)Analysis 分析 (4)Statistics 统计分析 (5)Image 图像 (6)Tools 工具 (9)Format 格式 (9)Windows 窗口 (10)Help 帮助 (10)File文件New 新建 (18)Project项目 (18)Worksheet 工作簿 (19)Matrix 矩阵 (20)Graph 图形 (21)Prom Template 从模板创建 (21)Excel (22)Layout 布局页 (22)Notes 记事本 (23)Function Plot 函数绘图 (24)Open 打开 (27)Open Excel 打开Excel文件 (27)Open Sample OPJ 打开示例项目 (28)Append 追加 (28)Close 关闭 (28)Save Project 保存项目 (28)Save Project As 项目另存为 (28)Save Window As 窗口另存为 (29)Save Template As 模板另存为 (29)Save Workbook as Analysis Template 工作簿另存为分析模板 (30)Save Project as Analysis Template项目另存为分析模板 (30)Import 导入 (30)Import Wizard 导入向导 (31)Customize 定制............................................................................................................. .. (31)Export 导出 (33)Batch Processing 批处理 (34)Database Import数据库导入 (35)Edit 编辑Copy (full precision) 精确复制 (37)Copy (including label rows) 带标识符行复制 (37)Paste Transpose 转置粘贴 (37)Paste Link 粘贴链接 (38)Paste Link Transpose粘贴链接转置 (38)Paste Special 特殊粘贴 (38)Merge (Embedded) Graphs 合并(嵌入)图形 (39)Button Edit Mode 按钮编辑模式 (39)View 视图Toolbars 工具栏 (41)Status Bar 状态栏 (41)Command Window 命令窗口 (42)Code Builder 代码创建器 (42)Quick Help 快速帮助 (43)Project Explorer 项目浏览器 (43)View Windows 视窗 (43)Results Log 结果记录 (44)View Mode (45)Messages Log 信息记录 (46)Actively Update Plots 即时更新图形 (46)Page Break Preview Lines 分页预览线 (46)Print View打印视图 (47)Page 页面视图 (47)Window 窗口视图 (47)Zoom In 放大 (48)Zoom Out 缩小 (49)Whole Page 满页 (49)Show 显示 (49)Show Data Information 显示数据信息 (51)Data Mode 数据模式 (52)Show Column/Row 显示列/行 (52)Show X/Y 显示X/Y (53)Image Mode 图像模式 (53)Show Image Thumbnails 显示缩略图 (53)Plot 绘图Line 线条 (54)Symbol 符号 (55)Line + Symbol 线条+符号 (56)Column/Bar/Pie 柱/条/饼 (56)Multi-Curve 多曲线 (57)3D XYY 三维XYY图 (59)3D XYZ 三维XYZ图 (60)3D Surface 三维曲面图 (60)3D Wire/Bar/Symbol 三维线/柱/符号 (61)Statistics 统计 (62)Area 面积 (65)Contour 等高线图 (65)Specialized 专业图 (66)Stock 股票 (68)Template Library 模板库 (70)Column 列Set as X 设为X (72)Set as Label 设为标记符号 (72)Disregard Column 忽略此列 (73)Set as Y Error 设为Y的误差 (73)Set as Categorical 设为分类数据 (73)Setting Column Values 设定列数值 (74)Fill Column with 填充列 (74)Add New Columns 添加新列 (75)Set Sampling Interval 设置采样间隔 (76)Move Columns 移动列 (76)Show X Column 显示X列 (77)Slide Show of Dependent Graphs 幻灯放映 (77)Add Sparklines 添加拆线图 (79)Worksheet 工作表Sort Range 排序范围 (80)Sort Columns列排序 (81)Sort Worksheet 工作表排序 (81)Clear Worksheet 清除工作表 (81)Worksheet Script 工作表脚本 (81)Worksheet Query 工作表查询 (82)Reset Column Short Names 重置列短名 (83)Split Worksheet 拆分工作表 (84)Split Workbooks 拆分工作簿 (84)Pivot Table 数据透视表 (84)Stack Column 堆列 (85)Unstack Column 拆堆列 (87)Remove Duplicated rows 删除重复行 (87)Reduce Rows 减少行 (88)Transpose 转置 (89)Convert to XYZ 转换为XYZ (90)Convert to Matrix转换为矩阵 (93)Analysis 分析Mathematics 数学运算 (97)Interpolate/Extrapolate Y from X 由X内插/外推求Y (98)Trace Interpolate 迹线外推 (98)Interpolate/Extrapolate 内插/外推 (99)3D Interpolation 三维内插 (100)XYZ Trace Interpolation XYZ 迹线内插 (101)XYZ Surface Area XYZ表面积 (102)Set Column Values 设置列值 (102)Normalize Column. 归一化列 (102)Simple Math 简单数学运算 (103)Differetiate 微分 (104)Integrate 积分 (105)Polygon Area 多边形面积 (105)Average Multiple Curves 多曲线平均 (106)Data Manipulation 数据处理 (106)Subtract Reference Data 与参考值相减 (107)Reduce Duplicate X data 归纳重复的X数据 (108)Reduce by Group 按组归纳 (108)Reduce to Evenly Spaced X 归纳为均匀间隔的X (110)Linear Fit 线性拟合 (112)Fit Linear with X Error 带X误差的线性拟合 (114)Polynomial Fit 多项式拟合 (115)Multiple Linear Regression所谓多元线性回归 (115)Nonlinear Curve Fit 非线性曲线拟合 (117)Nonlinear Surface Fit 非线性表面拟合 (118)Simulate Curve 模拟曲线 (118)Simulate Surface 模拟表面 (119)Exponential Fit 指数拟合 (121)Sigmoidal Fit 反曲拟合 (122)Compare Datasets 比较数据集 (122)Compare Models 比较模型 (123)Signal Processing 信号处理 (125)Smooth 平滑 (125)FFT Filters FFT滤波 (126)FFT (127)Wavelet 小波分析 (129)Convolution 卷积 (132)Deconvolution 反卷积 (133)Coherence 相干性 (134)Correlation 相关性 (135)Hibert Transform希尔伯特变换 (135)Envelope 包络线 (136)Decimation 抽取 (136)Peaks and Baseline 峰和基线 (137)Multiple Peak Fit 多重峰拟合 (138)Single Peak Fit 单峰拟合 (141)Peak Analyzer 峰分析器 (141)Batch Peak Analysis Using Theme 使用主题批量分析 (147)Statistics 统计分析Descriptive Statistics 描述统计 (149)Correlations Coefficient 相关系数 (149)Statistics on Columns 列统计 (151)Statistics on Rows 和统计 (152)Discrete Frequency 离散频率 (154)Frequency Counts 频率计数 (155)Normality Test 正态性检验 (157)2D Frequency Counts/Binning 二维频率计数/分区 (159)Hypothesis Testing 假设检验 (160)One-Sample t-Test 单样本t-检验 (161)Pair-Sample t-Test 配对样本t-检验 (162)Two-Sample t-Test 双样本t-检验 (164)One-Sample Test for Variances 单样本方差检验 (167)Two-Sample Test for Variances 双样本方差检验 (169)ANOV A 方差分析 (170)One-Way ANOV A 单因素方差分析 (170)Two-Way ANOV A 双因素方差分析 (172)One-Way Repeated Measures ANOVA 单因素重复测量方差分析 (174)Two-Way Repeated Measures ANOV A 双因素重复测量方差分析 (176)NonParametric Tests 非参数检验 (178)One-Sample Wilcoxon Signed Rank Test单样本Wilcoxon符号秩检验 (179)Paired Sample Sign Test 配对样本符号检验 (180)Paired Sample Wilcoxon Signed Rank Test配对样本Wilcoxon符号秩检验 (181)Two-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 双样本KS检验 (183)Mann-Whitney Test Mann-Whitney检验 (185)Kruskal-Wallis ANOV AKruskal-Wallis方差分析 (187)Moods Median Test 中位数检验 (188)Friedman ANOV A Friedman方差分析 (189)(NPH) K independent Samples K个独立样本 (191)(NPH) Paired Samples 配对样本 (193)(NPH) Two Independent Samples 两个独立样本 (195)Survival Analysis 生存分析 (197)Kaplan-Meier Estimator卡普兰-迈耶估计量 (198)Cox Model Estimator比例风险模型 (199)Weilbull fit Weibull拟合 (201)Multivariate Analysis 多元分析 (203)Principal Component Analysis 主成分分析 (203)K-Means Cluster Analysis K-均值聚类分析 (204)Hierarchical Cluster Analysis 层次聚类分析 (206)Discriminant Analysis 判别分析 (208)Power and Sample Size 功效和样本大小分析 (212)(PSS) One-Sample t-test 单样本t-检验 (212)(PSS) Two-Sample t-test 双样本t-检验 (213)(PSS)Paired t-test 配对样本t-检验 (214)(PSS)One-Way ANOV A 单因素方差分析 (215)ROC Curve受试者工作特征曲线 (216)Image 图像Image adjustments 图像调整 (220)Brightness 亮度 (221)Contrast 对比度 (221)Gamma伽玛值 (221)Hue 色调 (222)Invert 图像色彩翻转 (222)Saturation 饱和度 (223)Histcontrast 直方图对比度 (223)Histequalize 直方图均衡 (223)Auto Level 自动色阶 (224)Color Level 色阶调整 (224)Function LUT 函数搜寻表 (225)Leveling 层次调整 (226)Balance 色彩平衡 (227)Color Replace 颜色替换 (228)Arithmetic transformation 算术变换 (228)Alpha Blend 透明混合 (229)Simple Math 简单数学运算 (230)Math Function 数学函数 (232)Pixel Logic 像素逻辑 (233)Subtract Background 减背景 (234)Extract to XYZ 图像转数据 (235)Morphological Filter 形态学过滤 (236)Replace Background 背景替换 (238)Subtract Interpolated Background 内插背景减影 (238)Conversion 转换 (239)Convert to Data 转成数值 (239)Color to Gray 转换成灰度图....................................................................................... 240 Convert to Image 转换成图像. (241)Binary 转换成二值图 (242)Dynamic Binary 转换成动态二值图 (243)Threshold 阈值 (244)RGB Merge 三原色合并 (245)RGB Splist 三原色拆分 (246)Image Scale 图像比例尺 (247)Geometric Transforms 几何变换 (248)Flip 翻转 (248)Rotate 旋转 (248)Shear 修剪 (249)Resize 调整尺寸 (251)AutoTrim 自动修整 (251)Offset 图像偏移 (252)Spatial Filtering 空间过滤 (254)Average 平均过滤 (255)Gaussian 高斯过滤 (255)Median 中值过滤 (256)Noise 噪音 (257)Edge 边缘.................................................................................................................... 258 Sharpen 锐化................................................................................................................ 258 Unsharpen Mask USM 锐化. (259)User Filter 用户滤镜 (260)Graph 图形 (262)Layer Contents 图层内容 (262)Plot Setup 绘图设置 (263)Add Plot to Layer 层中加图 (263)Add Error Bars 添加误差条 (264)Add Function Graph 添加函数曲线 (265)Rescale to Show All 重置坐标显示全部 (266)Layer Management 图层管理 (266)Add Axis Scrollbar 添加坐标滚动条 (266)New Layer (Axes) 新图层(坐标) (267)Extract to Graphs 提取图层 (268)Apply Palette to Color Map 应用调色板 (270)Merge Graph Windows (271)Speed Mode (271)Update Legend 更新图例 (272)New Legend 新图例 (273)New Enhanced Legend (273)New Table (274)New Color Scale (274)New XY Scaler 新XY比例尺............................................................................................ 275 Set Active Layer By Layer Icon Only ................................................................................... 275 Fit Layer to Graph 图层适合图形....................................................................................... 276 Fit Page to Layers 页面适合图层. (276)Exchange X-Y Axes 交换X-Y坐标 (277)Offset Grouped Data in Layer 偏移图层中的分组数据 (277)Convert to Standard Font Size (277)Data 数据 (278)Set Display Range 设置显示范围 (278)Reset to Full Range 显示全部数据 (280)Mark Data Range 标记数据范围 (280)Clear Data Markers 清除数据标记 (280)Analysis Marker 分析标记 (281)Lock Position 锁定位置 (282)Mask Data Point 给数据点加蒙板 (282)Move Data Point 移动数据点 (283)Remove Bad Data Points 清除坏数据 (285)Gadget 小工具 (285)Quick Fit 快速拟合 (285)Quick Sigmoidal Fit 快速反曲拟合 (287)Quick Peaks 快速峰拟合 (288)Rise Time 上升时间 (289)Cluster 聚类 (289)Statistics (291)Differentiate 微分 (292)Integrate 积分 (293)Interpolate 内插 (293)Intersect 交叉点 (294)FFT 快速傅立叶变换 (295)Vertical Cursor 垂直光标 (295)Layout 布局 (296)Add Graph 添加图形 (297)Add Worksheet 添加工作 (298)Set Picture Holder 开启图像定位 (298)Clear Picture Holder 清除图像定位 (299)New Table 新表格 (299)Global Speed Control 全局速度控制 (300)Tools 工具Options 选项 (301)System Variables 系统变量 (302)Protection 保护 (303)Fitting Function Builder 拟合函数创建器 (304)Fitting Function Organizer 拟合函数管理器 (305)Template Library 模板库 (306)Theme Organizer 主题管理 (306)Import Filters Manager 滤镜导入管理器 (307)Package Manager 包管理器 (308)Customer Menu Organizer 用户菜单管理器 (308)x-Function Builder x-函数创建器 (309)x-Function Script Samples x-函数脚本样本 (309)Copy Origin Sub-VI to LabVIEW User.lib (310)Set Group Folder Location 设置组文件夹位置 (310)Group Folder Manager 组文件夹管理器 (311)Transfer User Files 传递用户文件 (311)Pallet Editor 调色板编辑器 (312)Digitizer 数字转换器 (312)MATLAB Console MATLAB控制台 (313)Mathematica Link 连接Mathematica (314)Format 格式Menu 菜单 (315)Worksheet 工作表 (315)Column 列 (316)Cell 单元格 (317)Snap to Grid 对齐栅格 (317)Programming Control 编程管理 (318)Object Properties 对象属性 (319)Page Properties 页面属性 (320)Layer Properties 图层属性 (320)Plot Properties 图形属性 (321)Snap Layer to Grid 图层对齐栅格 (321)Snap Objects to Grid 对象对齐栅格 (321)Axes 坐标 (321)Axis Tick Labels 坐标刻度 (323)Axis Titles 坐标名称 (323)Windows 窗口Cascade 层叠窗口 (324)Tile Horizontally 水平显示 (324)Tile Vertically 垂直显示 (325)Arrange Ions 排列图标 (325)Refresh 刷新 (325)Duplicate副本 (326)Split 分割 (326)Properties 属性 (327)Command Window 命令窗口 (327)Script Window 脚本窗口 (328)Help 帮助Origin Toolbars 工具栏 (329)Standard 标准 (329)Edit 编辑 (330)Graph 图形 (330)2D Graph 二维图形 (331)3D and Contour Graph 三维图和等高线图 (333)3D Rotation 三维旋转 (334)Worksheet Data 工作表数据 (334)Column 列 (335)Layout 布局 (335)Mask 蒙板 (336)Tools 工具 (336)Object Edit 对象编辑 (337)Arrow 箭头 (338)Style 样式 (338)Format 格式 (339)Auto Update 自动更新 (339)Database 数据库 (340)Markers & Locks 标记和锁定 (340)。

黑带doe试题

1．简单介绍单因子法，并说明其局限性。 (3 分) 答案：对所有相关因子进行有次序的关联实验,在前一个因子的最佳条件下进行下一个因子的实验其局限性在于不能找出所有的实验组合，不能研究某些因子的交互作用
2．DOE 实验设计及分析的主要步骤和内容 (7 分) 答案： 1）明确实验目的 2）选择输出变量 3）决定因子和水平 4）选择 DOE 类型 5）实施实验并收集数据 6）分析实验结果 7）得出实验结论和改善方案
验策略； E）不管实验策略，只是获得实验数据并决定下一步该做什么。
1. DOE 中的随机化是利用实验次序的随机消除可能与实验次序有关的某些因素对实验结果的影响。 ( OK ) 2.DOE 中的模块化是利用高次交互作用的稀疏性原理，把可能对实验结果造成影响的外部因素进行模块化处理，让它与高次交互作用而不是低次或主效果混淆。 ( OK ) 3.如果有可能的话，通常在最终实验设计中要构造一些重复。 ( OK ) 4.实验设计中的模块化（Block）只能选择 2 水平。 ( NG ) 5. 残差检验的目的是验证统计分析的结论是否完全及正确，是否有遗漏的因子或得出的方程式是否是最佳的。 ( OK ) 6．部分阶乘法的原理也是根据交互作用的稀疏性原理，在实验不能保证全部进行的情况下，以高次作用相互混淆为代价，即减少了实验次数有不影响主效果分析的方法。 ( OK ) 7．多重回归中的 Stat> Regression>Stepwise 功能能够给出不同因子的组合回归模型所能解释描述部分占总变动的多少。 ( OK ) 8．在表面反映法中，垂直于等高线的法线方向是以最快的速度找到全局最佳点的方向。 ( OK ) 9．如果发现在改善过程中通过改善很难达到项目的目标，可能需要按照六西格玛设计（DFSS）的原理，重新设计产品或服务流程。 ( OK ) 10．在对利益相关者的分析中，只要你有相对的权力，就可以利用惩罚的手段使对方改变自己的观点或立场，要求他支持你的工作。 ( NG ) 11．人的失误是难免的，设备也会发生故障，因此零缺陷只能是一个理想目标，是可望而不可及的。 ( NG ) 12．有无标准、标准是否合适与是否遵守标准称为标准的三大原则。 ( OK ) 13．控制计划只适用于制造类的项目，对库存、服务等职能部门的项目不适用。 ( NG ) 14．SPC 控制图的原始目的是通过统计数据找出其上下控制线，所以项目完成后只要对相关过程的输入或输出进行控制线的计算即可。 ( NG ) 15．个体图的基本假设是独立和正态，如果不是正态的数据一定要转换成正态才可以画个体图。 ( OK )

SPC手册中文版

质量管理/技术统计9.设备和过程能力科技成就生活之美第3版 20##07月01日第2版 1991年07月29日第1版 1990年04月11日本手册给出能力和性能指标的最低要求,版本日期出版时有效。

如有冲突,QSP0402的要求具有约束力和优先于本手册。

设备和过程能力目录页码1. 介绍 ........................................................................................ (4)2. 术语......................................................................................... (4)3. 设备和过程能力研究流程图 (6)4. 设备能力研究......................................................................................... . (7)4.1 一台设备详细能力研究 (8)4.2 数据评估 ........................................................................................ .. (9)短期稳定性研究 (9)标准方法......................................................................................... . (9)计算程序手册 (11)4.3对设备能力不足采取的措施 (12)5. 过程能力研究......................................................................................... . (14)5.1 程序......................................................................................... .. (14)5.2 数据评估〔标准方法〕 (14)过程稳定性研究〔变异分析和F测试〕 (14)统计分布研究 (15)过程能力统计指数 (15)5.3 数据评估评估〔计算程序手册〕 (16)过程稳定性研究 ............................................................................16统计分布研究 (16)过程能力统计指数 (16)6. 统计指数解释 (18)6.1 统计指数和部分不符合的联系 (18)6.2 样本大小的作用 ........................................................................................ (19)6.3 测量系统的作用 (19)7. 质量特性统计指数 (20)8. 性能指数统计报告 (20)9. 统计指数计算方法 (21)9.1 方法M1 ........................................................................................ . (21)9.2 方法M2 ........................................................................................ . (22)9.3 方法 M3 <围方法>.........................................................................................229.4 方法 M4 <分位数方法> (23)10. 模型分布 ........................................................................................ . (24)10.1 约翰逊族分布 (24)10.2 正态分布 (25)11. 例子 ........................................................................................ (26)12. 两个空间指数统计指数 (30)13. 表格......................................................................................... (31)14. 缩写词......................................................................................... (37)15. 参考文献......................................................................................... (39)索引......................................................................................... . (40)1. 介绍必须申请适当的方法检测,如果适用的话,进行过程测量,这些方法应证实有能力的过程实现所策划的结果。

四分位法 snp 基因

四分位法 snp 基因英文回答：Quartiles are statistical measures used to divide a dataset into four equal parts. The first quartile (Q1) represents the 25th percentile, the second quartile (Q2) represents the 50th percentile (also known as the median), and the third quartile (Q3) represents the 75th percentile. These quartiles are useful in analyzing the distributionand spread of data, particularly in fields such as genetics.In the context of genetics, single nucleotide polymorphisms (SNPs) are variations in a DNA sequence that occur when a single nucleotide (A, T, C, or G) is altered. SNPs can have functional implications and are often associated with diseases or traits. By using quartiles, researchers can analyze the distribution of SNPs within a population and identify potential genetic markers forcertain conditions.For example, let's consider a study on the association between SNPs and a specific disease. The researcherscollect DNA samples from a large number of individuals and analyze the presence of SNPs in a particular gene. They then calculate the quartiles for the frequency of each SNP. If they find that a certain SNP is more prevalent in individuals with the disease compared to those without the disease, it could indicate a potential genetic risk factor. By comparing the quartiles of the SNP frequency between the two groups, the researchers can further investigate the association and potentially develop targeted interventions or treatments.In conclusion, quartiles are a valuable statisticaltool in analyzing genetic data, particularly in the context of SNPs. They allow researchers to identify patterns and associations within a population and provide insights into the genetic basis of diseases and traits.中文回答：四分位法是一种统计方法，用于将数据集分为四个等分。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

资料的总体标准差 x n
正态总体样本均数的分布
• 若
X ~ N ( , 2 )，则其中任意一个随机样本Xn
的均数 X ~ N ( , x 2 ) • 进行标准化变换:
X U ��