数据的有效性检验讲义
GCP培训讲义
详细解读GCP的各项原则，如科 学、公正、伦理等，结合实际案 例进行讲解，使学员深入理解如 何在实践中运用这些原则。
GCP临床试验设计
临床试验方案设计
介绍临床试验方案的基本要素，包括 研究目的、试验设计、样本量、数据 收集与分析等，以及如何根据GCP原 则制定科学合理的试验方案。
临床试验实施与管理
GCP伦理与法规遵循
伦理审查与批准
介绍伦理审查委员会的职责和工作流程，强调伦理审查的重要性和必要性，以及 如何获得伦理审查批准。
法规遵循与监管要求
讲解GCP相关的法律法规和监管要求，包括药物临床试验质量管理规范、医疗器 械临床试验规定等，以及如何确保试验符合相关法规要求。
03
GCP实践操作
GCP临床试验方案设计
GCP技术发展与应用
数字化与智能化
随着信息技术的发展，GCP将更加注重数字化和智能化技术的应用，如人工智能、大数据分析等，以提高监管效 率和准确性。
质量控制与管理
GCP将更加注重质量控制与管理，加强药品生产、研发、临床试验等环节的质量监管，以确保药品质量和安全性 。
GCP在全球范围内的推广与普及
始实施GCP。
2003年，中国国家食品药品监督管理 局颁布了《药物临床试验质量管理规范 》，进一步细化了临床试验的管理要求
。
随着中国药品研发和上市的快速发展， GCP不断得到完善和更新，以适应新的
监管要求和技术发展。
GCP的应用领域
药品研发
GCP应用于新药和仿制药的临床 试验，确保试验数据的科学性和 可靠性，为药品上市提供支持。
讲解临床试验的执行过程，包括试验 流程、质量控制、数据采集等方面的 要求，以及如何确保试验的公正性和 科学性。
DEA讲义(免费学习课件,源自网络,如有侵权请留言告知,本人立即删除,谢谢!)
定义1 若线性规划（P）的最优值hj *＝1，则称决策单元 DMUj 为弱DEA有效
0 0
定义2 若线性规划（P）的解中存在w*＞0，μ* ＞0， 并且最优值hj *＝1，则称决策单元DMUj 为DEA有效的
0 0
• 定理2 DMUj 为弱DEA有效的充要条件是线性规划 （D）的最优值θ*＝1； DMUj 为DEA有效的充要条件是 线性规划（D）的最优值θ*＝1，并且对于每个最优解λ*， 都有s*＋＝0，s*-＝0
∧ −0 ∧ +0
• 设
定理3
+0
设 x i j 0 = θ 0 xij 0 − S i , y rj 0 = yrj 0 + S r
− 其中 S r , S i 0 , θ 0 是决策单元j0对应的线性规划（D）的 ∧ ∧ 最优解,则( x i j 0 , y rj 0 )为DMUj 对应的(x0,y0)在DEA的相对有效 面上的投影,它是DEA有效的
应用DEA方法对经济体 方法对经济体 应用 效率的评价
西安交大经济管理学院
目
录：
DEA方法简介 一、 DEA方法简介 DEA基本原理和模型 二、 DEA基本原理和模型 DEA应用案例 三、 DEA应用案例 DEA软件介绍 四、 DEA软件介绍 五、 DEA主要应用领域 DEA主要应用领域 DEA最新研究进展 六、 DEA最新研究进展 七、DEA主要参考文献 DEA主要参考文献
CCR模型的解
CCR模型的解
根据上述的DEA有效性的判别定理,可知: • (1)达到DEA有效的DMU分别为： DMU1,DMU2,DMU4,DMU7,DMU9,DMU11 • (2)非DEA有效的DMU分别为： DMU3,DMU5,DMU6,DMU8,DMU10 • (3)非DEA有效的DMU按定理3进行投影计算结果如后
数据库系统讲义(1)
《数据库系统讲义》第1章绪论第一节数据库系统概述1.1.1 数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统是与数据库技术密切相关的四个基本概念。
一、数据（DATA）数据是数据库中存储的基本对象。
数据在大多数人头脑中的第一个反应就是数字。
其实数字只是最简单的一种数据，是数据的一种传统和狭义的理解。
广义的理解，数据的种类很多，文字、图形、图像、声音、学生的档案记录、货物的运输情况等，这些都是数据。
可以对数据做如下定义：描述事物的符号记录称为数据。
描述事物的符号可以是数字，也可以是文字、图形、图像、声音、语言等，数据有多种表现形式，它们都可以经过数字化后存入计算机。
为了了解世界，交流信息，人们需要描述这些事物。
在日常生活中直接用自然语言（如汉语）描述。
在计算机中，为了存储和处理这些事物，就要抽出对这些事物感兴趣的特征组成一个记录来描述。
例如：在学生档案中，如果人们最感兴趣的是学生的姓名、性别、年龄、出生年月、籍贯、所在系别、入学时间，那么可以这样描述：（李明，男，21，1972，江苏，计算机系，1990）因此这里的学生记录就是数据。
对于上面这条学生记录，了解其含义的人会得到如下信息：李明是个大学生，1972年出生，男，江苏人，1990年考入计算机系；而不了解其语义的人则无法理解其含义。
可见，数据的形式还不能完全表达其内容，需要经过解释。
所以数据和关于数据的解释是不可分的，数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。
二、数据库（DataBase，简称DB）数据库，顾名思义，是存放数据的仓库。
只不过这个仓库是在计算机存储设备上，而且数据是按一定的格式存放的。
人们收集并抽取出一个应用所需要的大量数据之后，应将其保存起来以供进一步加工处理，进一步抽取有用信息。
在科学技术飞速发展的今天，人们的视野越来越广，数据量急剧增加。
过去人们把数据存放在文件柜里，现在人们借助计算机和数据库技术科学地保存和管理大量的复杂的数据，以便能方便而充分地利用这些宝贵的信息资源。
测量能力指数评定讲义
测量能力指数评定讲义一、计量要求的导出：根据被检测的量仪（或被校准设备）的测量范围和精度要求，导出计量参数的要求，再选择符合计量要求的计量标准设备。
计量要求导出表同样，测量设备的选择是根据被测量参数的范围和精度要求来确定，同时，还要考虑其经济性和技术的可行性。
例如：在超声探伤设备中，目前国内高档超声探伤仪是欧宁公司生产的超声波相控阵探伤仪，特点是利用相控阵探头对缺陷进行扫描，优点是有成像功能，价值40万元；模拟式超声探伤仪现在价格为2万左右，数字式超声探伤仪价格为4万~6万，公司目前使用的超声探伤仪都为数字式超声探伤仪。
二、不确定度评定测量的目的是为了确定被测量的量值。
测量结果的质量（品质）是量度测量结果可信程度的最重要的依据。
测量不确定度就是对测量结果质量的定量表征，测量结果的可能性很大程度上取决于其不确定度的大小。
所以，测量结果的表述必须同时包含赋予被测量的值以及与该值相关的测量不确定度，才是完整并有意义的。
1、测量不确定度：表征合理地赋予被测量之值的分散性、与测量结果相关联的参数。
注：根据JJF1059－1999《测量不确定度评定表示》此参数可以是用标准差或其倍数，也可以是给定概率下置信区间的半宽。
不确定度恒为正值，由方差得出时取其正平方根。
广义上说：测量不确定度意味着对测量结果的可信性、有效性的怀疑程度和不肯定程度。
标准不确定度：用标准偏差表示的测量结果的不确定度。
（不确定度的）A类评定：对观测列进行统计分析以评定不确定度的方法。
（不确定度的）B类评定：评定标准不确定度的非统计分析方法。
影响量：不是被测量但对测量有影响的量。
合成标准不确定度：当结果由若干其它量得来时，该测量结果的标准不确定度等于这些量的方差和协方差加权的正平方根，权的大小取决于这些量的变化及测量结果影响的程度。
扩展不确定度： 确定测量结果区间的量，期望测量结果以合理地赋予的较高置信水平包含在此区间内。
包含因子：为获得扩展不确定度，作为合成不确定度乘数的数字因子。
《应用DEA方法讲义》课件
开发能够考虑时间变化和动态环境的DEA模型，以更 准确地评估决策单元的效率。
多准则决策
将多准则决策分析方法与DEA相结合，以综合考虑多 种因素对效率的影响，提供更全面的评估结果。
THANKS
感谢观看
时期选择
Malmquist指数通常用于跨时期 比较，而DEA方法既可以用于跨 时期比较也可以用于同一年期的 比较。
适用范围
Malmquist指数主要用于生产率 分析，而DEA方法既可以用于生 产率分析也可以用于效率评价。
06
DEA方法的前景与展 望
DEA方法的局限性
数据依赖性
DEA方法的结果很大程度上依赖于输入和输出数据的准确 性，数据误差或偏差可能导致结果失真。
DEA方法可以分析决策单元的规模收益情况，即随着投入规模的增加，产出的增加比例 是否递增或递减。
通过规模收益分析，可以确定最佳的生产规模，避免规模不经济的现象发生。
在确定最佳标杆的过程中，DEA方法可以帮助识别哪些决策单元在同类中表现最佳，并 分析其成功的原因和经验，以便其他单元借鉴和学习。
04
DEA方法的扩展
DEA与其它效率评价方法比较
投入和产出类型
DEA方法适用于多种投入和产出类型 ，而SBM方法只适用于单一投入和 单一产出类型。
效率计算方式
SBM方法通过线性规划计算效率值， 而DEA方法通过非线性规划计算效率 值。
DEA与其它效率评价方法比较
适用范围
SBM方法适用于规模报酬不变的 情况，而DEA方法适用于规模报 酬可变的情况。
决策单元的相对有效性评价
DEA方法可以对多个决策单 元的相对效率进行评价，有 助于识别哪些单元在同类中 表现优秀，哪些单元需要改
数据有效性概述与示例
数据有效性概述与示例什么是数据有效性验证？Microsoft Excel 数据有效性验证使您可以定义要在单元格中输入的数据类型。
例如，您仅可以输入从A到 F 的字母。
您可以设置数据有效性验证，以避免用户输入无效的数据，或者允许输入无效数据，但在用户结束输入后进行检查。
您还可以提供信息，以定义您期望在单元格中输入的内容，以及帮助用户改正错误的指令。
如果输入的数据不符合您的要求，Excel 将显示一条消息，其中包含您提供的指令。
当您所设计的表单或工作表要被其他人用来输入数据（例如，预算表单或支出报表）时，数据有效性验证尤为有用。
本文介绍了如何设置数据有效性验证，包括可以进行验证的数据类型和可以显示的消息。
还提供了一个工作簿，您可以下载该工作簿，以获取您可以在自己的工作表上进行修改和使用的有效性验证的示例。
可以验证的数据类型Excel 使您可以为单元格指定以下类型的有效数据：数值指定单元格中的条目必须是整数或小数。
您可以设置最小值或最大值，将某个数值或范围排除在外，或者使用公式计算数值是否有效。
日期和时间设置最小值或最大值，将某些日期或时间排除在外，或者使用公式计算日期或时间是否有效。
长度限制单元格中可以输入的字符个数，或者要求至少输入的字符个数。
值列表为单元格创建一个选项列表（例如小、中、大），只允许在单元格中输入这些值。
用户单击单元格时，将显示一个下拉箭头，从而使用户可以轻松地在列表中进行选择。
可以显示的消息类型对于所验证的每个单元格，都可以显示两类不同的消息：一类是用户输入数据之前显示的消息，另一类是用户尝试输入不符合要求的数据时显示的消息。
如果用户已打开Office 助手，则助手将显示这些消息。
输入消息一旦用户单击已经过验证的单元格，便会显示此类消息。
您可以通过输入消息来提供有关要在单元格中输入的数据类型的指令。
错误消息仅当用户输入无效数据并按下Enter 时，才会显示此类消息。
您可以从以下三类错误消息中进行选择：信息消息此类消息不阻止输入无效数据。
质量专业理论与实务讲义(二)
（1)t分布：设x1,x2，…，x n是来自正态总体N(μ，σ2)的一个样本，则有:～N（μ，）,对样本均值施行标准化变换，则有：～N（0，1），当用样本标准s代替上式中的总体标准差σ，则上式u变量改为t变量，标准正态分布N（0，1)也随之改为“自由度为n-1的t分布”，记为t （n-1)，即：～t(n-1).（2)χ2分布：自由度为n—1的χ2分布的概率密度函数在正半轴上呈偏态分布。
（3）F分布：设有两个独立的正态总体N（μ1,σ2）和N(μ2，σ2)，它们的方差相等.又设x1,x2，…，x n是来自N(μ1，σ2）的一个样本；y1，y2，…，y m是来自N（μ2,σ2）的一个样本，两个样本相互独立。
它们的样本方差比的分布是自由度为n—1和m—1的F分布，其中n-1称为分子自由度或第1自由度；m—1称为分母自由度或第2自由度。
F分布的概率密度函数在正半轴上呈偏态分布.考点17：参数估计重点等级：※参数主要是指：①分布中的未知参数，如二项分布b(1，p)中的p，正态分布N(μ,σ2)中的μ,σ2或σ；②分布的均值E（X)、方差Var（X)等未知特征数；③其他未知参数，如某事件的概率P(A）等。
上述未知参数都需要根据样本和参数的统计含义选择适宜的统计量并作出估计。
参数估计有两种基本形式：点估计与区间估计.考点18：点估计重点等级：※※※※1．点估计优良性标准无偏性是表示估计量优良性的一个重要标准，只要有可能，应该尽可能选用无偏估计量，或近似无偏估计量。
有效性是判定估计量优良性的另一个标准。
2．求点估计的方法--矩法估计由于均值与方差在统计学中统称为矩，总体均值与总体方差属于总体矩，样本均值与样本方差属于样本矩.获得未知参数的点估计的方法称为矩法估计。
矩法估计简单而实用,所获得的估计量通常（尽管不总是如此）也有较好的性质。
但是应该注意到矩法估计不一定总是最有效的，而且有时估计也不唯一.3．正态总体参数的估计①正态均值μ无偏估计有两个，一个是样本均值，另一个是样本中位数；②正态方差σ2的无偏估计常用的只有一个，就是样本方差S2,即；③正态标准差σ的无偏估计也有两个，一个是对样本极差R＝x(n）-x(1）进行修偏而得,另一个是对样本标准差s进行修偏而得，具体是：，。
数据的有效性检验讲义
数据的有效性检验讲义摘要本讲义旨在介绍数据的有效性检验的概念、方法和步骤。
数据的有效性检验是数据分析的重要组成部分，通过对数据的有效性进行检验，可以确保数据的准确性和可靠性，从而为后续的数据分析提供可信的基础。
在本讲义中，将介绍数据的有效性检验的几种常见方法，包括数据清洗、异常值检测和缺失值处理等，以及应用这些方法的步骤和技巧。
1. 数据的有效性检验介绍1.1 数据的有效性概念数据的有效性是指数据是否符合预期的要求，包括数据的完整性、准确性、一致性和可靠性。
数据的有效性检验是通过各种方法和技术来评估和验证数据的有效性，以确保数据的可信度和准确性。
1.2 数据的有效性检验的重要性数据的有效性检验对于数据分析的准确性和可靠性至关重要。
如果数据存在错误、缺失或异常值等问题，将会导致数据分析的结果出现偏差或错误，从而影响决策的准确性。
因此，进行数据的有效性检验是确保数据分析结果有效的关键步骤。
2. 数据的有效性检验方法2.1 数据清洗数据清洗是指对数据集中的错误、不一致和不完整数据进行处理的过程。
数据清洗的目的是保证数据的准确性和一致性，以便后续的数据分析能够得到正确和可靠的结果。
数据清洗的常见方法包括去重、填充缺失值和纠正错误等。
2.1.1 去重数据集中可能存在重复的数据记录，去重可以帮助我们排除重复的数据，保证数据的唯一性。
常见的去重方法包括基于列的去重和基于行的去重。
2.1.2 填充缺失值在数据集中，可能存在缺失值的情况，即某些列的数值为空。
填充缺失值的方法主要有删除包含缺失值的行、使用均值或中位数填充缺失值等。
2.1.3 纠正错误数据集中可能存在错误或异常值，例如错误的数据类型、超出合理范围的数值等。
纠正错误的方法包括修改数据类型、排除异常值等。
2.2 异常值检测异常值是指与其他数据明显不符的数值，可能是数据记录错误或异常情况的产生。
异常值检测的目的是识别和排除异常值，以确保数据分析的准确性。
2.2.1 统计方法统计方法是最常用的异常值检测方法之一，基于统计学理论和方法来判断数据是否异常。