常用医学统计学符号
常用统计学符号
均数±标准差：x±s卡方：2χ相关系数r
(1)平均数用x；中位数用M；
（2）标准差用英文小写s；
（3）标准误用英文小写S表示；
x
（4）t检验用英文小写t；
(5)F检验用大写英文F；
（6）卡方检验用希文小写2χ；
（7）相关系数用英文小写r;
（8）自由度用希文小写?
（9）概率用英文大写P（P值前应给出具体检验值，如t值、2χ值、q值等。）。
Cronbach sα
（10）信度：,
切记：以上符号均用斜体
常用医学统计学方法汇总
选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
西方经济学中常用的符号
《宏微观经济学》符号一览表1（微观部分）
注： 2．1 不同商品或要素的价格，表现为不同的下标，如X、Y、L、K。2．2 有时是需求量Q d，有时是供给量Q s，有时就表示产量或其他的数量。2．3 有时又表示为e p,有时又简称为需求弹性或价格弹性。 2．4 有时就简称为交叉弹性。 2．5 有时就简称为供给弹性。 4．1 既可能是短期总成本，也可能是长期总成本，有时又写作C。 4．2 既可能是短期平均成本，也可能是长期平均成本。
4．3 既可能是短期边际成本，也可能是长期边际成本。 4．4 也就是后面的短期总不变成本，又称为固定成本。 4．5 也就是后面的短期总可变成本，又称为变动成本。 4．6 又称为经济利润，或超额利润。 4．7 有时也用Q表示。 4．8 如可变的投入是其他要素，可加上不同的下标。 《宏微观经济学》符号一览表2（宏观部分）
9.1 其中，C 0是自发性消费；cY 是引致性消费。 9.2 与GDP 的区别在于前者是以生产者的国籍作为标准；而后者是以生产地作为标准。 10.1 经常用来表示国民收入，亦可表示总需求和总供给。 10.2 在上述的消费函数中，边际消费倾向即是b 。 10.3 两部门经济时，Y=C+S 。 10.4 两部门经济时，MPC+MPS=1，APC+APS=1。 10.5 这儿的乘数应是指投资乘数，两部门时，b K -= 11。 14.1 这仍是两部门经济下（不考虑税收）的乘数。 14.2 这是三部门经济下（考虑税收）的乘数。 15.1 M 0—流通中现金；RE －存款准备金。 15.2 D －派生存款；MR －原始存款；rd-法定准备金率。 15.3 M 1－货币供给；M h —基础货币。 17.1 s －储蓄率，s=S/Y ；J －资本产出比率，J=K/Y 。 因时间仓促，如有遗漏或错误，希望大家及时指正，多谢。
医学统计学符号-公式-重点
第一章 医学统计中的基本概念 1、医学统计学是研究医学数据的收集、整理、分析、解释和呈现其结果的一门学科。 2、个体：研究的基本观察单位。 3、变量：用于观察研究对象的指标。 4、观察值：个体变量的数值。 5、资料：又称为数据，由变量的观察值构成。 变异：个体观察值之间具有 的差异。 变异和同质是对统计学数据 的要求！ 变异是统计学研究的真正对 象！ 统计学是研究变异规律的科 学！ 同质：个体观察值之间的变 异在允许范围内。 异质：个体观察值之间的变 异超出允许范围。 一、总体、抽样、样本、参数、统计量 总体：同质的个体所构成的全体研究对象。总体同时具有同质和变异两个特点。 有限总体：总体中的个体 数量是有限的。 无限总体：总体中的个体 数量是无限的。 样本：从总体中随机抽取 的部分个体。 样本量：样本所包含的个
体数目。 参数：刻画总体特征的指标。 统计量：刻画样本特征的指标。 抽样：从总体中随机抽取部分个 体的过程。抽样具有代表性、随机性、可靠性、可比性； 原则：代表性：样本能充分反映 总体特征。 随机性：保证总体中每个个体都有相同的几率被抽样。 随机性是代表性的保证； 生活中随机性的例子（思考题）； 计数资料计量资料 (分类资料)资料 等级资料(有序多分类资料) 二分类资料 无序多分类资料 计量资料：由连续变量的观察值构成的资料。对每个观察对象的观察指标用定量方法测定其数值大小 所得的资料，一般有度量衡单位，例如年龄、身高、 血糖。 计数资料：由离散变量的观察值构成的资料。先将 观察对象的观测指标按性 质或类别进行分组，然后 计数各组的数目所得的资料，例如性别、患病、血型。 等级分组资料：由等级变量的观测值构成的资料。具有计数资料的特征，同
《经济学》符号一览表
经济学》符号一览表 微观经济学SAFC (AFC) Short-run average fixed cost ( 短期) 平均固 D Dema nd需求定成本 (AVC) Short-run average variable cost ( 短期)平S Supply 供给SAVC 均可变成本P Price 价格 Q Quantity 数量SMC Short-run marginal cost 短期边际成本Ed Price elasticity of demand 需求价格弹性LTC Long-run total cost 长期总成本LTC=f(Q) EM income elasticity of demand 需求收入弹性LAC Long-run average cost 长期平均成本M money 收入LMC Long-run marginal cost 长期边际成本EAB Cross price elasticity of demand 需求交叉价格弹性VMP Value of marginal product 边际产品价值Es Price elasticity of supply 供给价格 弹性MRP Marginal revenue product 边际收益产量TU Total utility 总效用TU=f(Q) W Wage 工资 MU Marginal utility 边际效用注: (1 不同商品或要素的价格，表现为不同的下标，如X、Y、MRSXY Marginal rate of substitution 商品边际替代率2 L Labour 劳动L 、K。 K Capital资本2(2有时是需求量Qc,有时是供给量Qs,有时就表示产量或TC total cost 总成本TC=f(Q) 4(1 其他的数量。 AC average cost 平均成本2(3 有时又表示为ep, 有时又简称为需求弹性或价格弹
西方经济学中常用的符号
《宏微观经济学》符号一览表 1 （微观部分）
2. 1 不同商品或要素的价格，表现为不同的下标，如X、Y、L、K。 2. 2 有时是需求量Q d，有时是供给量Q s,有时就表示产量或其他的数量。 2. 3 有时又表示为e p,有时又简称为需求弹性或价格弹性。 2. 4 有时就简称为交叉弹性。 2. 5 有时就简称为供给弹性。 4. 1 既可能是短期总成本，也可能是长期总成本，有时又写作C。 4. 2 既可能是短期平均成本，也可能是长期平均成本。
4. 3 既可能是短期边际成本，也可能是长期边际成本。 4. 4 也就是后面的短期总不变成本，又称为固定成本。 4. 5 也就是后面的短期总可变成本，又称为变动成本。 4. 6 又称为经济利润，或超额利润。 4. 7 有时也用Q表示。 4. 8 如可变的投入是其他要素，可加上不同的下标。 《宏微观经济学》符号一览表 2 （宏观部分）
其中，C o是自发性消费；cY是引致性消费。 与GDP的区别在于前者是以生产者的国籍作为标准；而后者是以生产地作为标准。 经常用来表示国民收入，亦可表示总需求和总供给。 在上述的消费函数中，边际消费倾向即是b。 两部门经济时，Y=C+S。 两部门经济时，MPC+MPS=1，APC+APS=1。 1 这儿的乘数应是指投资乘数，两部门时，K 1 b 这仍是两部门经济下（不考虑税收）的乘数。 这是三部门经济下（考虑税收）的乘数。 15.1 M o —流通中现金；RE —存款准备金。 D —派生存款；MR —原始存款；rd-法定准备金率。 15.3 M1 —货币供给；M h—基础货币。 s—储蓄率，s=S/Y；J—资本产出比率，J=K/Y。 因时间仓促，如有遗漏或错误，希望大家及时指正，多谢。
医学统计学公式整理 简洁版
集中趋势的描述 算术均数： 频数表资料(X0为各组段组中值) n fX f fX x O O ∑∑∑== 几何均数： n n X X X G ...21= 或 ) log ( log 1 n X G ∑-= 频数表资料： ? ?????=????????=∑∑∑--n X f f X f G log lg log log 11 中位数:(1)* 2 1 +=n X M (2) ) (21* 12*2++= n n X X M 百分位数 ?? ? ??-?+ =L X X f n X f i L P 100其中：L 为欲求的百分位 数所在组段的下限 , i 为该组段的组距 , n 为总频数 , X f 为 该组段的的频数 , L f 为该组段之前的累计频数 方差: 总体方差为：式（1）； 样本方差为 式（2） （1） N X 2 2 )(μσ-∑= （2） 1)(2 2--∑= n X X S 标准差： 1)(2--∑= n X X S 或 1/)(22-∑-∑= n n X X S 频数表资料计算标准差的公式为 1/)(22-∑∑∑-∑= f f fx fx S 变异系数：当两组资料单位不同或均数相差较大时，对变异 大小进行比较，应计算变异系数 %100?= X S CV 常用的相对数指标 (一)率 （二）相对比（三）构成比 1.直接法标准化 N p N p i i ∑= ' ∑=i i p N N p )(' 2.间接法标准化 预期人数实际人数= SMR ∑=i i P n r SMR S M R P P ?=' 正态分布：密度函数： )2/()(2221)(σμπ σ--= X e X f 分布函数: 小于X 值的概率,即该点正态曲线下左侧面积 )()(x X P x F <= 特征:（1）关于x=μ对称。（2）在x=μ处取得该概率密度函数的最大值，在σμ±=x 处有拐点，表现为钟形曲线。（3）曲线下面积为1。（4）μ决定曲线在横轴上的位置，σ决定曲线的形状 。（5）曲线下面积分布有一定规律 标准正态分布：对任意一个服从正态分布的随机变量，作如下标准化变换 σ μ-= X u ，u 服从总体均数为0、总体标准 差为1的正态分布。 u 值左侧标准正态曲线下面积为标准正态分布函数，记作 )(u Φ 医学参考值的确定方法：（1）百分位法：双侧（P 25,P 975）,单侧P 95以下或P 5以上,该法适用于任何分布型的资料。（2）正态分布法:若X 服从正态分布，双侧医学参考值范围为 S X 96.1± 样本均数标准误的估计值为 X s = t 分布的概念：小样本总体标准差未知时，服从自由度为n-1 的t 分布 X X X t s μ-= 总体均数可信区间的计算： 大样本或总体标准差已知：式（1）； 小样本：式（2） （1）n S X ? ±96.1 （2）n S n t t ?±-)1(,05.0(前一个t 表示均数） 单样本t 检验： n S X t /0 μ-= 自由度为 n-1； 配对样本t 检验： 检验统计量： n S d t d /0-= 自由度为n-1（n 为对子数） 两样本t 检验：检验统计量： ) 11(2 12 1n n S X X t c +-= （错： Sc 的平方） 2 )()(2)1()1(21222211212 222112-+-+-= -+-+-= ∑∑n n X X X X n n S n S n S c 方差齐性检验：H 0:两总体方差齐，H 1:两总体方差不齐，α=0.1 检验统计量： （较小）（较大）2 2 2 1 S S F = 分子自由度为n 1-1，分母自由度为n 2-1 方差分析的基本思想： 1、总变异：总离均差平方和： 2() 1 T ij i j SS SS X X N νν=-==-∑∑总总＝ ∑∑-=N X X ij ij /)(22 ∑=N X C ij /)( 2 2. 组间变异：组间变异反映了处理因素的影响(如处理确实有作用)，同时也包括了随机误差(含个体差异和测量误差)。 21() 1 B i i i SS SS n X X k νν-==-∑组间组间＝＝ = C n X i i ij -∑ ∑2 )( 3. 组内变异：组内变异仅反映随机误差(含个体差异和测量误差)，故又称误差变异。 222()(1) W E ij i i i i j i SS SS SS X X n S N k νν===-=-==-∑∑∑组内组内 2()(1) W E ij i i i i j i SS SS SS X X n S N k νν===-=-==-∑∑∑组内组内 1(1)()N k N k ννν=-=-+-=+总组间组内 组间均方与组内均方比值一般地服从分子自由度为ν1，分母 自由度为ν2的F 分布 12 1 MS F k N k MS νννν= ==-==-组间 组间组内组内 ， 二项分布的概率函数P (X )： X n X X n C X P --=)1()(ππ； )! (!!X n X n C X n -= 二项分布的均数和标准差：进行n 次独立重复试验，出现X 次阳性结果 X 的总体均数为πμn = 总体方差为)1(2ππσ-=n 总体标准差为)1(ππσ -=n 如果将阳性结果用频率表示 n X p = 率的总体均数 π μ=p 标准差 n p ) 1(ππσ-= n p p n p p S p )1(1 ) 1(-≈--= 又称率的标准误它反映率的抽样误差的大小。 单侧累积概率计算：出现阳性的次数至多为k 次的概率为 ∑∑ ==---==≤k X k X X n X X n X n X P k X P 0 0)1()! (!! )()(ππ 出现阳性的次数至少为k 次的概率 ∑∑ ==---==≥n k X n k X X n X X n X n X P k X P )1()! (!! )()(ππ 率的可信区间的估计 正态近似法：当)1(,p n np - 均大于等于5时 n p p p n p p P )1(96.1,)1(96.1-+-? - 样本率与总体率的比较： 检验假设H 0：π=π0，H 1：π≠π0 1 . 满足正态近似时，计算检验统计量 ) 1(000 πππ--= n n X Z 或 n p Z ) 1(000 πππ--= 2. 不满足正态近似时用直接概率计算法 两样本率的比较：H0:π1=π2，H1:π1≠π2, 检验统计量: ) 1 1)(1(| |2121n n p p p p Z c c +--= 2121n n X X p c ++= Poisson 分布的概率函数为 ! )(X e X P X λλ -= POISSON 分布的应用: 单侧累计概率计算:稀有事件发生次数至多为k 次的概率为 ∑∑==-==≤k X k X X X e X P k X P 0 ! )()(λλ 发生次数至少为k 次的概率为 )1(1)(-≤-=≥k X P k X P 总体均数的区间估计:正态近似法 95%总体均数的可信区间为X X X X 96.1,96.1+- 样本率和总体率的比较 正态近似法: 当满足正态近似条件时, 对检验假设 H0:λ=λ0,H1:λ≠λ0, 检验统计量为 λ λ-= X Z 两组独立样本资料的Z 检验 :当两总体均数都大于20时, 对检验假设H0：λ1=λ2, H1：λ1≠λ2,当两样本观测单
医学统计学公式总结
一 资料的描述性统计 （一）算术均数(mean) （1）简单算术平均值定义公式为（直接法）： （2）利用频数表计算均数（加权法）： （二）方差（即标准差的平方） （三）变异系数 二 参数估计与参考值范围 （一）均数的标准误 （二）样本率的标准误 （p 为样本率） （三）T 分布 （u 为总体均数） （四）总体均数的区间估计 （一般要求 计算95%或99%的可信区间） （五)总体率的区间估计 （六)参考值范围估计 双侧1-a 参考值范围： s u x a 2/± 单侧1-a 参考值范围： s u x a ->或s u x a +< （可信区间计算是用标准误，参考值范围计算用标准差，百分位数法大家自己看书） 三 T 检验与方差分析 （一）T 检验 （1）单样本T 检验 n x n x x x x x n ∑= ++++= 321∑∑= ++++++++=f fx f f f f x f x f x f x f x k k k 3213322111 )(2 2--= ∑n x x s 22 2()/1 x x n s n -= -∑∑%100?= x s CV n s s x = n p p s p ) 1(-=n s x t μ-=x x s t x s t x ναναμ,2/,2/+<<-p p s u p s u p 2/2/ααπ+<<-
检验假设： （假设样本来自均数为0 u 的正态总体） 统计量t 值的计算： （2）配对T 检验 检验假设： 统计量t 值的计算： （d 为两组数据 的差值，Sd 为差值的标准差） （3）两样本T 检验 检验假设： 统计量t 值的计算： 其中 两样本方差齐性检验 （即为两样本方差的比值） （二）单因素方差分析 SS MS F SS MS νν= = B B B W W W （1）完全随机设计资料的方差分析 这里 （T 即为该组数据之和） （2）随机单位组设计资料的方差分析 SS 总=SS 处理+SS 区组+SS 误差 V 总=V 处理+V 区组+V 误差 μμ=：H 1 ,/0 0-=-=-= n n s x s x t x νμμ0210==-μ μμ：H d d t s μ-== 1 -=n ν210μμ=：H 2 1)()(2121x x s x x t ----=μμ2 21-+=n n ν ? ??? ??+=-2121121n n s s C x x 2)()(112222112-+∑-∑+-=n n x x x x s C 2221s s F =111-=n ν1 2 2-=n ν组内组间总SS SS SS +=组内 组间总ννν+=2()/C x N =∑ij j T x = ∑
常用医学统计学方法汇总
选择合适的统计学方法 1 连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t 检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t 检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t '检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t 检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon 的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果 为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。 1.3.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal －Wallis 法。如 果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P 值，然后用成组的Wilcoxon 检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD 检验，Bonferroni 法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。 1.4.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman 检验法。如果 检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P 值，然后用符号配对的Wilcoxon 检验。 **** 需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD 检验，Bonferroni 法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。** 绝不能对其中的两 组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确**
常用医学统计学方法的选择
常用医学统计学方法的选择 1. 多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test) 直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。 2.多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。当方差分析结果为P<0.05时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验(多个均数两两之间的全面比较)、LSD-t检验(适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验(适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较)。 3.非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和Friedman 检验） 4.按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。 ①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。 ②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。 如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。可把性别选入factors(自变量)。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。 5.回顾性研究(1)临床妊娠率和女性年龄的关系+(2)男性影响临床妊娠的精子参数比较： 数据类型及变量的说明：y：计量 拟采用的分析方法：卡方检验 拟采用的分析软件：spss 原始数据附件及格式：word表 能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准（根据比较的次数N，校正后的检验水准为0.05/N）。 6.重复t检验：多个样本均数间的两两比较(又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次，t 检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析，并在此基础上用两两比较方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。 对于同一对均数间的差异，用t检验无显著性，而两两比较可能有显著性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。 统计方法的选择: 分计量、计数、等级资料三
微观经济学图示分析汇总
第二章 需求、供给与均衡分析 1，需求的变动（教材P22） 需求的变动是指在某商品价格不变的条件下，由于其他因素的变动所引起的该商品的需求数量的变动。 2,供给的变动（教材P21） 供给变动对均衡价格的影响： A ．结论：供给变动分别引起均衡价格的反方向的变动和均衡数量的同方向的变动。 3，需求和供给同时变化引起的均衡价格变动： Q 3 P 2 P 1 P D 1 D 3 D 2 Q 1 Q 2 Q 图2－14 需求的变动和均衡价格的变动 P 3 E 1 E 2 E 3 S O P 2 P 1 P 3 P S 1 S 2 S 3 Q 3 Q 1 Q 2 Q E 1 E 3 E 2 D O 图2－15 供给的变动和均衡价格的变动 P D 1 E 4 D 2 Q P 1 P 2 E 1 E 2 E 3 S 1 S 2 O O P D 1 D 3 D 2 Q 3 Q 1 Q 2 Q P 0 图2－2 需求的变动和需求曲线的移动 O P S 1 Q 3 Q 1 Q 2 Q P 0 图2－9 供给的变动和供给曲线的移动 S 3 S 2
4。需求弧弹性的五种分类 5。需求点弹性的五种类型 在需求的价格点弹性中，上述分析的五种基本类型也同样存在。见下页说明。 Q 50 40 30 20 10 5 4 3 2 1 0 P Q 50 40 30 20 10 5 4 3 2 1 0 P Q 50 40 30 20 10 5 4 3 2 1 0 P Q 50 40 30 20 10 5 4 3 2 1 0 P Q 50 40 30 20 10 5 4 3 2 1 0 P 图2－6 需求的价格弧弹性的五种类型 Q ＝f(P) A B (a)富有弹性 Q ＝f(P) A B (b)缺乏弹性 Q=f(P) A B (c)单位弹性 Q=f(P) (d )完全弹性 Q=f(P) (e )完全无弹性 图2－7 线性需求曲线点弹性的五种类型 Q=f (P ) O P Q D C B E A Edp =∞ Edp>1 Edp=1 Edp<1 Edp=0
医学统计学相关公式汇总
医学统计学相关公式汇总 Chapter 基本概念 显著性检验（test of significance ）：计算P 值 医学统计工作的内容： 1、实验设计：最关键最重要 2、收集资料：最基础 原始资料：实验数据 现场调查资料 医疗卫生工作记录 报表 报告卡 质量控制——精度和偏倚 3、整理资料 （1） 资料的逻辑检查（坏数） （2） 一致性检查 （3） 原始数据加工：频数分布表 4、分析资料：统计描述（表、图、离散趋势、集中趋势）和统计推断 统计描述类型的选择： 集中趋势 离散趋势 对称、正态 μ，x S SS ，， 对数正态 G S lgX 偏态及其他 M Q ，R 单位不同或均数差别大 CV 医学统计的资料类型：计量资料、计数资料、等级分组资料 医学统计学的对象：有变异的事物 总体和样本： 总体（population ）的特性：同质性、大量性、差异性。
抽样的要求：代表性、随机性、可靠性、可比性。 样本的三性：代表性、随机性、可靠性。 可靠性（reliability ）：实验的结果要具有可重复性。即由科研课题的样本得出的结论所推测总体的结论有较大的可信度。 两样本间具有：可比性。 误差的类别： 1、系统误差（system error ）：在资料的收集过程中，由于仪器初始状态没有调零、标准试剂未经矫正、标准指定偏高或偏低等原因，造成的观察结果的倾向性的偏大或偏小。必须克服。 2、随机测量误差（random measurement error ）：在避免系统误差的情况下，由于各种偶然因素的影响造成对同一对象多次测量值的不一致。 3、抽样误差（sampling error ）：由于抽样造成的的样本统计量与总体参数之间的差别。不可避免。样本含量越大，抽样误差越小。如均数的抽样误差：|-X | 。 概率（probability ）：P （A ） 小概率事件：P ≤0.05（有统计学意义）或P ≥0.01（有高度统计学意义）。 Chapter 集中趋势的统计描述 手工整理资料频数表（frequency table ）的步骤： 1、求极差（全距） 2、确定组数、组距 参考组距=全距 / 组数 3、确定组段 4、手工编制划记表 直方图（histogram ）： 高度：各组的频数 纵轴 宽度：组距 横轴表示组限 均数（average ）： 适用：对称分布或偏度不大的资料，尤其适合正态分布。 抽样 总体 样本 推断
医学统计学重点图表总结
定量资料统计描述常用的统计指标及其适用场合 描述内容指标意义适用场合 平均水平均数个体的平均值对称分布 几何均数平均倍数取对数后对称分布 中位数位次居中的观察值 ①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料； ④分布不明 众数频数最多的观察值不拘分布形式，概略分析 调和均数基于倒数变换的平 均值 正偏峰分布资料 变异度全距观察值取值范围不拘分布形式，概略分析 标准差（方差）观察值平均离开均 数的程度 对称分布，特别是正态分布资料 四分位数间距居中半数观察值的 全距 ①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料； ④分布不明 变异系数标准差与均数的相 对比 ①不同量纲的变量间比较；②量纲相同但数量级相 差悬殊的变量间比较 4. 常用统计图有哪些？分别适用于什么分析目的？ 常用统计图的适用资料及实施方法 条图组间数量对比用直条高度表示数量大小 直方图定量资料的分布用直条的面积表示各组段的频数或频率 百分条图构成比用直条分段的长度表示全体中各部分的构成比 饼图构成比用圆饼的扇形面积表示全体中各部分的构成比 线图定量资料数值变动线条位于横、纵坐标均为算术尺度的坐标系 半对数线图定量资料发展速度线条位于算术尺度为横坐标和对数尺度为纵坐标的坐标系 1
1 散 点 图 双变量间的关联 点的密集程度和形成的趋势，表示两现象间的相关关系 箱 式 图 定量资料取值范围 用箱体、线条标志四分位数间距及中位数、全距的位置 茎 叶 图 定量资料的分布 用茎表示组段的设置情形，叶片为个体值，叶长为频数 定性资料统计描述常用的统计指标及其适用场合 指标 计算公式 适用场合 频率 n/N 估计总体中某一结局发生的概率 频率分布 n 1/N ，n 2/N,…..,n k /N 估计总体中所有可能结局发生的概率 强度 阳性人数/总观察人时数 估计总体中单位时间内某一结局发生的概率 比 A/B 估计两个指标的相对大小 4.常用参考值范围的制定？ 参考值范围（%） 正态分布法 百分位数法 双侧 单侧 双侧 单侧 下限 上限 下限 上限 90 S X 64.1± S X 1.28－ S X 1.28+ P 5~P 95 P 10 P 90 95 S X 96.1± S X 64.1－ S X 64.1+ P 2.5~P 97 .5 P 5 P 95 99 S X 58.2± S X 2.33－ S X 2.33+ P 0.5~P 99 .5 P 1 P 99 1．标准差与标准误的区别与联系？
医学统计学重点总结教学提纲
医学统计学 第一章 医学统计中的基本概念 1 医学统计工作的内容：设计，收集资料，整理资料，分析资料。 2 资料的类型：计量资料（数值变量），计数资料（无序分类），等 变异（variation ）:在同质的基础上被观察个体的差异。级分组资料（有序分类）。 3 同质（homogeneity ）:对研究指标有影响的非实验因素相同。 4 总体（population ）:根据研究目的确定的同质的全部研究对象称总体 。 样本（sample ）：根据随机化的原则从总体中抽出有代表性的一部分观察单位组成的子集称样本。 5 参数（parameter ）:总体的设计指标称为参数。 统计量（statistic ）:样本的统计指标称为统计量。 6 变量（variable ）:观察对象的特征或指标称为变量，测量的结果即为变量值。 7 概率(probability)：描述随机事件发生的可能性的大小的一个量度，其概率介于0与1之间。 第二章 集中趋势的统计描述 一 算术均法（mean ）简称为均数，适用于正态或近似正态分布资料 （一）直接法 X n x n X X X n ∑= +?++= 21 （二）加权法（针对频数表）n fx n x f f f X k k ∑= +++= (21) 二 几何均数（geometic mean,G ）适用于倍数关系变化，经对数转换后呈正态分布（如：抗 体滴度，血清凝集效价，细菌计数，某些物质浓度等） G= n n X X X ?21 为了计算方便，常改用对数的形式计算，即=G lg 1 -( n X ∑lg ) 对于频数表资料，可用公式 G=lg 1 -(n x f ∑lg ) 三 中位数（M ）和百分位数 中位数：适用于偏态分布资料，末端无确切数值的资料及分布情况不确定 公式：M=L+（ M L f f n -5.0) M i L,M i ,M f 分别为M 所在组段的下限，组距和频数，L f 为M 所在组段之前各组数的累积频数。 百分位数：用符号X P 表示，x 即百分位 公式：x P =L+( x L f f x n -%·）x i 式中L,x i ，x f 分别为x P 所在组段的下限，组距和频数，
经济学公式符号汇总表
经济学公式及符号（微观部分）
注： 2．1 不同商品或要素的价格，表现为不同的下标，如X、Y、L、K。2．2 有时是需求量Q d，有时是供给量Q s，有时就表示产量或其他的数量。2．3 有时又表示为e p,有时又简称为需求弹性或价格弹性。 2．4 有时就简称为交叉弹性。 2．5 有时就简称为供给弹性。
4．1 既可能是短期总成本，也可能是长期总成本，有时又写作C。4．2 既可能是短期平均成本，也可能是长期平均成本。 4．3 既可能是短期边际成本，也可能是长期边际成本。 4．4 也就是后面的短期总不变成本，又称为固定成本。 4．5 也就是后面的短期总可变成本，又称为变动成本。 4．6 又称为经济利润，或超额利润。 4．7 有时也用Q表示。 4．8 如可变的投入是其他要素，可加上不同的下标。 经济学公式及符号（宏观部分）
9.1 其中，C 0是自发性消费；cY 是引致性消费。 9.2 与GDP 的区别在于前者是以生产者的国籍作为标准；而后者是以生产地作为标准。 10.1 经常用来表示国民收入，亦可表示总需求和总供给。 10.2 在上述的消费函数中，边际消费倾向即是b 。 10.3 两部门经济时，Y=C+S 。 10.4 两部门经济时，MPC+MPS=1，APC+APS=1。 10.5 这儿的乘数应是指投资乘数，两部门时，b K -= 11 。 14.1 这仍是两部门经济下（不考虑税收）的乘数。 14.2 这是三部门经济下（考虑税收）的乘数。 15.1 M 0—流通中现金；RE －存款准备金。 15.2 D －派生存款；MR －原始存款；rd-法定准备金率。 15.3 M 1－货币供给；M h —基础货币。 17.1 s －储蓄率，s=S/Y ；J －资本产出比率，J=K/Y 。 ●微观经济学部分 一、弹性的概念：（国务院不喜欢弹性，所以一般不会出题） 需求的价格弹性(Price elasticity of demand )： ⑴点弹性： e x,p = 其中： dP dQ 为需求量在价格为P 时的变动率 当 e x,p ＝0时，需求完全无弹性；（垂直于横轴） 当0＜e x,p ＜1时，需求缺乏弹性；（比较陡峭） 当 e x,p ＝1时，需求具有单位弹性； Q P dP dQ Q P ?????P Q
医学统计学傻瓜教程
医学统计学傻瓜教程 作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。 本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手 V3.0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。 这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。接下来我们开始轻松愉快的学习过程。 一、均数与标准差 【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。 举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。【例1】中的数据“62.3±6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。 我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。 撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如： 第1组身高（cm）：98、99、100、101、102； 第2组身高（cm）：80、90、100、110、120。 在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以方式表示。利用软件《临床医师统计学助手 V3.0》，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第1组平均身高：100±1.58cm；第2组平均身高：100±15.81cm，如下图。 二、两样本均数差别T检验
宏微观经济学符号一览表
宏微观经济学符号一览表
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《宏微观经济学》符号一览表1（微观部分) 出现的 章节符号表示英文含义中文含义数学计算备注 第2章 ＤDemaｎd 需求 S Ｓupply 供给 P Pricｅ价格２ ．1 Q Quantｉty 数量2．2 E d Priｃe elastｉ ｃｉtｙof d ｅｍａnd 需求价格弹性 P P Q Q E d d d? ? = 2.3 E M iｎcoｍｅela ｓtiｃiｔyｏ ｆｄemand 需求收入弹性 M M Q Q E d d M? ? = M money 收入 E AB Croｓs pｒｉｃ e elasticitｙof demanｄ 需求交叉价格 弹性 A A B B AB P P Q Q E ? ? = ２. 4 Ｅs Prｉce elastｉ citｙof sｕｐ plｙ 供给价格弹性 P P Q Q E s s s? ? = 2. ５ 第３章 ＴU Tｏtａl utility 总效用TU=f（Q) MU Marginａl ｕti ｌｉty 边际效用 Q TU MU ? ? = MＲS XＹMａｒginaｌ ｒate oｆｓ ubstiｔｕtiｏn 商品边际替代 率Y X XY MU MU X Y MRS= ? ? - = 第４章 ＬＬａbｏuｒ劳动 K Capitaｌ资本 TC total cost总成本TC=ｆ(Q) ４ ．1 AC average cｏｓ t 平均成本 Q TC AC=４ ．２MC ｍaｒginaｌ cost 边际成本 Q TC MC ? ? = ４ ．３FC Fixed ｃost 不变成本ＦC＝常量 4. ４VC Ｖaｒiable cｏ st 可变成本VC=ｆ(Ｑ) 4． ５ＴR Ｔotal revenue 总收益TR=f(Ｑ）=Ｐ×Q AR Averａge revｅ ｎue 平均收益P Q TR AR= =
医学统计学历年考题及答案
试题】2010-01-05/山东大学/医学院/2009级/研究生/医学统计 简答 1 给了一张表，计算患病率，发病率，病死率，以及患者哪个年龄段最多，是多少，发病率哪个年龄段最多，是多少等等 2 一个单向有序资料（分组变量无序，指标变量有序），用了卡方检验，问你对不对？为什么？如果是你，用什么？ 3 假设检验的基本思想和原则 4 给了多元线性回归的资料（列出了几个方程的校正决定系数，决定系数，剩余标准差等的数值），判断哪个方程回归效果最好，为什么？ 5 给了甲流的例子，用某药治疗，用了自身对照（用药前后抗体浓度变化为指标），得出了药物有效。问你合不合理，为什么？你的设计是什么？ 6一型错误和二型错误的区别和联系 7什么是抽样误差？举例说明分类资料和数量资料的抽样误差 计算 1 给了健康人的白天和晚上血压的相关数值（x和y各自的平均数，和，平方和，以及两者差值的均数等）注：计算时直接带入公式的相关数值 （1）比较白天晚上血压有无差别(配对t检验计算) （2）白天和晚上血压有无相关(相关分析) （3）如何用白天血压估计晚上血压(回归分析) 2 多个平均值进行总体假设检验。类如几种药的作用效果是否相同（方差分析）（也有人说：一个大题，3问，第一问是配对t检验计算，第二问相关分析，第三问，回归分析，都是计算题15分）
3 样本率与总体率的比较 (u检验)（也有人说：配伍组方差分析） 2008 1. 列出样本标准误的估计值的公式，至少五个（包括两样本差值的标准误，两样本率差值的标准误等） 2. 医学统计中，将正态分布视为近似正态分布有哪几种情况？列出应用条件和公式 3. 数值资料的统计描述指标？公式？ 4. 多元回归模型的基本形式？参数含义?回归效果的评价？ 5. 什么叫截尾值？产生原因？举例说明 6. 一同学两样本率的比较用了卡方检验，你有什么建议？若不符合卡方检验的应用条件，你又有什么建议？他再比较三个样本率是否来自同一总体，也用了卡方检验，你又有什么建议？ 7. 一个三因素的2X2X2的析因设计的实验设计及分析思路 8. 给了一个数值资料： 小鼠的饮食量X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9共十个数值 小鼠的体重增加量也有十个值 （1）对体重增加量资料进行统计描述 （2）求饮食量和体重增加量的关系 （3）由体重增加量的样本估计其代表总体均数的可信区间 （4）求小鼠体重增加量为X5（就是从体重增加量的那十个値里取了一个）的95%的置信区间 （5）（3）和（4）中的可信区间有什么差别？