第8章 方差分析
医学统计学 -第08章 方差分析

第一节 方差分析的基本思想
看一个例子
例8-1 为研究钙离子对体重的影响作用,某研究者将36 只肥胖模型大白鼠随机分为三组,每组12只,分别给 予高脂正常剂量钙(0.5%)、高脂高剂量钙(1.0%)和高 脂高剂量钙(1.5%)三种不同的饲料,喂养9周,测其 喂养前后体重的差值。问三组不同喂养方式下大白鼠 体重改变是否不同?
• 三种喂养方式体重改变的平均值各不相同,这种变异 称为组间变异
•
是组内均值
X
与总均值
i
X
之差的平方和
360
340
组间变异反映了:
320
三种喂养方式的差异(影响), 300
同时也包含了随机误差。
280
260
240
k ni
220
SS组间
(Xi X )2
200
i1 j
180
X甲
X
X乙
X丙
甲
乙
丙
3、组内变异(SS组内,variation within groups)
0.05
2、根据公式计算SS、MS及F值,列于方差分析表内(计 算过程省略)
变异来源 总变异 组间 组内(误差)
完全随机设计的方差分析表
平方和 SS 自由度
均方MS
47758.32
35
31291.67
2
15645.83
16466.65
33
498.99
F值
31.36
3、确定P值,作出判断
分子自由度=k-1=2,分母自由度=n-k=33,查F 界值表(方差分析用)
表 8-1 三种不同喂养方式下大白鼠体重喂养前后差值(g)
正常钙(0.5%) 高剂量钙(1.0%) 高剂量钙(1.5%)
第八章:方差分析

SSE xij xi
k ni i 1 j 1
2
计算结果为: SSE = 2708
三个离差平方和的关系
总离差平方和(SST)、组内离差平方和(SSE) 、组间离差平方和 (SSA) 之间的关系:
x
k i 1 j 1
ni
ij
x ni xi x xij x
外包装底色对产品销量是否有显著影响?
市场 北京 上海 深圳 西安 成都 红色 36 35 27 29 38 橙色 28 26 31 30 24 紫色 30 32 28 26 35 蓝色 22 27 20 21 29
什么是方差分析?
【 例 】为了对几个行业的服务质量进行评价,消费者协会 在4个行业分别抽取了不同的企业作为样本。最近一年中消 费者对总共23家企业投诉的次数如下表:
2.
方差分析的基本假定
1. 每个总体都服从正态分布 (每个行业被投诉的次数必须服从正态分布) 2. 各个总体的方差相同 ( 4个行业被投诉次数的方差都相等) 3. 观测值是独立的 (每个行业被投诉的次数与其他行业被投诉的次数独立)
方差分析的基本假设
H 0 : m1 m2 mk H1 : m1 , m2 , , mk 不全相等
2.计算误差
计算全部观测值的均值以及各水平下的组均值 计算总误差 计算组内误差 计算组间误差
计算总误差( SST)
1. 全部观察值 xij 与总平均值 x 的离差平方和 2. 反映全部观察值的离散状况 3. 其计算公式为
SST xij x
k ni i 1 j 1 2
方差分析
差异源
组间 组内
SS
1456.609 2708
卫生统计学第八章正交试验方差分析

WENKU DESIGN
正交试验设计定义与原理
正交试验设计定义
正交试验设计是研究多因素多水平的一种设计方法,它是根 据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验, 这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点。
正交试验设计原理
正交试验设计是利用正交表来安排与分析多因素试验的一种 设计方法。它是由试验因素的全部水平组合中,挑选部分有 代表性的水平组合进行试验的,通过对这部分试验结果的分 析,了解全面试验的情况。
THANKS
感谢观看
REPORTINGΒιβλιοθήκη https://VS
正交表特点
每列中不同数字出现的次数相等;任意两 列中数字的排列方式齐全而且均衡。
正交试验设计步骤
挑因素,选水平
根据试验的目的和专业知识,挑选出与考察指标有关的因素。对选出的因素要分清主次,合理安排。 选取的水平数应根据实际情况而定,过少会导致结果不准确,过多则可能数据分布的规律性较差,代 表性差;
通过建立线性模型来描述各因素 与结果之间的关系,从而进行方 差分析和参数估计。
PART 03
正交试验方差分析步骤
REPORTING
WENKU DESIGN
数据整理与描述性统计
整理试验数据
按照试验因素和水平整理数据,列出试验指标的观察值。
计算总均值和总变异
计算所有观察值的总和、均值、离差平方和等描述性统计量。
选正交表,进行表头设计
根据确定的列数(C)与水平数(t)选择相应的正交表。选择的原则是首先满足列数,其次是水平数。若 有2个或2个以上正交表满足条件时则应选取行数最少的一个;
正交试验设计步骤
明确试验方案,进行试验;
第八章 方差分析与相关分析

第八章方差分析与相关分析一.方差分析1.基本概念方差分析的概念:比较组间方差是否可以用组内方差来进行解释,从而判断若干组样本是否来自同一总体。
方差分析,又称为ANOVA(Analysis Of Variance)分析。
方差分析可以一次检验多组样本,避免了t检验一次只能比较两组的缺陷。
方差分析只能反映出各组样本中存在着差异,但具体是哪一组样本存在差异,无法进行判定。
考察下列例子:某厂使用四种不同颜色对产品进行包装,经过在五个城市的试销,获得销售数据如下(单观察数据的列平均值,列平均值的差异反映出不同颜色包装的销售业绩差异。
此时,需要判断这种差异与同一颜色包装在不同城市间的差异相比,是否显著。
如果不显著,则这种2.方差分析原理计算观察值的组间方差和组内方差,并计算两者的比值,如果该比值比较小,说明组间方差与组内方差比较接近,组间方差可以用组内方差来解释,从而说明组间差异不存在。
●●建立原假设“H0:各组平均数相等”●●构造统计量“F=组间方差/组内方差”●●在计算组间方差时,使用自由度为(r-1),计算组内方差时,使用自由度为(n-r)。
●●F满足第一自由度为(r-1),第二自由度为(n-r)的F分布。
●●查表,若F值大于0.05临界值,则拒绝原假设,认为各组平均数存在差异。
根据方差计算的原理,生成方差分析表如下:其中:组间离差平方和 SSA (Sum of Squares for factor A) =39.084误差项离差平方和 SSE (Sum of Squares for Error) =76.8455总离差平方和 SST (Sum of Squares for Total)=115.9295P-value值为0.000466,小于0.05,所以拒绝原假设。
3.双因素方差分析观察下列销售数据,欲了解包装方式和销售地区是否对于销售业绩有影响,涉及到双因素的方差分析。
此时需分别计算SSA、SSB与SSE之间的比值是否超过临界值。
生物统计-8第八章单因素方差分析

01
确定因子和水平
确定要分析的因子(独立变量) 和因子水平(因子的不同类别或 条件)。
建立模型
02
03
模型假设
根据因子和水平,建立方差分析 模型。模型通常包括组间差异和 组内误差两部分。
确保满足方差分析的假设条件, 包括独立性、正态性和同方差性。
方差分析的统计检验
01
F检验
进行F检验,以评估组间差异是否 显著。F检验的结果将决定是否拒
生物统计-8第八章单因素方差分析
目录
• 引言 • 方差分析的原理 • 单因素方差分析的步骤 • 单因素方差分析的应用 • 单因素方差分析的局限性 • 单因素方差分析的软件实现
01
引言
目的和背景
目的
单因素方差分析是用来比较一个分类变量与一个连续变量的关系的统计分析方法。通过此分析,我们可以确定分 类变量对连续变量的影响是否显著。
VS
多元性
单因素方差分析适用于单一因素引起的变 异,如果存在多个因素引起的变异,单因 素方差分析可能无法准确反映实际情况。 此时需要考虑使用其他统计方法,如多元 方差分析或协方差分析等。
06
单因素方差分析的软件 实现
使用Excel进行单因素方差分析
打开Excel,输入数据。
点击“确定”,即可得到单因素方差分析 的结果。
输出结果,并进行解释和 解读。
谢谢观看
背景
在生物学、医学、农业等领域,经常需要研究一个分类变量对一个或多个连续变量的影响。例如,研究不同品种 的玉米对产量的影响,或者不同治疗方式对疾病治愈率的影响。
方差分析的定义
定义
方差分析(ANOVA)是一种统计技术,用于比较两个或更多组数据的平均值 是否存在显著差异。在单因素方差分析中,我们只有一个分类变量。
生物统计第8章两因素及多因素方差分析

目录
• 引言 • 两因素方差分析 • 多因素方差分析 • 案例研究 • 总结与展望
01 引言
主题简介
两因素及多因素方差分析
在生物统计中,两因素及多因素方差分析是用来比较不同组之间的 平均值是否存在显著差异的统计方法。
适用场景
适用于研究两个或多个因子对响应变量的影响,例如药物剂量和治 疗效果、不同品种和产量等。
详细描述
例如,比较不同饲料类型和不同饲养环境下 猪的增重效果。将猪随机分为不同的组,每 组给予一种饲料并处于一种饲养环境,然后 比较各组的平均增重。
多因素方差分析案例
总结词
多因素方差分析用于比较多个分类变量对数值型变量的影响。
详细描述
例如,比较不同饲料类型、不同饲养环境以及不同品种的猪的增重效果。将猪随机分为 不同的组,每组给予一种饲料、处于一种饲养环境并属于一个品种,然后比较各组的平
基本思想
通过比较各组间的方差与误差方差,判断不同组间是否存在显著差 异。
课程目标和意义
掌握两因素及多因素方差分析的基本原理和步骤
通过学习,学生应能够理解两因素及多因素方差分析的基本概念、原理和实施步骤,为进一步应用和拓展打下基础。
培养解决实际问题的能力
学习两因素及多因素方差分析的目的是为了解决实际问题,如探究不同处理对实验结果的影响、比较不同组间的差异 等。通过学习和实践,学生应能够运用该方法解决实际问题。
03
研究方差分析在不同领域的应用,如医学、生物学、经济学和社会科 学等。
04
开发更高效的算法和软件,以方便用户进行方差分析和相关统计计算。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
均增重。
第8章 均值方差分析
沿证券组合 zc( p) (即零协方差证券组合),它
的收益率同证券组合 p 的协方差为0。
—最小方差证券组合与其它任意前沿证券组合之 间的协方差等于 1 C ,这也是严格正定的。从而
得到,最小方差证券组合与任意的前沿证券组合的
协方差都不为0。
—假定 p 是有效证券组合,zc( p) 就是一只无
元素完全刻画,而是应该包括泰勒展开式的高阶矩
部分。
(二)均值-方差分析方法的使用条件和范围
—考察未来收益分布为任意分布的情况
a)此时为了使经济行为主体的偏好能够为均值
和方差完全刻画,我们必须假定经济行为主体的效
用函数是一个二次型效用函数,即经济行为主体的
效用函数或以表达为u(z) z (b 2)z2 。 此时 E[R3 ] 0 b)于是经济行为主体的预期效用可以由时期1
向量,rf 表示无风险证券的收益率。
—构造一个拉格朗日函数,可求得
E[~rp ]rf
(~rp
)
{
E[
H ~rp ]rf
H
如果 E[~rp ]rf
(8.29)
如果 E[~rp ]rf
也即是,在 (~rp ) E[~rp ] 坐标平面上,包括无
风险证券在内的所有证券的证券组合前沿是以(0, rf ) 为顶点,斜率分别为 H 和 H 的两条射线。
2 (~rp )
1 D
(C(E[~rp ])2
2AE[~rp ]
B)
(8.11b)
—最小方差证券组合的收益率和其他任意证券组 合(不单是前沿证券组合)的收益率的协方差,总 是同最小方差证券组合收益率的方差相等。
第八章 单因素方差分析
V 4.2 3.2 4.8
4
5
1.0
0.8 1.5
-1.3
-1.1 -0.3
1.8
3.5 11.5
4.1
6.0 29.0
3.3
2.5 18.0 总和 57.0
xi
n
xi2
j 1 2 ij
2.25
1.93
9.00
3.4
132.25
29.43
841.00 324.00
174.46 68.06
1308.50
sx MS e n
品系号
Ⅳ
Ⅴ
Ⅲ
Ⅱ
Ⅰ
平均数
70.8
68.6
67.3
65.3
64.4
顺序号
1
2
3
4
5
df
k
R0.05
Rk
R0.01
Rk
2
2.95
1.165
4.02
1.588
3 20 4
3.10
1.225
4.22
1.667
3.18
1.256
4.33
1.710
5
3.25
1.284
4.40
1.738
5
单因素固定效应模型方差分析表
变异来源
处理间
平方和
自由度
均方
F
F MS A MS e
SSA
a-1
MSA
误差或处理内
总和
SSe
SST
na-a
na-1
MSe
4、平方和的简易计算方法
株号 1 2 3 I -0.4 0.3 -0.2
品 II
第八章 方差分析
xij (i 1,2,, r , j 1,2,, s)
1 r s 1 s 记= ij 表示总平均值, i .= ij 表示因素A的第i个水平的平均值, . rs i 1 j 1 s j 1
1 r . j= ij 表示因素B的第j个水平的平均值 . r i 1
行业类型 计算机
3.94 2.76 8.95 3.23
每股净收益
3.04 4.69 1.52 5.05
医药
公用
2.89
-2.26
1.65
0.66
2.59
2.22
1.09
1.77
-1.07
-0.15
2.30
2.10
-3.10
2.89 1.12 -3.21 2.11
例8.3:某汽车销售商欲了解三种品牌的汽车X,Y,Z和四种标
ANOVA过程简介
ANOVA过程用于均衡数据的方差分析。
对非均衡数据的方差分析问题,SAS系统要求用GLM(一般 线性模型)来处理(单因素时也可以用ANOVA).
GLM过程也可以处理均衡数据的方差分析问题,但效率低于 ANOVA.
ANOVA过程简介
ANOVA过程的一般格式:
PROC ANOVA<options>; CLASS variables; MODEL dependents=effects</options>; BY variables; FREQ variable; MEANS effects</options>;
一、单因素方差分析模型
设因素X有k个水平,每个水平可视为一个小总体,分别用
X1 , X 2 ,, X k 来表示。记 j的总体均值为 j , X
第8章 单因素方差分析
第八章单因素方差分析8.1黄花蒿中所含的青蒿素是当前抗疟首选药物,研究不同播期对黄花蒿种子产量的影响,试验采用完全随机化设计,得到以下结果(kg/小区)[47]:重复播种期2月19日3月9日3月28日4月13日1 0.26 0.14 0.12 0.032 0.49 0.24 0.11 0.023 0.36 0.21 0.15 0.04对上述结果做方差分析。
答:所用程序及结果如下:options linesize=76 nodate;data mugwort;do date=1 to 4;do repetit=1 to 3;input yield @@;output;end;end;cards;0.26 0.49 0.360.14 0.24 0.210.12 0.11 0.150.03 0.02 0.04;run;proc anova;class date;model yield=date;means date/duncan;run;One-Way ANOVAAnalysis of Variance ProcedureClass Level InformationClass Levels ValuesDATE 4 1 2 3 4Number of observations in data set = 12One-Way ANOVAAnalysis of Variance ProcedureDependent Variable: YIELDSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > F Model 3 0.18515833 0.06171944 14.99 0.0012 Error 8 0.03293333 0.00411667Corrected Total 11 0.21809167R-Square C.V. Root MSE YIELD Mean0.848993 35.48088 0.06416 0.18083DATE 3 0.18515833 0.06171944 14.99 0.0012One-Way ANOVAAnalysis of Variance ProcedureDuncan's Multiple Range Test for variable: YIELDNOTE: This test controls the type I comparisonwise error rate, notthe experimentwise error rateAlpha= 0.05 df= 8 MSE= 0.004117Number of Means 2 3 4Critical Range .1208 .1259 .1287Means with the same letter are not significantly different.Duncan Grouping Mean N DATEA 0.37000 3 1B 0.19667 3 2BC B 0.12667 3 3CC 0.03000 3 4对于方差分析表中各项内容的含义,在“SAS程序及释义”部分已经做了详细解释,这里不再重复。
- 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)。
S3 0.158
非裔
y3 5.00
农场二 英裔
5.90
4.42 7.51 7.89 3.78
6.31
3.54 4.73 7.20 5.72
4.52
6.93 4.48 5.55 3.52
y 5.5
y1 5.90 S1 1.819
y2 5.50 S 2 1.416
S3 0.296
3.确定P值,判断结果
查F界值 (P216),
F0.05( 2, 27) 3.35 。本例 F=6.52>3.35,
故P<0.05。按 0.05 的水准,拒绝H0,接受H1 ,可以认
为三种不同剂量人体的部分凝血活酶时间不同或不全相同。
农场一:组间变异MS组间 1.017,组内变异MS组内 0.00017 MS组间 1.017 F 5545 .5, MS组内 0.00017
组间 3 - 1 2
3. 组内变异
• 是指在同一处理组内,不同研究对象的部 分凝血活酶时间各不相同。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。其大小可用MS组内表示。
SS组内 SSW SS E ( X ij X i ) (ni 1) S
5
42
40
38
36
34
32
30
0.5U
1U
2U
• 可否用两样本比较的t检验进行比较而得出结论呢?
6
来自于三个种族(英国裔美国人,西班 牙裔美国人,非州裔美国人)的农场工人 的每个小时工资,问表1和表2比较那个 表的数据更能说明存在种族差异?
农场一
英裔
5.90 5.92 5.91 5.89 5.88
西裔
5.51 5.50 5.50 5.49 5.50
非裔
5.01 5.00 4.99 4.98 5.02
y1 5.90 S1 0.158
y2 5.50 S 2 0.007
西裔 6.31 3.54 4.73 7.20 5.72
S3 0.158
非裔 4.52 6.93 4.48 5.55 3.52
三种剂量 差异具有统计学意义,可以认为阿森纳中不同
剂量48小时部分凝血活酶时间不全相同。
ANOVA
1928年由英国统计学家Fisher首先
提出,为纪念Fisher,方差分析检验统
计量用F表示,因此,方差分析又称 F 检验。
方差分析的前提条件
(1)各样本是相互独立的随机样本,均服从 正态分布; (2) 各样本的总体方差相等 ,即方差齐性 (homogeneity of variance)。
完全随机设计资料的方差分析 基本步骤
(1)建立检验假设,确定检验水准 H0:三个总体均数全相等,即μ1=μ2=μ3 H1:三个总体均数不全相等,亦即至少有两 个总体均数不等。 即μ1≠μ2≠μ3或μ1=μ2≠μ3或μ1=μ3≠μ2或 μ2=μ3≠μ1 α=0.05
• (2)计算检验统计量 可根据下表的公式来计算。也可用统 计软件包如SAS或SPSS等进行计算, 直接获得方差分析表。
2 i j i 2 i
42
40
X ij
38
组内 2 N k
S
2 组内
X乙
36
MS组内 SS组内 ( N k )
34
X甲
X丙
32
30
SS组内 (10 1) 2.26 2 (10 1) 2.212 (10 1) 3.312 188 .7614
1 S = N总变异 1 i
2 总
SS总 SS总 ( X ij X ) = 40 N 1 j 总
2
42
X ij
SS总=SST ( X ij X )
i j
2
38
36
总 N 1
• 由eg8.1得所有数据的方差:
X
34 32
30
0.5U
1U
2U
S S 3.1072 9.65
所以方差分析前,要先进行正态性 检验和方差齐性检验。
方差分析的基本思想
• 根据资料设计的类型及研究目的,可 将总变异分解为两个或多个部分,每个 部分的变异可由某因素的作用来解释。 通过比较可能由某因素所至的变异与随 机误差,即可了解该因素对测定结果有 无影响。
方差分析的基本思想
• 根据资料设计的类型及研究目的,可 将总变异分解为两个或多个部分,每个 部分的变异可由某因素的作用来解释。 通过比较可能由某因素所至的变异与随 机误差,即可了解该因素对测定结果有 无影响。
S
2 组间
40
38
MS组间 MS B SS组间 ( k 1)
2
X乙 X丙
36
X
SS组间 10 (33.62 - 35 .52) 10 (37 .83 - 35 .52)
2
34
X甲
32
10 (35 .10 - 35.52)
2
30
0.5U
1U
2U
91 .2247 MS组间 SS组间 / 组间 SS组间 / k 1 91 .2247 / 2 45 .6124
完全随机设计的方差分析表 变异来源 平方和 SS
SST ( X ij X ) 2
k ni
自由度
均方 MS
F值
总变异
i 1 j 1
T n 1
= (n 1) S 2 处理组间
SSTR ni ( X i X ) 2
i 1 k
TR k 1
MSTR SSTR TR
1 1 sc ( ) n1 n2
2
应用条件
•两样本来自正态总体
•要求两正态总体方差相等
回顾:假设检验中两类错误
假设检验的结果 客观实际 拒绝 H0 H0 成立 H0 不成立 即 H1 成立 I 型错误() 推断正确(1) “接受”H0 推断正确(1) II 型错误( )
I 型错误:假阳性错误,犯这种错误的概率是(其值等于检验水准) II型错误:假阴性错误,犯这种错误的概率是(其值未知)
总变异、组间变异和组内变异各用什么指标 衡量?
农场一
英裔
5.90 5.92 5.91 5.89 5.88
西裔
5.51 5.50 5.50 5.49 5.50
非裔
5.01 5.00 4.99 4.98 5.02
y 5.5
y1 5.90 S1 0.158
y2 5.50 S 2 0.007
F0.05 (2,12) 3.88,F F0.05 (2,12)P 0.05, 可以认为这个农场不同种族工人间的每小时工资有差异
农场二:组间变异MS组间 1.017,组内变异MS组内 0.732
MS组间 1.017 F 1.39, MS组内 0.732
F0.05 (2,12) 3.88,F F0.05 (2,12),P 0.05, 尚不能认为这个农场不同种族工人间的每小 时工资有差异
F MSTR MSe
SSE ( X ij X i ) 2
i 1 j 1
k
ni
组内(误差) =
(n
i 1
k
E nk
i
MSE SSE E
1) S i2
3.确定P值,做出推断结论 F0.05(2, ,F F0.05(2, ,拒绝H 0, 27) 3.53 27),P 0.05
第八章
方差分析
µ1= µ2= µ3 ?
回顾:两独立样本t检验
H0: 1= 2
检验统计量的计算: H1: 1≠ 2
x1 x2 t , v n1 n2 2 s x1 x2
s1 (n1 1) s2 (n2 1) 2 sc n1 n2 2
2 2
s x1 x2
第二节 随机区组设计的方差分析
第二节 随机区组设计的方差分析
• 随机区组设计(randomized block design):
i j 2
2
ni ( X i X ) ( X ij X i )
i i j
2
X X ij / N 其中SS表示离均差平方和。
i 1 j 1
SS组间 SS组内
g
ni
X i X ij / ni
j 1
ni
• 若各样本所代表的总体均数相等(H0: μ1=μ2=μ3=…=μk成立),即各样本来自于同一 总体。在本例,也就是三组处理的效应相同, 组间变异和组内变异一样,只反映随机误差作 用大小。 如果组间变异显著地大于组内变异, 则H0可能不成立。 • 这种方法是比较方差大小来判定H0是否成立, 所以称为“方差分析”。
2 2 总 2
2.组间变异
• 是指不同处理组间凝血活酶时间值均 数之间的差异。它反映了三组处理不 同的影响(如处理确实起作用),同 时也包含了随机误差 (含个体误差和 测量误差)。其大小可用MS组间表示。
SS组间=SS B= ni ( X i X )2
i
42
组间 SS 1 k 1 TR
方差分析的基本思想
• 根据资料设计的类型及研究目的,可 将总变异分解为两个或多个部分,每个 部分的变异可由某因素的作用来解释。 通过比较可能由某因素所至的变异与随 机误差,即可了解该因素对测定结果有 无影响。
假日旅行的次数
• 一项研究问“一年中你共有几次持续时间在4天或 以上的假日旅行?” • 其中丹麦人平均有1.06次,法国人均有1.11次, 爱尔兰人平均有0.81次,而葡萄牙人均有0.41次。 用方差分析来检验这些均值的差异是否显著,得 到F=85.77,自由度是3和4019,P<0.0001。 • 可以得出什么结论? • 从这些信息中你能得出调查的人数有多少吗?