教学课程资源库 更多>>

关键词： 临床试验设计   析因设计   交叉设计   统计研究设计   自身配对设计   正交设计   成组设计   实验设计  

摘要： 1.统计研究设计:应交代统计研究设计的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性或横断面调查研究);实验设计(应交代具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等);临床试验设计(应交代属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等)。

关键词： X射线光学   纸张灰烬   聚类分析   主成分分析  

摘要： 为了实现对案件现场残留的纸张灰烬样品快速、准确地检验与认定,采用X射线荧光光谱法(XRF)结合多元统计学的系统聚类和主成分分析法测定32个不同来源、不同用途的纸张灰烬,进行了理论分析和实验验证。结果表明,根据样品所含元素种类和含量的不同,可以准确地将样本进行区分;同时,将32个样本分为五大类,两种分析方法所得到的分类结果基本一致,其中主成分PC_(2)的累计方差贡献率高达99.86%。该研究方法不破坏检材、重现性好,所得结果科学理想,为微量物证检验提供了一定的理论依据。

关键词： 算术平均数   统计学方法   F检验   统计学符号   t检验   中位数   英文大写   标准差  

摘要： 针对当前来稿中统计学方法交代不明或选用不合理以及表述不规范等问题,特提醒注意以下方面:1.统计学符号:按GB 3358-1982《统计学名词及符号》的有关规定,统计学符号一律采用斜体排印。常用:(1)样本的算术平均数用英文小写x(中位数仍用M);(2)标准差用英文小写s;(3)t检验用英文小写t;(4)F检验用英文大写F.

关键词： 析因设计   临床试验设计   交叉设计   统计研究设计   自身配对设计   概要说明   正交设计   成组设计  

摘要： 1.统计研究设计:应交代统计研究设计的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性或横断面调查研究);实验设计(应交代具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等);临床试验设计(应交代属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等)。主要做法应围绕4个基本原则(随机、对照、重复、均衡)概要说明,尤其要交代如何控制重要非试验因素的干扰和影响。

关键词： 经管专业统计学   跨学科   教学能力  

摘要： 统计学是信息管理专业的核心课程,涉及统计学、计算机、管理学等诸多学科,具有鲜明的跨学科特性。部分专业负责人对信息管理专业统计学课程的专业特性认知不足,导致经管专业统计学课程师资队伍先天不足,进而引发教师对该课程与相关学科的关系认识不足,指导学生进行统计实践的能力不足,从而影响该课程的教学效果和教学质量。针对以上问题,本文从遴选具有交叉学科背景的教师、完善教师跨学科专业知识结构和教师应主动钻研实践环节的教学理论和方法三方面,提出了提升信息管理专业统计学教师教学能力的几点建议。

关键词： 定量资料   析因设计   偏态分布   交叉设计   临床试验设计   正态分布   统计研究设计   自身配对设计  

摘要： (1)应交代统计研究设计的名称和主要做法。实验设计应交代具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等;临床试验设计应交代属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等。主要做法应围绕随机、对照、重复和均衡4个基本原则进行,尤其要交代如何控制重要非试验因素的干扰和影响。(2)用x±s表达近似服从正态分布的定量资料,用M(Q_(g))表达呈偏态分布的定量资料;用统计表时,要合理安排纵横标目,并将数据的含义表达清楚.

关键词： 大数据   高职院校   统计学   教学改革  

摘要： 随着信息化时代和大数据时代的到来,高职院校统计学学科迎来了更广阔的发展空间。但是,由于受传统教学方式影响,统计学并没有发挥出自己的优势,也没有做到与时俱进的优化改造,高职院校应通过注重统计学应用,着眼人才培养;创新教学方法,融入现代化信息技术;建立校企合作,加快课程改革;开展软件操作教学,转变课程教学模式等举措进行课程教学改革。

关键词： 析因设计   临床试验设计   交叉设计   统计研究设计   自身配对设计   概要说明   正交设计   成组设计  

摘要： 1.统计研究设计:应交代统计研究设计的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性或横断面调查研究);实验设计(应交代具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等);临床试验设计(应交代属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等)。主要做法应围绕四个基本原则(随机、对照、重复、均衡)概要说明,尤其要交代如何控制重要非试验因素的干扰和影响。

关键词： 大数据时代   统计学教学   困境   挑战  

摘要： 该文通过大数据时代的4个特征,即数据规模大、数据种类多、数据要求处理速度快、数据价值密度低,分析统计学教学的困境和面临的挑战,提出体育院校统计学教学的创新发展。在大数据时代背景下,体育院校统计学的教学面临学时少、内容多、原有的知识结构需要更新的情况。统计学教学应改变固有的思维,树立统计新思维,不断学习新的数据分析工具,组建复合型教学团队,培养体育数据分析的复合型人才。

关键词： 日语   语料库文体学   量化研究   统计学   机器学习  

摘要： 日本的语料库文体学研究可分为两大类:个人文体研究和类型文体研究。前者多侧重于研究作家风格,并衍生出作者识别研究、写作时间推断等;后者则聚焦文体类型特征分析和分类模型构建。近年来,文体学研究的对象从文学作品拓展到学术论文、新闻报道、用户反馈等非文学类文本。研究领域从文学拓展到教育学、政治学、经营学以及犯罪学等。所用指标不断丰富,分析方法不断创新。推断性统计和机器学习等新方法的引入有效地改善了数据分析的效果。当然,该领域的研究尚存在着视野较为狭窄、理论不够成熟、基础数据亟需充实、技术水平有待提高等问题,需要进一步完善和开拓。