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你具体什么要求，论文要求多少字什么时间需要资料有一些可以给你参考下。
一组关于中国的长篇报道出现在《纽约时报》的头版。这组报道的总标题赫然写着：“中国只有你自己百度一下非原创的文章了，祝你好运，希望你写出来的文章不
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、回顾性还是横断面调查研究),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 (重复、随机、对照、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。资料的表达与描述:用ｘ±ｓ表达近似服从正态分布的定量资料、用Ｍ(ＱＲ)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;用统计图时, 所用统计图的类型应与资料性质相匹配,并使数轴上刻度值的标法符合数学原则;用相对数时,分母不宜小于20,要注意区分百分率与百分比。统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用ｔ检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。统计结果的解释和表达:当Ｐ<05(或Ｐ<01)时,应说对比组之间的差异具有显著性(或非常显著性)的意义, 而不应说对比组之间具有显著性(或非常显著性)的差别;应写明所用统计分析方法的具体名称(如:成组设计资料的ｔ检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的ｑ检验等),统计量的具体值(如:ｔ=45,χ2=68,Ｆ=79等),应尽可能给出具体的Ｐ值(如:Ｐ= 0238);当涉及到总体参数(如总体均数、总体率等)时,在给出显著性检验结果的同时,再给出95%置信区间。
德育论文大学四年匆匆而逝，我们即将要走出大学的校门。我想说，时间飞逝，我的大学，四年的时光，就这样快结束了。最近走在校园里，我能感受到几分离别的味道。让人忍不住感慨一下，还有一个月，我们不得不离开校园，告别这熟悉的味道。我们究竟收获了什么，失去了什么，是欣慰还是遗憾，我想每个人心里都有自己的标准。至今，我仍对刚刚进入大学的感觉记忆犹新，报道那天父母送我过来。我还记得那天阳光很明媚，一进门的喷泉似乎也在欢迎我们的到来，到处都是前来报道的学生，走在漂亮的校园，我对未来四年的生活充满着憧憬。这里的天很蓝，是一个很适合生活的地方，我喜欢这里的生活，喜欢这里的感觉。然而四年过的好快，一晃而过，如今我们已是临近毕业的学生，即将离开熟悉的校园，不如陌生的社会。走过，即使我们没能力为它留下什么，也要保存一些关于它的回忆。这样才不枉我们经历过的大学生活，记住曾经出现在我们生命里的那些人和事，不管他们带给我的记忆是怎么样的，学会宽容和关机，这是我们应该做的。因为魔力，能加快我们的成长，不得不承认，我们的成长与他们、与大学有关。我庆幸有这样一个机会，可以让我回忆大学的点点滴滴，梳理我的心路历程，对过去的总结，能让人更清楚地认识到自己的收获和不足，认清自己，也是一种收获。大学究竟给了我们什么？回忆过去，或许能找到答案。关于友情，友情是个永恒的话题，每个人都是社会大群体里的一个个体，每个人都离不开群体。友情是雨，默默的包围着我们，在遇到困难的时候尤其能体现出来；友情是阳光，温暖的照耀着我们，在心情低落的时候给予我们力量；友情是海洋，能包容的一切欢喜和悲伤，化解一切误会和不满。有人说，大学同学应该是一生的朋友，尤其是四年来朝夕相处的舍友。我们宿舍的几个女生都是来自不同的地方，性格各异。平时大家聚在一起有说有效，打打闹闹，天南海北的聊一通，开开玩笑，生活过的也是很惬意，很高兴认识这么一帮朋友，我想他们是我关于大学最宝贵的记忆，也是最宝贵的财富。大学友情是个比较重要的话题，同样大学力度饿人际交往也是一样。人际关系，在大学之前完全不必考虑。大学与高中不同，它是我们进入社会的过渡。自然的，人际交往编程一个重要的必修课，他不同于其他学生时代的情谊，不仅在学习中，更多的在生活中。在生活中，同学之间有时难免有些小矛盾，如何看待和解决这些小矛盾便是人与人相处的学问，也是成长中的必修课。并且在大学的几年中，每个人要接触的不仅是朝夕相处的同学，还有更多的对外机会。比如利用课外时间参加社会活动，或者打工，赚自己的社会经验，由此会使我们的人际交往能力得到提高。而且让我认识到，我们眼睛中不能只有自己，应该学会换位思考，客观地去看待问题。学会宽容，学会忍耐，让矛盾不再是破坏同学感情的借口，而成为加深彼此了解的途径。关于学习，从承受过大压力高中到基本没有压力和管束的大学，似乎一下子释放了心灵的束缚，一开始是自由的，但是时间长了，就感到虚度时光的日子是毫无意义的，不如多花点时间接触社会，了解社会发展和市场的需求，进一步锻炼自己，所以我除了学习课本知识以外，还把更多的课余时间放到了社会锻炼上，以求确定毕业以后的发展方向。在这个方面，老师给了我很多建议，我听从了老师的意见，培养自己的素养，全方位提高自己的技能，给以后的发展打下了坚实的基础。在这个过程中，我逐渐体会到了知识的力量，更广泛的接触到了我所感兴趣的领域。总结四年的学习过程，我有点欣慰，因为我并没有虚度四年时光，二十认认真真地度过，虽然其中不乏走过一些弯路，同时我总结出一套设和自己的更有效的学习方法，我享受着我的学习过程，也在学习中成长、收获成功的喜悦和快乐。认识到了学习的目的不再仅仅是为了满足考试的需要，儿更多的是要完善自己特有的知识体系，将所学为我所用。从身边的同学身上也能学到许多。学习不知停留在课本里面，它更是体现在生动的社会经历上。关于人生观，我偶尔也会思考自己的人生，想自己今后想要做什么样的人，想要走什么样的路。这也是我们作为社会信任的疑惑。从生活的点点滴滴中，我得到了一些启示。我们首先要有健康的心态，真诚的对待他人，也真诚地对待自己，不虚伪，不做作，勇敢地面对未来，承担起该承担的责任，不逃避，不退缩。一个人的心态决定做人、做事的行为方式，同时也决定其结果。而且我们也应该确立目标，而不是忙所不知所措。再有就是努力，如果不努力就一定没有收获。努力的过程远比结果重要。总结大学四年，我们每个人一点点的学习，慢慢的成长，由一个青涩的高中生渐渐长大，现在大学即将结束，我们曾经的理想，曾经的计划是否已实现，但是我们仍然要不断的拼搏，因为我们还年轻。在以后的日子里，我们仍然要不断学习如何做人，如何生活，如何在短暂的人生里实现自己的价值，来实现自己的理想抱负。大学将是我难忘的记忆，所有教过我的老师和同学们，都构成这记忆中的一部分，感谢他们四年的陪伴。慢慢人生路，我们已走了大概四分之一，踏出校门有事新的起点。希望我们每个人可以一步一个脚印的走好以后的路，快乐地工作，快乐地生活！
般认为最早的记录是1348年欧洲一半人死于黑死病（鼠疫）；第一世界大战时爆发的西班牙流行性感冒，几个月内带走2000万人的生命，一年时间内，全球范围内5000万到一亿人死于此疫（HINI禽流感）到1859年达尔文完成了《物种起源》，1865年孟德尔完成的《植物杂交试验》，1889年高尔顿完成的《自然遗传》，1916年皮尔逊完成的《数学对进化论的贡献》，1925年费希尔完成的《研究人员用统计方法》，这些都是早、中期运用统计学进行生命科学研究的典范。到了20世纪50年代，遗传物质DNA螺旋结构的发现，整个试验过程处处使用了现代统计学方法，开创了从分子水平研究生命活动的新纪元。进一步对基因的检验以及基因检测结果能告诉你有多高的风险患上某种疾病，而且正确指导你合理用药，均应用了现代统计学的基本方法。最后，我们注意到各种病毒、病菌的发现，生存原理、控制方法以及相应的各种药物的研发、各种疾病相关指标的测定无一不是采用了各种统计学方法
这个要结合数据类型和分析要求的
一、统计方法在医学中的应用有： 1、明确研究目的和研究设计 正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。 所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。 2、建好分析用的数据库 建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据，或将研究对象的某一指标按其数值大小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求，无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义 3、分清楚指标（或变量）的性质和类型 很多研究表明，掌握好统计分析的应用条件，正确选择统计分析方法是学习并应用统计学的一个突出难点。 对于医学论文作者而言，分清楚数据库中变量的性质（影响变量与结果变量）、类型（数值变量、多项有序分类变量、多项无序分类变量、二项分类变量）以及它们之间的降级转化关系（数值变量一多项有序分类变量一多项无序分类变量一二项分类变量）是学好用好应用统计分析的基础，可以有效避免张冠李戴、缺乏原则地选错统计分析方法；对于文章的编审和读者来说，这是判断作者正确选择统计学分析方法与否的一个简单有效的途径。 二、常用的统计分析软件： 统计分析软件是统计分析的必备工具，常用的统计分析软件有：统计分析系统 SAS、社会学统计程序包 SPSS、微软公司电子表格系统 Microsoft Office Excel 等。
应明确资料的类型、研究的设计类型 根据研究目的选择合适的统计方法等 统计学中的公式不要求记住、也不要去推导公式 只要能理解其基本原理
就是要有数据和依据，和其他不一样的
感知机 二分类二分类的线性分类模型，也是判别模型。目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。感知机是神经网络和支持向量机的基础。学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。K近邻法 K-nearest neighbor, K-NN 多分类和回归是一种分类和回归方法，有监督学习。在训练数据集中找到和新的输入实例最接近的K个实例，这k个实例的多数类别就是这个新实例的类别。三要素：K的选择，距离度量，分类决策规则。实现方法：kd树（二叉树）快速搜索K个最近邻的点。K值选择：反映了对近似误差和估计误差的权衡。交叉验证选择最优的K值，K小，模型复杂，K大，模型简答。朴素贝叶斯法 多分类 用于NLP朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。首先学习输入输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。后验概率最大等价于0-1损失函数的期望风险最小化。是典型的生成学习方法，由训练数据求出联合概率分布，再求出条件概率分布（后验概率）。概率估计方法是：极大似然估计或者贝叶斯估计。基本假设是条件独立性决策树 decision tree 多分类，回归是一种分类和回归算法。包括三个步骤：特征选择，决策树生成和决策树的修剪，常用算法：ID3，C5，CART逻辑斯地回归和最大熵模型 多分类本质就是给线性回归添加了对数函数它的核心思想是，如果线性回归的结果输出是一个连续值，而值的范围是无法限定的，那我们有没有办法把这个结果值映射为可以帮助我们判断的结果呢。而如果输出结果是 (0,1) 的一个概率值，这个问题就很清楚了。我们在数学上找了一圈，还真就找着这样一个简单的函数了，就是很神奇的sigmoid函数(如下)：逻辑回归用于二分类和多分类逻辑斯地分布是S型曲线最大熵模型：熵最大的模型是最好的模型。X服从均匀分布时候，熵最大最大熵模型的学习等价于约束最优化问题。对偶函数的极大化等价于最大熵模型的极大似然估计。模型学习的最优化算法有：改进的迭代尺度法IIS，梯度下降法，牛顿法，或者拟牛顿法支持向量机 二分类线性可分支持向量机利用间隔最大化求最优分离超平面。函数间隔
常用统计方法:1、统计表(单式和复式)。2、统计图(条形、折线、扇形)。
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。