三大检验
临床三大常规检验能检测出哪些疾病？
临床三大常规检验能检测出哪些疾病？临床三大常规检查包括血常规、尿常规和便常规检查，该三种检查是临床上较为基础和重要的检查方式，下面我们一起来看它们分别能检查哪些疾病一、血常规检查（一）血常规检查内容1、白细胞检查中性粒细胞增高主要就是身体化脓性被细菌感染，减少见于使用一些药物，疾病和流感以及风湿病等多种原因。
而淋巴细胞增多主要就是病毒所导致感染，比如说麻疹，病毒性肝炎和淋巴细胞增殖性疾病等。
2、红细胞计数检查贫血或者失血时直接也会影响红细胞当中的数目，在高值时很有可能患红细胞增多症，低值时直接为贫血。
3、血红蛋白检查血红蛋白存在于红细胞当中，属于是运送氧气的物质，才能提供人体内所必须的氧。
女性在受月经怀孕的影响，她的血红蛋白一般就会比男性要低，因此女性就容易出现贫血情况，在高值时很有可能是为红细胞增多症，心输出量直接减少，低值时直接低血色素性贫血或者是缺铁性贫血。
（二）血常规检查的临床意义1、判断感染用以提示患者是否需要使用抗生素。
通常经细菌感染如肺炎、肠炎，会造成白细胞数明显升高。
白细胞分类下的中性粒细胞、单核细胞也会有一定程度的上升，淋巴细胞比例略降低；而经病毒感染如流感，会造成淋巴细胞明显升高，在不合并细菌感染的情况下，白细胞总数并没有明显变化。
血常规报告2、判断贫血血常规中血红蛋白（Hb）配合红细胞（RBC）计数可以诊断病人是否有贫血的状况，并通过MCV、MCHC分析红细胞大小、分布宽度以判断贫血种类做到对症“升红”。
3、提示过敏、寄生虫白细胞分类下的“嗜酸性粒细胞”一旦明显升高，提示患者可能有接触性过敏现象或体内有寄生虫感染，需要进一步排查。
二、尿常规检查（一）尿常规检查内容1、尿色：正常尿液的色泽，主要由尿色素所致，其每日的排泄量大体是恒定的，故尿色的深浅随尿量而改变。
2、透明度：正常新鲜尿液，除女性的尿可见稍混浊外，多数是清晰透明的，若放置过久则出现轻度混浊3、酸碱度：正常尿为弱酸性，也可为中性或弱碱性，尿的酸碱度在很大程度上取决于饮食种类、服用的药物及疾病类型。
三大检验
' e e 有约束模型残差平方和； ** e′e无约束模型残差平方和；
2011-12-19
中级计量经济学
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• 三、Wald检验
H0 : g ( β ) = C
• 如果约束条件为真，则g ( β
MLE
g ( β MLE ) − C显著异于零时，约束条件无效 无约束极大似然估计值。当
) − C → 0 不应该显著异于零，其中 β MLE 是
• 假设对于给定样本 {Y , X }，其联合概率分布存在， f (Y , X ; ξ ) 。将该 联合概率密度函数视为未知参数 ξ 的函数，则 f (Y , X ; ξ ) 称为似然函 数（Likelihood Function）, 即观测到所给样本的可能性. • 极大似然原理就是寻找未知参数 ξ 的估计 ξˆ ，使得似然函数达到最 大，或者说寻找使得样本
{Y , X }
出现的概率最大的 ξˆ 。
2011-12-19
中级计量经济学
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• （三）线性回归模型最大似然估计 • 1、估计结果 u ~N (0, σ 2 I n ) Y = Xβ +u
2 2 − n 2
(Y − X β )′(Y − X β ) L(Y , X ; β , σ ) = (2πσ ) exp{− } 2 2σ
' e e 有约束模型残差平方和； * * e ′e 无 约 束 模 型 残 差 平 方 和 ；
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四、拉格朗日乘子检验（LM）
• 基本思想：拉格朗日乘子检验（LM），又称为Score检验。该检验基 于约束模型，无需估计无约束模型。 • 假设约束条件为 H 0 : g (θ ) = C ，在约束条件下最大化对数似然函数 ，另
统计学三大检验方法
统计学三大检验方法引言统计学三大检验方法是指假设检验、置信区间估计和方差分析。
这三种方法是统计学中非常重要的工具，用来对样本数据进行分析和推断。
本文将详细介绍这三种方法的原理、应用和步骤。
一、假设检验假设检验是一种基于样本数据对总体参数进行推断的方法。
它的目的是判断样本数据对某一假设的支持程度。
假设检验的步骤可以分为以下几个部分：1.明确研究问题和假设。
首先确定研究的目的和问题，然后提出关于总体参数的假设，包括原假设和备择假设。
2.选择合适的检验统计量。
根据问题和数据的特点，选择适合的检验统计量，如均值差检验的t统计量、比例差检验的z统计量等。
3.设定显著性水平。
显著性水平是在假设检验中用来判断是否拒绝原假设的标准，通常取0.05或0.01。
4.计算检验统计量的观察值。
根据样本数据计算出具体的检验统计量的观察值。
5.给出结论。
通过计算观察值与临界值的比较，得出对原假设的结论，并解释结果的意义。
二、置信区间估计置信区间估计是一种用来对总体参数进行估计的方法。
它通过样本数据计算出的区间，给出了总体参数的一个估计范围。
1.确定置信水平。
置信水平是在置信区间估计中用来描述区间的可靠程度，通常取0.95。
2.选择适合的估计方法。
根据总体参数的类型和样本数据的特点，选择适合的估计方法，如均值估计的t分布、比例估计的正态分布等。
3.计算置信区间。
根据样本数据和所选的估计方法，计算出具体的置信区间，通常采用公式：估计值±临界值×标准差/√n。
4.解释结果。
解释置信区间的意义，并进行合理的解释和讨论。
三、方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个组之间差异的方法。
它是通过分解总体方差，分析组内与组间的差异，来判断组间的差异是否显著。
1.确定研究问题。
确定需要比较的组，并明确研究的目的和问题。
2.设定假设。
设定组间差异的原假设和备择假设。
3.计算方差。
计算组内方差和组间方差。
4.计算F统计量。
根据方差计算出F统计量。
检验科三大常规项检查具体指什么？
检验科三大常规项检查具体指什么？去医院看病，医生常会建议做三大常规(血常规、尿常规、大便常规)检验，其涉及身体几乎所有信息，可帮助医生初步了解患者疾病性质。
基于此，本文为大家讲讲检验科三大常规项具体指什么，以供各位正确认识检验科的三大常规。
一、三大常规项检查具体指什么？(1)血常规：血常规属于比较普遍、常见的一种检查手段，我们人体的血液主要由血细胞和血浆两部分组成，血细胞主要是包括红细胞、白细胞、血小板。
血常规主要包括血红蛋白(正常值范围：女性115g/L～150g/L，男性130g/L-175g/L)、血小板计数(正常值范围：100×109/L～300×109/L)、红细胞(正常值范围：（女性3.8×1012/L～5.1×1012/L、男性4.3×1012/L～5.8×1012/L)、白细胞(正常值范围：3.5×109/L～9.5×109/L)等，可观察血细胞分布、形态、数量改变等情况，进而判断血液状况、诊断病情，较适合感冒、头晕、腹痛、贫血等患者。
正常情况下，血红蛋白(Hb)水平降低，分生理性降低见于生长发育迅速而导致造血原料相对不足的婴儿、妊娠中后期血容量明显增加而引起血液稀释的孕妇，病理性降低则需警惕各种贫血、如再生障碍性贫血、急慢性失血等；生理性升高则见于生活在高原地区的居民、胎儿及新生儿等，病理性升高则见于脱水、大面积烧伤、严重呕吐等以及肺源性心脏病、某些肿瘤和肾脏疾病等。
血小板计数与多种出血和血栓性疾病密切相关。
红细胞(RBC)降低需警惕出血、贫血，其升高需警惕先天性心脏病、严重脱水等。
白细胞(WBC)有明显生理性波动，如早晨较低，傍晚较高，餐后较餐前高等；白细胞水平降低需警惕某些感染性疾病（如伤寒）、某些病毒感染、血液病、肿瘤化疗等，其上升需警惕急性化脓性感染、细菌感染、白血病等。
(2)尿常规：其检查的项目有尿液颜色（淡黄色透明）、尿比重（1.003～1.030）、尿隐血（阴性）等，可观察尿液内的成分是否正常，不仅能反映有些疾病的治疗效果，还能为疾病后期干预提供有效参考。
三大常规检验科的检查方法
三大常规检验科的检查方法刘女士在某国企上班，今年26岁。
近日由于工作繁多，刘女士不得不经常加班加点。
工作结束后，刘女士发现自己四肢乏力、头脑有些晕眩，且略微发烧。
一段时间下来，刘女士饱受疾病折磨，她选择前往医院诊治。
医生询问刘女士近日症状后，安排刘女士进行了三大常规检验，即血常规、尿常规和大便常规。
医生通过查看检验结果，发现刘女士血红蛋白和红细胞指数相比于常人较低，属于轻度贫血，了解到患者月经期较长加上近日工作繁多，建议患者日常注意饮食营养补充，同时保持良好的生活习惯和睡眠时间。
经过调理后，刘女士的三常规检测结果显示正常，身体也有所恢复。
在智能化时代，科技在各个领域占有优势地位，尤其是在医学领域，给予极大的帮助。
作为临床检验的重要辅助，化验检查起着极为关键的作用，尤其是现如今的三大常规检验，即血常规、尿常规和大便常规成为检验人体状况的基本选择。
目前，三大常规检验已成为医学检验的常规检查，虽然检验结果对后期诊断和治疗极为重要，但样本采取和检验过程难免出现误差，而这些误差对于患者和医生判断都具有一定的影响。
那么，我们应当如何科学进行三大常规检验，在实行检查过程中应注意哪些事项？本文将围绕“三大常规检验科的检查方法”介绍血常规、尿常规和大便常规三大检验方式。
1.概述三大常规检验科的检查方式主要指血常规、尿常规和大便常规。
其中，血常规检查包括四项检查内容。
当出现细菌病毒感染、贫血或其它情况时，血常规检查内容所对应的指数将会有所改变；尿常规检验主要观察标本中红细胞、白细胞以及蛋白质的含量等。
同时，红细胞呈阳性或阴性能够帮助医生了解到患者肾脏是否出现异常；大便常规主要检查大便中有没有白细胞、脓细胞、寄生虫以及大便潜血是否出现异常，从而了解到消化道是否出现问题。
二、血常规1.概念血常规检查是指抽取患者体内的静脉血，观察血液中的血细胞数量的变化、形态以及分布等指标，从而初步判断血液系统的状态。
1.四大重要项目1.红细胞红细胞是血常规检测中较为明显的一项数据。
带你读懂检验科“三大常规”
带你读懂检验科“三大常规”在医学领域中，检验科是不可或缺的一环。
通过检验科的各项检验，医生可以获得患者的生理状况和疾病信息，从而为诊断和治疗提供依据。
在检验科中，有三个常规检验项目被广泛应用，它们被称为“三大常规”。
本文将带你深入了解这三个常规检验项目，包括血常规、尿常规和生化指标检验。
一、血常规检验血常规检验是评估患者全血细胞数量和形态的一种常规检查方法。
它可以提供有关红细胞、白细胞和血小板等血细胞的数量和质量信息。
1. 红细胞指标血常规中的红细胞指标包括红细胞计数(RBC)、红细胞压积(HCT)和平均红细胞体积(MCV)等。
红细胞计数和红细胞压积可以反映患者的贫血程度，而平均红细胞体积则可以帮助医生判断贫血的类型。
2. 白细胞指标白细胞指标包括白细胞计数(WBC)和不同种类白细胞的比例(比如中性粒细胞比例、淋巴细胞比例等)。
白细胞计数可以反映患者体内炎症反应的程度，而不同种类白细胞的比例可以帮助医生进一步判断病情。
3. 血小板指标血小板指标包括血小板计数(PLT)和平均血小板体积(MPV)。
血小板计数可以反映患者的出血倾向，而平均血小板体积则可以帮助医生判断出血性疾病的类型。
血常规检验的结果可以帮助医生判断患者是否存在贫血、炎症或出血等问题，为后续的诊断和治疗提供重要依据。
二、尿常规检验1. 尿液外观尿液外观指的是尿液的颜色、透明度和气味等。
正常情况下，尿液应该是黄色或琥珀色的，透明度较高，无异味。
2. 尿液化学成分尿液中的化学成分包括蛋白质、葡萄糖、酮体、胆红素和尿胆原等。
通过检测这些化学成分的含量，可以帮助医生判断患者是否存在肾脏功能异常、糖尿病或其他疾病。
3. 尿液沉渣尿液沉渣是指尿液中的固体物质，包括红细胞、白细胞、上皮细胞、细菌和结晶等。
通过观察和计数尿液沉渣中这些物质的数量和类型，可以帮助医生判断患者是否存在泌尿系统感染、肾脏疾病或其他疾病。
尿常规检验的结果可以帮助医生评估患者的肾脏功能和泌尿系统健康状况，为疾病的早期发现和治疗提供重要依据。
“血、尿、便”检验三大常规项目！你了解多少
“血、尿、便”检验三大常规项目！你了解多少“血、尿、便”检验是医学领域中的三大常规项目，是评估一个人身体健康状况的重要指标。
通过对血液、尿液和粪便的分析，可以了解人体内部的代谢状态、器官功能以及疾病的存在与发展情况。
这些项目不仅可以帮助医生进行疾病诊断和监测治疗效果，还可以帮助个人及时发现潜在的健康问题，采取相应措施预防疾病的发生。
在现代医学中，血、尿、便检验已经成为对人体健康进行全面评估的重要工具，对于维护健康和提高生活质量起着重要的作用。
因此，对于这三大常规项目的了解和重视是每个人都应该具备的健康知识。
那么具体应该了解哪些呢？就让我们一起走进“血、尿、便”检验的世界吧。
首先需要明白“血、尿、便”检验的重要性是什么？1、血、尿、便检验的重要性是什么？为了进一步了解身体的健康状况，血、尿、便检验是非常重要的。
这些检验可以提供有关身体系统功能、代谢水平和疾病风险的关键信息。
其中血液检验可以提供关于体内的各种重要指标的信息，可以帮助医生评估身体的免疫功能、贫血风险、感染风险以及出血倾向等。
尿液检验可以提供关于肾功能、水平平衡和泌尿系统疾病的信息。
便液检验可以提供关于消化系统和肠道疾病的信息。
那么“血、尿、便”检验中的常见项目有哪些呢？各自有什么作用呢？2、“血、尿、便”检验中的常见项目有哪些呢？各自有什么作用呢？2.1血液检验在血液检验中，常见的项目包括血红蛋白、白细胞计数、血小板计数、红细胞计数、血红蛋白浓度、平均红细胞体积、平均红细胞血红蛋白含量、平均红细胞血红蛋白浓度、红细胞分布宽度等。
这些项目可以提供关于身体健康状况的重要信息。
①血红蛋白是血液中的一种蛋白质，它携带着氧气，通过血液循环将氧气输送到身体各个组织和器官。
血红蛋白水平可以反映贫血的程度，帮助医生判断贫血的原因。
②白细胞计数用于评估身体的免疫功能和炎症反应。
白细胞是身体的主要免疫细胞，它们可以消灭病原体和维持身体的免疫平衡。
白细胞计数高或低可能意味着免疫系统的异常。
医学检验三大常规检验
*血小板 (PLT)
1.形状不规则， 无细胞核， 较红细胞小 2. 由骨髓造血组织中的巨核细胞产生 3. 参与止血、伤口愈合、炎症反应、血栓形成及 器官移植排斥 4.血小板寿命约7~14天 5.在脾脏中贮存， 大多也在脾脏中被清除
*参考值
100~300 ×109/L
* 临床意义
*血小板计数增高： 见于血小板增多症、脾 切除术后、急性感染、溶血、骨折等 。 *血小板计数减少： 见于脾亢、再障、急性 白血病、 ITP 、尿毒症等。
*镜检： 红细胞、 白细胞、上皮细胞、管型、结晶
*临床意义
1.隐血阳性 见于泌尿系统结石、感染、急慢性肾炎等。
2. 白细胞阳性 见于泌尿道有化脓性病变， 如肾盂肾炎、膀胱炎及尿道炎等。
3.蛋白质阳性 见于多种肾炎、急性肾竭、 肾病综合征、糖尿病肾病等。
4.葡萄糖阳性 见于肾性糖尿、糖尿病、 甲亢等。
*临床意义：
1.红细胞减少： ①红细胞生成减少： 白血病等 ②破坏增多： 急性大出血、严重的组织损 伤、溶贫等
③合成障碍： 缺铁、维生素B12缺乏等 2.红细胞增多： 常见于身体缺氧、血液浓缩、真性红细胞增 多症、肺气肿等
* 血红蛋白 (HB)
1.红细胞内含有一种红色的蛋白质 2. 功能是携带气体 3. 血红蛋白与红细胞数量增减增减基本一致 4.作为贫血判断的标准
*参考值
* 男： 120~160g/L * 女： 110~150g/L * 儿童： 120~140g/L
* 临床意义
*血红蛋白减少： 常见于各种贫血， 再障、 缺铁贫等。
*血红蛋白增多： 常见于身体缺氧、血液 浓缩、真性红细胞增多症、肺气肿等。
* 白细胞 (WBC)
1. 中性粒细胞 (N) 2. 淋巴细胞 (L) 3. 单核细胞 (M) 4. 嗜酸粒细胞 (E) 5. 嗜碱粒细胞 (B)
统计学三大检验方法
统计学三大检验方法一、前言在数据分析中，我们经常需要对样本数据进行检验以判断其是否符合某些假设或推断。
统计学三大检验方法包括t检验、方差分析和卡方检验，是数据分析中常用的方法之一。
二、t检验1.概述t检验是一种用于比较两个样本均值是否显著不同的方法。
它可以用于两个样本的独立样本t检验和配对样本t检验。
2.独立样本t检验独立样本t检验适用于两个不相关的样本。
它的基本思想是通过比较两个组别的平均值来判断它们是否有显著性差异。
具体步骤如下：（1）建立假设：假设两个组别的总体均值相等；（2）确定显著性水平：通常选择0.05作为显著性水平；（3）计算统计量：根据公式计算出t值；（4）查找临界值：根据自由度和显著性水平查找临界值；（5）作出结论：比较计算得到的t值与临界值，如果计算得到的t值小于临界值，则接受原假设，否则拒绝原假设。
3.配对样本t检验配对样本t检验适用于两个相关的样本。
它的基本思想是比较两个组别的差异是否显著。
具体步骤如下：（1）建立假设：假设两个组别的总体均值相等；（2）确定显著性水平：通常选择0.05作为显著性水平；（3）计算统计量：根据公式计算出t值；（4）查找临界值：根据自由度和显著性水平查找临界值；（5）作出结论：比较计算得到的t值与临界值，如果计算得到的t值小于临界值，则接受原假设，否则拒绝原假设。
三、方差分析1.概述方差分析是一种用于比较三个或以上样本均值是否显著不同的方法。
它可以用于单因素方差分析和双因素方差分析。
2.单因素方差分析单因素方差分析适用于只有一个自变量的情况。
它的基本思想是通过比较各组之间的离散程度来判断它们是否有显著性差异。
具体步骤如下：（1）建立假设：假设各组的总体均值相等；（2）确定显著性水平：通常选择0.05作为显著性水平；（3）计算统计量：根据公式计算出F值；（4）查找临界值：根据自由度和显著性水平查找临界值；（5）作出结论：比较计算得到的F值与临界值，如果计算得到的F值大于临界值，则拒绝原假设，否则接受原假设。
三大检验LM-WALD-LR
（第3版279页） 11.9 格兰杰（Granger）因果性检验（不讲）
（第3版280页） 11.9 格兰杰（Granger）因果性检验（不讲）
通过EViews计算的Granger因果性检验的两个F统计量的值见图。SHt 和SZt之间存在单向因果关系。即SZt是SHt变化的Granger原因，但SHt 不是SZt变化的Granger原因。 （第3版280页） 11.9 格兰杰（Granger）因果性检验（不讲）
（第3版255页）
例11.1：建立中国国债发行额模型
用19802001年数据得输出结果如下； DEBTt = 4.31 +0.35 GDPt +1.00 DEFt +0.88 REPAYt (0.2) (2.2) (31.5) (17.8) R2 = 0.999, DW=2.12, T =22, SSEu= 48460.78, (1980-2001) 是否可以从模型中删掉DEFt和REPAYt呢？可以用F统计量完成上述检验。原假设H0是3 = 4 = 0（约束DEFt和REPAYt的系数为零）。给出约束模型估计结果如下， DEBTt = -388.40 +4.49 GDPt (-3.1) (17.2) R2 = 0.94, DW=0.25, T =22, SSEr= 2942679, (1980-2001) 已知约束条件个数m = 2，T- k-1 = 18。SSEu= 48460.78，SSEr= 2942679。 因为F=537.5 >>F( 2, 18) =3.55，所以拒绝原假设。不能从模型中删除解释变量DEFt和REPAYt。
（第3版263页）
6 拉格朗日乘子（LM）检验
拉格朗日（Lagrange）乘子（LM）检验只需估计约束模型。所以当施加约束条件后模型形式变得简单时，更适用于这种检验。 LM乘子检验可以检验线性约束也可以检验非线性约束条件的原假设。 对于线性回归模型，通常并不是拉格朗日乘子统计量（LM）原理计算统计量的值，而是通过一个辅助回归式计算LM统计量的值。
统计学三大检验方法
统计学三大检验方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它通过运用各种方法来对数据进行推断和预测。
在统计学中，检验方法是一种常用的技术，用于检验样本数据是否可以代表总体，或者用于比较两个或多个总体之间的差异。
本文将介绍统计学中的三大检验方法，分别是假设检验、置信区间和方差分析。
一、假设检验假设检验是统计学中最基本和最常用的方法之一，用于评估样本数据与某个假设之间的差异或关联性。
在假设检验中，我们首先提出一个关于总体特征的假设，称为原假设（H0），然后收集样本数据，并使用统计方法来判断这个假设是否成立。
在假设检验中，我们通过计算统计量的值，然后基于这个值来推断原假设的合理性。
如果计算得到的统计量的值与某个特定的分布相匹配，则我们可以得出原假设成立的结论；如果它与该分布不匹配，则我们可以拒绝原假设。
二、置信区间置信区间是用来估计总体参数的一个范围，它可以告诉我们总体参数的估计值的不确定性程度。
在统计学中，我们通常使用样本数据来估计总体参数，并计算出一个置信区间。
置信区间由一个下限和一个上限组成，它表示我们对总体参数可能的取值范围的估计。
如果我们得出一个置信区间为[95,105]，则意味着我们相信总体参数的真实值在95到105之间，并且有95%的置信水平。
如果我们重复进行抽样调查，有95%的抽样平均值会落在这个区间内。
置信区间方法提供了对估计值的不确定性的量化，它使我们能够更准确地解释样本数据对总体参数的影响。
三、方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个总体均值是否存在显著差异的方法。
它通过将总体的方差分解为不同的组间变异和组内变异来进行分析。
在方差分析中，我们将总体划分为不同的组别，然后收集每个组别的样本数据。
通过计算组间的变异和组内的变异，我们可以得出一个统计量，称为F值。
F值代表了组间变异与组内变异的比例，如果F值大于某个阈值，我们就可以得出组别之间存在显著差异的结论。
方差分析可以应用于多个实验组或多个处理组之间的比较，它提供了一种有效的方法来确定不同组别之间是否存在统计上显著的差异。
统计分析三大检验回归诊断因子分析
观察变量间是否有线性趋势（作散点图或线性相关分析）
考察因变量的正态性
作直线回归
回归模型显著性和变量的显著性检验
残差分析（独立性检验、正态性检验、方差齐性检验）
异常值与共线性诊断
回归分析的步骤
线性趋势：自变量与因变量之间呈线性关系，可以以年人均可支配收入作为Y轴，人均使用面积和教育支出作为X轴，通过绘制散点图来加以判断是不是满足此要求。
卡方检验是用来判断样本是否来自一种总体的检验方法。就是根据样本的频率来推断总体的分布是否具有显著差异。
1变量独立性
2总体同质性
卡方检验（非参数检验）
先看到的第一个表格就是交叉表，婚姻状况为行、住房满意为列
1变量独立性（两种特征是否在总体分布独立）
变量独立性检验： 原假设H0：婚姻状况与住房满意度相互独立（总体中婚姻状况与住房满意度无显著影响） 由于SIG值均大于0.05，故接受原假设，即在0.05显著水平上，婚姻状况与住房满意度无显著影响影响关系。
实例结果及分析
方差齐性检验：Levene统计量等于2.881，由于P值0.078大于0.05，故认为数据的方差是相同的，满足方差分析的前提条件
单因素方差分析表：第一列是方差来源，包括组间离差平方和、组内和总数；第二列势离差平方和； 第三列是自由度df； 第四列均方，是第二三列之比； 第五列是F值32.66（组间均方与组内均方之比）； 第六列是F值对应的概率P值，其值等于0.000。由于概率P值小于0.05，故拒绝原假设，接受对立假设，认为不同地区对销售额测度平均值存在显著性影响。
实例操作略，直接看实例结果及分析
描述性统计表显示了国有经济单位、集体经济单位等七个指标的描述统计量。
因子分析共同度显示了所有变量的共同度数据。第二列是初始解，对原有七个变量如采用主成分分析法提取所有特征根，那么原有变量的所有方差都可被解释，变量的共同度均为1，原有变量标准化后的方差为1。。
三大检验LM_WALD_LR
在实际应用中，应根据具体问题和数据特征选择合适的检验方法，以提高模型诊断的准确性和可靠性。
对未来研究的建议
进一步研究lm_wald_lr三种检验方法在不同类型数据和模型假设下的表现， 以完善其理论和应用体系。
02
通过比较药物治疗前后的基因表达谱，利用lm_wald_lr检验评
估药物疗效。
流行病学研究
03
在流行病学研究中，利用lm_wald_lr检验分析不同人群的基因
变异与疾病风险的关系。
社会调查
01
民意调查
利用lm_wald_lr检验分析民意调 查数据，了解公众对政策、产品 等的态度和意见。
02
社会问题研究
LR检验
LR检验（似然比检验）是用于比较 两个模型拟合优度的统计检验，通 过比较两个模型的似然函数值来评 估模型之间的差异。
lm_wald_lr检验的原理
Wald统计量原理
Wald统计量基于参数的估计值和标准误差，通过构造一个Wald统计量来检验 参数是否为零。如果Wald统计量的值大于临界值，则拒绝原假设，认为参数 不为零。
局限性
lm_wald_lr检验对于样本量和数据分布有一定的要求，如果样本量较小或数据分布不符合正态分布假设，可能会 导致检验结果不准确。此外，对于一些复杂模型或非线性模型，lm_wald_lr检验可能不够敏感或可靠。
02
检验步骤
数据的准备
收集数据
根据研究目的和范围，收集相关数据，确保数据 的准确性和完整性。
结果的解释
判断结果
将计算出的统计量与临界值进行比较，判断检 验假设是否成立。
三大检验
似然比检验、wald检验、拉格朗日乘数检验都基于MLE，就大样本而言三者是渐进等价的。
1、似然比检验的思想是：如果参数约束是有效的，那么加上这样的约束不应该引起似然函数最大值的大幅度降低。
也就是说似然比检验的实质是在比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。似然比定义为有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值之比。以似然比为基础可以构造一个服从卡方分布统计量（具体形式参见Greene）。
这里也是构造一个LM统计量（具体形式参见Greene），该统计量服从卡方分布。
对于似然比检验，既需要估计有约束的模型，也需要估计无约束的模型；对于Wald检验，只需要估计无约束模型；对于LM检验，只需要估计有约束的模型。一般情况下，由于估计有约束模型相对更复杂，所有Wald检验最为常用。对于小样本而言，似然比检验的渐进性最好，LM检验也较好，Wald检验有时会拒绝原假设，其小样本性质不尽如人意。
2、wald检验的思想是：如果约束是有效的，那么在没有约束情况下估计出来的估计量应该渐进地满足约束条件，因为MLE是一致的。
以无约束估计量为基础可以构造一个Wald统计量（具体形式参见Greene），这个统计量也服从卡方分布；
3、拉格朗日乘数检验的思想是：在约束条件下，可以用拉格朗日方法构造目标函数。如果约束有效，则最大化拉格朗日函数所得估计量应位于最大化无约束所得参数估计值附近。
检验科三大常规项检查具体指什么？
检验科"三大常规项"检查具体指什么？医学检验有三大最基础、应用最广泛、最为大家熟悉的项目，它们就是血常规、尿常规、便常规，属于检验科的三大常规项，通过这三样检查能够查出人体的健康状况，患有哪些疾病，下面我们就来了解一下这三大常规具体能够检查什么。
一、血常规血常规主要指通过观察血细胞数量变化、形态分布来判断身体健康状况，并筛查疾病，这是一项十分神奇的检查方式，无论内科、外科、妇科、男科，也不管是发烧、咳嗽、头痛、腰痛都可用它进行检查，通过观察血液细胞数量及形态的变化，可作为初步判断是否存在血液相关疾病的依据；血常规更多的作用是帮助医生明确受检者是否是因其他疾病而引起的血液变化，通过血常规能够发现许多疾病的苗头。
拿到一张血常规报告单，我们不需要看那些复杂的中文和繁琐的数字，因为每一张报告单中的指标都有相对应的参考值范围，且会在这一项指标存在升高或降低时标记↑↓符号，所以受检者只需要在报告单上对应寻找即可，一般高出或低于正常值一点并无大碍。
血常规检验中最值得我们注意的有三种数据，第一种为红细胞和血红蛋白，一般来讲，相对性增高通常是由于血浆容量减少，致使血液中有形成分相对增多形成的暂时性假象，多见于脱水血浓缩时，常由严重呕吐、多次腹泻、大量出汗、大面积烧伤、尿崩症、大剂量使用利尿药等引起，绝对性增高多与组织缺氧、血中促红细胞生成素水平升高、骨髓加速释放红细胞有关，原发性红细胞增多症如慢性骨髓增生性疾病，临床较为常见，其特点为红细胞及全血容量增加，继发性红细胞增多症见于肺源性心脏病、阻塞性肺气肿、发绀型先天性心脏病及异常血红蛋白病等。
降低也分为两种，其一为生理性降低，多见于生长发育迅速而导致造血原料相对不足的婴幼儿、妊娠中后期血容量明显增加而引起血液稀释的孕妇，以及造血功能减退的老年人；而病理性减少则是在提示疾病，需要查明病因；第二种为白细胞，生理性变化为：早晨较低，傍晚较高;餐后较餐前高;剧烈运动、情绪激动时较安静状态下偏离;月经期、妊娠、分娩、哺乳期亦可增高;新生儿及婴儿明显高于成人;吸烟亦可引起白细胞增高；病理性增多原因有：急性化脓性感染，尤其是革兰阳性球菌感染如腋肿、脑膜炎、肺炎、阑尾炎、扁桃体炎等 ;某些病毒感染如传染性单核细胞增多症、流行性乙型脑炎等 ;组织损伤如严重外伤、大手术、大面积烧伤、急性心肌梗死等 ;急性大出血;白血病;骨髓纤维化;恶性肿瘤如肝癌、胃癌、肺癌等 ;代谢性中毒如糖尿病酣症酸中毒、尿毒症等 ;某些金属如铅、汞等中毒。
三大常规检验的临床意义课件
❖ 减少：病理性：病毒感染、伤寒、副伤寒、黑热病、疟疾、 再生障碍性贫血、极度严重感染、X线照射、肿瘤化疗后和 非白血性白血病等。
增多：百日咳、传染性单核细胞增多症、慢性淋巴细胞白血病、麻疹、腮腺炎、结核、传染性肝炎等。
9、黄白色癌便见、于钡直餐造肠影后息，新肉生儿、粪便痔中排疮出黄出白色血乳凝、快提细示消菌化不性良。痢疾和阿米巴痢疾等。阿 P②H血5小-8板正破常米坏尿增液巴多呈：弱痢原酸发性疾性，血约时小为板6粪.减少便性紫中癜、红脾功细能亢胞进；数量明显多于白细胞，细菌性痢疾 004， 、25因白升食细高物胞见中 脂的（于W不急红肪B同性C，肾）细滴P炎4H-、1的胞与0糖变X尿1化数腹0病^范9、/围L量泻高为热4往、.、呕往肠吐、少 炎腹泻于或或心白慢力衰细性竭。胞胰。腺炎3、有其关他；发夏现科：-雷淀登粉结颗晶粒则、 可怀疑为阿米巴痢疾或钩虫病；大量的上皮细胞见于坏死性 b、血红蛋白尿见于发作性血红蛋白尿症，还见于各种中毒、感染、链球菌败血症、疟疾（黑水热）、灼伤、溶血性输血反应等情况。
血液细胞常规检验
❖ 5、白细胞分类： ❖ 中性粒细胞（N）2-7.7 X10^9/L 增多：急性化脓性感染、粒细胞白血病、急性出血、溶血、尿毒症、急性
汞中毒、急性氢中毒等。 减少：伤寒、副伤寒、疟疾、流感、化学药物中毒、X线或镭照射、抗癌药
物化疗、极度严重感染、再生障碍性贫血、粒细胞缺乏等。 ❖ 淋巴细胞（L）0.8-4 X10^9/L 增多：百日咳、传染性单核细胞增多症、慢性淋巴细胞白血病、麻疹、腮
腺炎、结核、传染性肝炎等。 减少：多见于传染病急性期、反射病、细胞免疫缺陷等。 ❖ 单核细胞（M）0.12-1 X10^9/L 增多：结核、伤寒、亚急性感染性心内膜炎、疟疾、黑热病、单核细胞白
安全生产法中三检
安全生产法中三检
在安全生产法中，“三检”是指操作者的“自检”、“互检”和专职检验人员的“专检”。
这是一种质量检验制度，目的是通过三方面的检查来确保产品的质量和生产过程的安全。
具体来说，自检是指生产工人对自己生产的产品进行检验，通过自我检查和记录数据来防止不合格品流入下道工序。
互检则是指生产工人之间相互对所制产品、零件和完成的工作进行检验，这种相互的检查方式有助于及时发现并纠正问题，防止同样的问题在同一批次或者类似的作业中出现。
专检则是由专职检验人员进行的检验，他们运用专门的技术和测试手段对产品进行质量检验，以确保产品的质量和符合相关标准。
这种“三检”制度是为了保证产品质量和生产安全的一种有效方法，操作者、互检人员和专职检验人员需要相互配合，层层把关，确保每个环节都得到充分的检查和验证。
三大检验
H0 : g C
Wald检验
ˆ ˆ ˆ W ( g C) Var g ( ) C ( g C) ~ 2 (q)
Wald只需要估计无约束模型，但需要计算渐进协方差矩
阵。
1
a
在线性约束条件下， Wald检验
H0 : R r
在此处得分，则 S () 一般不为零，但是如果约束有
效，则 S ( ) 趋近于零。
在原假设成立条件下，
a
() I () S () ~ 2 (q) LM S
1
对于线性约束 将有关量代入上式得，
' ne* X ( X ' X ) 1 X ' e* LM= =nR 2 ~ 2 (q) ' e*e*
ˆ ˆ 无约束模型似然函数值： L( , 2 )
有约束模型似然函数值： L( , 2 )
显然 0 1。如果原假设是真，则 趋近于1； 如果 太小，则约束无效，拒绝原假设。 可以证明，对大样本来说，检验统计量为，
ˆ ˆ LR 2ln 2 ln L( , 2 ) ln L( , 2 ) ~ 2 (q)
（一）极大似然原理
假设对于给定样本 Y , X，其联合概率分布存在，
联合概率密度函数视为未知参数 的函数，则 f Y , X ; 称为似然函数
f Y , X ; 。将该
（Likelihood Function）, 即观测到所给样本的可能性.
ˆ 极大似然原理就是寻找未知参数 的估计 ，使得似然函数达到最大，
Wald LR LM
对于似然比检验，既需要估计有约束的模型，也需要估计 无约束的模型；对于Wald检验，只需要估计无约束模型； 对于LM检验，只需要估计有约束的模型。一般情况下， 由于估计有约束模型相对更复杂，所有Wald检验最为常 用。对于小样本而言，似然比检验的渐进性最好，LM检 验也较好，Wald检验有时会拒绝原假设，其小样本性质 不尽如人意。
三验三要三查验货制度
三验三要三查验货制度
三验三要三查验货制度是一种商品验收制度，主要涉及三个方面的检验和检查：
1. 三验：检验商品条码印刷质量、检验厂商识别代码是否在国家物品编码中心注册及编码信息是否按规定通报、使用“条码溯源”系统软件，验商品信息是否与条码显示相符。
2. 三要：要检验商品有无未按规定注册厂商识别代码的行为、要检验有无伪造、冒用、转让商品条码的违法行为、要有店内码覆盖商品条码干扰商品条码推广应用的行为。
3. 三查：查商品有无未按规定注册厂商识别代码的行为、查有无伪造、冒用、转让商品条码的违法行为、查有是否存在用店内码覆盖商品条码干扰商品条码推广应用的行为。
通过实施这一制度，可以规范商品条码的使用和管理，促进商品流通信息化的健康发展。
同时，也有助于提高经营主体的法律意识和责任意识，防止不法商家违法使用商品条码。
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，拒绝原假设。
• 检验统计量，
ˆ C) Var g ( ˆ) C (g ˆ C) ~ 2 (q) W (g
• Wald只需要估计无约束模型，但需要计算渐进协方差矩阵。
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a
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• 在线性约束条件下， Wald检验
(Y X )(Y X ) L(Y , X ; , ) (2 ) exp{ } 2 2
2 2 n 2
• 对数似然函数：
n n (Y X )(Y X ) l LnL Ln 2 Ln 2 2 2 2 2
1 l ˆ) 0 ( 2 X Y 2 X X 2 ˆ ˆ 2 l n 1 (Y X ˆ )(Y X ˆ) 0 2 2 4 ˆ ˆ ˆ 2 2
H0 : R r
ˆ r ) R ˆ r ) ~ 2 (q) ˆ W ( R ( X X ) R ( R
2 1 1 a
• 拒绝域，
2 W (q)
• Wald统计量另一种表达形式，
' n(e* e* ee) W ~ 2 (q) ee
三大检验
一、最大似然估计（ML） 二、似然比检验（LR） 三、Wald检验 四、拉格朗日乘子检验（LM）
• 前面介绍的F检验适用于检验模型的线性约束。如果模型是非线性的
、或者约束是非线性的、或者扰动项分布是非正态的，在这些情况下 ，F检验不再适用，通常需要采用LR、Wald、LM其中之一来检验约 束条件是否成立。这三个检验方法是渐进等价的，他们所用统计量的 小样本分布是未知的，但都渐进服从自由度为约束个数的卡方分布。
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• 3、最大似然估计量（MLE）的性质：
ˆ 是 的一致估计量，即 • （1）一致性：
ˆ ) 1, 为任意给定的正数。 lim P
n
ˆ 是渐进有效的且达到所有一致估计量的 • （2）渐进有效性： ML
Cramer-Rao下界，即是所有一致渐进正态估计量中方差最小的
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•
如果约束成立，对数似然函数值不会有显著变化。这就意味着在一
阶条件下，第二项应该很小，特别是
应该很小。因此，约束条件
是否成立检验转化成检验 H ： =0 ，这就是拉格朗日乘子检验的思 0 想。
•
但是直接检验 H0： =0 比较困难，有一个等价而简单的方法。如
' ne* X ( X ' X ) 1 X ' e* 2 2 LM= = nR ~ (q) ' e*e*
' e e 有约束模型残差平方和； ** R 2是e*对X 回归的拟合优度；
• 拒绝域，
2 LM nR2 (q)
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• LM统计量另一种表达形式，
• 对未知参数求导：
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ˆ (X X ) 1 X Y • 得到， ML 2 1 ˆ ML ee n
• 与OLS对比
将估计量代入对数似然函数，得到最大对数似然估计值
n n l LnL Ln( ) 1 Ln(ee) 2 2
' e e 有约束模型残差平方和； * * ee无约束模型残差平方和；
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四、拉格朗日乘子检验（LM）
• 基本思想：拉格朗日乘子检验（LM），又称为Score检验。该检验基
于约束模型，无需估计无约束模型。
• 假设约束条件为 H0 : g C ，在约束条件下最大化对数似然函数 ，另
数（Likelihood Function）, 即观测到所给样本的可能性.
ˆ ，使得似然函数达到最 • 极大似然原理就是寻找未知参数 的估计
大，或者说寻找使得样本
Y , X 出现的概率最大的 ˆ
。
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• （三）线性回归模型最大似然估计 • 1、估计结果 Y X u u~N (0, 2 In )
' n(e* e* ee) 2 W ~ (q) ' e*e*
' e e 有约束模型残差平方和； * * ee无约束模型残差平方和；
• LR、 Wald 、LM关系(一般情况下成立)：
Wald LR LM
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中级计量经算对数似然函数的导数应该近似 为零，如果该值显著异于零，则约束条件不成立，拒绝原假设。
• 对数似然函数的导数就是得分向量，因此，LM检验就是检验约束条件
下参数估计值的得分向量值是否显著异于零，因而，LM检验又称为得 分检验。
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ˆ) 0 ，可以求出无约 • 在最大似然估计过程中，通过解似然方程 S (
• 似然比：
L( , 2 ) ˆ , ˆ2) L(
• 无约束模型似然函数值： • 有约束模型似然函数值：
ˆ , ˆ2) L(
L( , 2 )
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• 显然 0 1 。如果原假设是真，则 趋近于1；如果 束无效，拒绝原假设。 • 可以证明，对大样本来说，检验统计量为，
表示拉格朗日乘子向量，此时，拉格朗日函数为， LnL ( ) LnL( ) g( ) C
• 约束条件下最大化问题就是求解下式根，
LnL ( ) LnL( ) g 0 LnL ( ) g( ) g ( ) C 0 其中，g 是矩阵g= 的转置
ˆ , ˆ 2 ) ln L( , 2 ) ~ 2 (q) LR 2ln 2 ln L (
太小，则约
• 拒绝域，
LR
2 1
(q )
• 似然比检验另一种表达，
' LR 2 ln n(ln e* e* ln ee) ~ 2 (q)
' e e 有约束模型残差平方和； ** ee无约束模型残差平方和；
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• 三、Wald检验
H0 : g C
• 如果约束条件为真，则g
MLE
C 0 不应该显著异于零，其中 MLE 是
MLE g C显著异于零时，约束条件无效 无约束极大似然估计值。当
• 似然比检验（Likelihood Ratio Test,LR）、沃尔德检验（Wald Test,W ）、拉格朗日乘数检验（Lagrange Multiplier,LM）是三种基于极大似 然法的大样本检验方法。
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• 一、最大似然估计（ML）
• （一）极大似然原理
• 假设对于给定样本 Y , X ，其联合概率分布存在， f Y , X ; 。将该 联合概率密度函数视为未知参数 的函数，则 f Y , X ; 称为似然函
束估计量 ˆ ；如果计算有约束估计量 在此处得分，则 S ( ) 一般 不为零，但是如果约束有效，则 S ( ) 趋近于零。 • 在原假设成立条件下，
LM S ( ) I ( ) S ( ) ~ 2 (q)
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• 对于线性约束
• 将有关量代入上式得，
• （3）渐进正态性
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二、似然比检验（LR）
• 1、似然比 • 命题： H0 : g C • 检验思想：如果约束是无效的，有约束的最大似然函数值当然不会超 过无约束的最大似然函数值，但如果约束条件“有效”，有约束的最
大值应当“接近”无约束的最大值，这正是似然比检验的基本思路。