量学公式表达的局限性

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总体标准差公式

总体标准差公式

总体标准差公式总体标准差是一种衡量数据分散程度的统计量,它能够反映数据的离散程度和波动情况。

在统计学中,我们经常会用到总体标准差来描述数据的分布情况,从而更好地理解数据的特征和规律。

总体标准差公式是计算总体标准差的数学表达式,它可以帮助我们准确地计算出数据的离散程度,为数据分析和决策提供重要参考依据。

总体标准差公式的基本形式如下:σ = √(Σ(xi μ)² / N)。

其中,σ表示总体标准差,Σ表示求和符号,xi表示每个数据点,μ表示数据的平均值,N表示数据的总个数。

在这个公式中,我们首先需要计算每个数据点与平均值的差值的平方,然后将所有差值的平方相加,再除以数据的总个数,最后对结果进行开方,就可以得到总体标准差的值。

这个公式看起来可能有些复杂,但实际上它是非常直观和实用的,可以帮助我们快速准确地计算出数据的离散程度。

总体标准差公式的解读:1. 计算每个数据点与平均值的差值的平方,这一步是为了消除数据的正负差异,将所有差值都转化为正数,从而更好地反映数据的离散程度。

2. 将所有差值的平方相加,这一步是为了综合考虑所有数据点与平均值之间的差异,从而得到一个总体的离散程度。

3. 除以数据的总个数,这一步是为了将总体的离散程度进行平均化,得到数据的平均离散程度。

4. 对结果进行开方,这一步是为了将平均离散程度转化为与原始数据同样的度量单位,从而更好地理解数据的分布情况。

总体标准差公式的应用:总体标准差公式可以广泛应用于各种领域的数据分析中,比如金融、经济、生物、医学等。

通过计算总体标准差,我们可以更好地理解数据的波动情况,从而进行风险评估、决策分析、质量控制等工作。

在金融领域,总体标准差常常被用来衡量资产的风险程度;在生物领域,总体标准差常常被用来评估实验数据的可靠性。

总体标准差公式的局限性:虽然总体标准差是一种常用的统计量,但它也有一定的局限性。

首先,总体标准差对异常值比较敏感,如果数据中存在异常值,那么总体标准差的计算结果可能会出现偏差。

测量不确定度与《测量不确定度表示指南》

测量不确定度与《测量不确定度表示指南》

测量不确定度与《测量不确定度表示指南》摘要:CIPM、BIPM、ISO等国际组织提出了统一的测量准确度的评定方法,制定了“测量不确定度表示指南”等技术规范。

测量不确定度的提出对于计量学、经典真值误差概念、误差理论研究和应用、测量结果评定与表示等都具有划时代的意义。

本文对“测量不确定度表示指南”进行综述,介绍测量不确定度的提出和发展过程、计量学指南联合委员会(JCGM)关于测量不确定度的工作情况,以及在JCGM/WG1工作会议上我国提出的关于GUM建议修改意见。

关键词:测量不确定度;测量误差;GUM;JCGM/WG11。

引言测量是人们认识自然界量值关系的重要手段,是人类有意识的实践活动。

当人们用测量来认识客观存在的量值时,该量值就是被测量,其定义值就是被测量真值。

被测量真值是一种客观存在,其关键是被测量真值的定义。

通过测量确定的被测量的估计值被称为测量结果。

测量结果是人们对客观存在的被测量真值通过测量得到的主观认识。

受到需要和客观可能的限制,测量结果与被测量真值间存在差异,即测量误差。

测量误差表征测量结果作为被测量真值估计值的可靠程度,被称为测量准确度,测量准确度评估事实上就是对测量误差进行评估。

完整的测量结果的信息中,应该包括测量准确度评估结果,用以判断测量结果的可靠程度[1]。

有测量史以来,测量准确度评估始终处于计量技术的核心位置。

测量不确定度表征被测量真值在某个量值范围的估计。

测量误差虽然不可能准确知道,但常常可以由各种依据估计测量误差可能变动的区间,可以估计测量误差的绝对值上界,这个被估计的变动区间或上界值称为测量不确定度,它是测量结果及其表征测量误差大小的统计特征估计值[2,3]。

测量不确定度的提出引发了经典真值误差概念、误差理论研究和应用、测量结果评定与表示的重大变革。

本文拟对“测量不确定度表示指南”进行综述,介绍测量不确定度的提出和发展过程、计量学指南联合委员会(JCGM)第一工作组(WG1)的工作情况,以及我国在JCGM/WG1工作会议上提出的GUM建议修改意见。

ldh释放量计算公式__概述说明以及解释

ldh释放量计算公式__概述说明以及解释

ldh释放量计算公式概述说明以及解释1. 引言1.1 概述引言部分是对全文进行概述和介绍的重要部分。

本文将讨论LDH释放量计算公式的定义、意义以及其在医学领域中的应用与解释。

LDH(乳酸脱氢酶)释放量计算公式是一种常用于评估细胞损伤程度的方法,通过测定LDH活性来推导细胞受损程度。

本文将深入探讨LDH释放量计算公式的原理、推导过程以及其在医学领域中的具体应用及局限性。

1.2 文章结构本文共包含五个部分:引言、LDH释放量计算公式、应用与解释、结论和参考文献。

接下来的内容将按照这个顺序进行阐述。

1.3 目的本文旨在详细介绍LDH释放量计算公式,包括其定义、意义、测定方法以及相关应用和解释。

通过阐述其原理和推导过程,读者可以更好地理解LDH 释放量计算公式在评估细胞损伤方面的作用,并了解该方法在医学领域中的应用前景,以促进未来的研究和发展。

2. LDH释放量计算公式2.1 LDH释放量的定义与意义LDH(乳酸脱氢酶)是一种存在于细胞质和线粒体内的酶,它在细胞能量代谢中起着重要的作用。

LDH释放量是衡量细胞损伤程度和组织疾病状态的指标之一。

当细胞受到损伤或发生疾病时,LDH会从细胞内释放到外部环境中,因此测定和计算LDH释放量对于评估疾病的严重性以及治疗效果具有重要意义。

2.2 LDH测定方法简介目前常用的LDH测定方法主要包括光度法、电化学法和免疫学法等。

其中,光度法是一种经典的测定方法,通过测定产生的NADH(还原型辅酶Ⅰ)数量来间接反映LDH活性水平。

而电化学法则利用电极检测样品中由LDH产生的还原电流强度来确定其活性。

免疫学法则使用特异性抗体与LDH结合并形成可检测信号进行定量分析。

2.3 LDH释放量计算公式的推导LDH释放量的计算公式可以根据上述测定方法获得的实验数据得出。

一般来说,LDH释放量的计算公式如下:LDH释放量(U/L)=(样品测定值-背景测定值)/体积×稀释倍数其中,样品测定值是指待测样品中LDH含量所对应的实验结果;背景测定值是无待测物的标准控制样品或空白试剂在相同条件下进行测定后所得到的实验结果;体积是指用于测定的样品体积;稀释倍数则表示了对待测样品进行稀释处理时所需的倍数。

食品药物残留量计算公式

食品药物残留量计算公式

食品药物残留量计算公式食品药物残留是指在食品中残留的药物或药物代谢物的量。

在农业生产中,为了预防和治疗动植物疾病,常常需要使用药物。

然而,这些药物在动植物体内代谢后,会残留在食品中,对人体健康造成潜在的风险。

因此,监测和控制食品中的药物残留量是非常重要的。

食品药物残留量的计算公式可以帮助我们准确地评估食品中的药物残留水平,从而制定相应的监管措施和风险控制措施。

下面我们将介绍食品药物残留量的计算公式及其应用。

一、食品药物残留量的计算公式。

食品药物残留量的计算公式通常包括以下几个要素:残留浓度、摄入量、残留率等。

一般情况下,可以使用以下公式来计算食品药物残留量:食品药物残留量 = 残留浓度×摄入量×残留率。

其中,残留浓度是指食品中残留的药物或药物代谢物的浓度,通常以mg/kg或μg/kg为单位;摄入量是指人体摄入的食品量,通常以kg为单位;残留率是指药物在食品中的残留率,通常以百分比表示。

在实际应用中,我们需要根据具体情况来确定残留浓度、摄入量和残留率的数值,然后代入公式进行计算,从而得到食品药物残留量的结果。

这样可以帮助我们准确地评估食品中的药物残留水平,为食品安全提供科学依据。

二、食品药物残留量计算公式的应用。

食品药物残留量计算公式可以广泛应用于食品安全监测、风险评估、风险管控等领域。

具体应用包括以下几个方面:1. 食品安全监测。

食品药物残留量计算公式可以帮助监管部门对食品中的药物残留水平进行监测。

通过对市场上食品样品进行采集和检测,可以得到残留浓度的数据,然后结合摄入量和残留率的数据,计算食品药物残留量,从而及时发现和控制食品中的药物残留问题。

2. 风险评估。

食品药物残留量计算公式可以帮助食品安全专家进行风险评估。

通过对不同食品中的药物残留量进行计算和比较,可以评估不同食品对人体健康的潜在风险,为制定相应的风险控制措施提供科学依据。

3. 风险管控。

食品药物残留量计算公式可以帮助监管部门和生产企业制定风险管控措施。

测量不确定度与《测量不确定度表示指南》教材

测量不确定度与《测量不确定度表示指南》教材

测量不确定度与《测量不确定度表示指南》摘要:CIPM、BIPM、ISO等国际组织提出了统一的测量准确度的评定方法,制定了“测量不确定度表示指南”等技术规范。

测量不确定度的提出对于计量学、经典真值误差概念、误差理论研究和应用、测量结果评定与表示等都具有划时代的意义。

本文对“测量不确定度表示指南”进行综述,介绍测量不确定度的提出和发展过程、计量学指南联合委员会(JCGM)关于测量不确定度的工作情况,以及在JCGM/WG1工作会议上我国提出的关于GUM建议修改意见。

关键词:测量不确定度;测量误差;GUM;JCGM/WG11。

引言测量是人们认识自然界量值关系的重要手段,是人类有意识的实践活动。

当人们用测量来认识客观存在的量值时,该量值就是被测量,其定义值就是被测量真值。

被测量真值是一种客观存在,其关键是被测量真值的定义。

通过测量确定的被测量的估计值被称为测量结果。

测量结果是人们对客观存在的被测量真值通过测量得到的主观认识。

受到需要和客观可能的限制,测量结果与被测量真值间存在差异,即测量误差。

测量误差表征测量结果作为被测量真值估计值的可靠程度,被称为测量准确度,测量准确度评估事实上就是对测量误差进行评估。

完整的测量结果的信息中,应该包括测量准确度评估结果,用以判断测量结果的可靠程度[1]。

有测量史以来,测量准确度评估始终处于计量技术的核心位置。

测量不确定度表征被测量真值在某个量值范围的估计。

测量误差虽然不可能准确知道,但常常可以由各种依据估计测量误差可能变动的区间,可以估计测量误差的绝对值上界,这个被估计的变动区间或上界值称为测量不确定度,它是测量结果及其表征测量误差大小的统计特征估计值[2,3]。

测量不确定度的提出引发了经典真值误差概念、误差理论研究和应用、测量结果评定与表示的重大变革。

本文拟对“测量不确定度表示指南”进行综述,介绍测量不确定度的提出和发展过程、计量学指南联合委员会(JCGM)第一工作组(WG1)的工作情况,以及我国在JCGM/WG1工作会议上提出的GUM建议修改意见。

方管理论重量计算公式

方管理论重量计算公式

方管理论重量计算公式方管理论是一种用于计算物体重量的公式,它被广泛应用于各个领域,包括物理学、工程学、建筑学等。

方管理论的基本原理是通过测量物体的尺寸来推断其重量,从而为我们提供快速、准确的重量估算。

方管理论基于物体的几何学形状来计算重量。

在应用方管理论之前,我们需要收集物体的尺寸数据,包括长度、宽度和高度。

这些尺寸信息将作为方管理论中的变量,用于计算物体的体积。

一旦我们获得了物体的体积,我们可以将其与物体的密度进行相乘,从而得到物体的重量。

方管理论的公式可以表示为:重量 = 体积× 密度。

其中,重量是我们要计算的结果,体积是根据物体的尺寸计算得到的值,密度是物体的固有属性。

方管理论的实际应用非常广泛。

在建筑领域,方管理论可以用于计算建筑材料的重量,例如砖块、水泥和钢材等。

通过测量这些材料的尺寸,我们可以根据方管理论来估算它们的重量,以便在施工过程中进行合理的材料配送和使用。

在物理学领域,方管理论可以用于计算物体的密度。

通过将物体的重量与其体积相除,我们可以得到物体的密度。

这对于研究物质的性质和特性非常重要,例如在浮力原理和流体力学中。

除了建筑和物理学,方管理论还可以应用于材料科学、制造业、质量控制和供应链管理等领域。

在这些领域中,方管理论可以帮助我们评估物体的质量、优化生产流程和提高生产效率。

尽管方管理论具有许多优点和应用,但它也有一些局限性。

首先,方管理论假设物体的形状是规则的,而在现实世界中,许多物体的形状都是复杂的,难以用简单的几何形状来描述。

其次,方管理论忽略了物体的内部结构和组成,这对于某些物体来说可能是重要的,如复合材料和多层结构材料。

此外,方管理论的精确性也受到测量误差和材料属性变化的影响。

如果测量尺寸的精度不高,或者材料的密度存在变化,那么利用方管理论计算出的重量也会有一定的误差。

综上所述,方管理论是一种常用的重量计算公式,通过测量物体的尺寸来推断其重量。

它在各个领域中得到广泛应用,为我们提供了一种快速、准确的重量估算方法。

三阶累积量公式

三阶累积量公式

三阶累积量公式在统计学中,三阶累积量是一种衡量数据分布特征的重要指标。

它主要用于分析数据的不对称性和厚尾性,对于了解数据分布的形状具有重要意义。

本文将详细介绍三阶累积量的定义、计算公式、实例分析以及在实际应用中的优势和局限性。

一、三阶累积量的定义和意义三阶累积量(Triple Cumulative Sum,简称TC)是指将一组数据按照大小顺序排列后,计算第三个数据与前两个数据的差值的绝对值之和。

它反映了数据分布的尾部特征,对于识别厚尾现象尤为敏感。

当三阶累积量较大时,说明数据分布具有明显的厚尾特征;反之,则表示数据分布较为对称。

二、三阶累积量的计算公式三阶累积量的计算公式如下:TC = ∑|x_i - x_i-1| + |x_i - x_i-2| + |x_i+1 - x_i| (i从1到n)其中,x_i表示数据序列中的第i个数值,n表示数据个数。

三、实例分析:如何使用三阶累积量公式以一组实际数据为例,假设数据序列为:1, 3, 7, 10, 11, 15, 17, 20。

按照三阶累积量公式计算,得到:TC = |1 - 3| + |3 - 7| + |7 - 10| + |10 - 11| + |11 - 15| + |15 - 17| + |17 - 20|= 2 + 4 + 3 + 1 + 4 + 2 + 3= 19根据计算结果,这组数据的厚尾特征较为明显。

四、三阶累积量在实际应用中的优势和局限性1.优势:三阶累积量对厚尾现象具有较强的敏感性,可以有效地识别金融市场中的异常风险。

此外,计算过程简单,易于实现程序化计算。

2.局限性:三阶累积量仅能反映数据分布的尾部特征,对于其他分布特征的刻画能力较弱。

同时,受限于计算公式,三阶累积量在处理数据缺失或异常值时存在一定的偏差。

五、总结三阶累积量作为一种衡量数据分布特征的指标,在实际应用中具有一定的优势。

然而,它也存在一定的局限性。

血流量计算公式

血流量计算公式

血流量计算公式血流量是指单位时间内通过血管的血液量,通常以毫升/分钟(ml/min)为单位。

血流量的计算对于临床医学和生物医学研究非常重要,可以帮助医生了解患者的血液循环情况,评估心血管疾病的严重程度,以及指导药物治疗和手术干预。

在实际应用中,血流量的计算通常通过测量血管的截面积和血液流速来实现。

本文将介绍血流量的计算公式及其应用。

血流量计算公式。

血流量(Q)的计算公式为:Q = A × v。

其中,A代表血管的截面积,v代表血液的流速。

血管的截面积可以通过超声波或CT等影像学技术来测量,通常以平方厘米(cm²)为单位。

血液的流速可以通过多普勒超声等技术来测量,通常以厘米/秒(cm/s)为单位。

因此,血流量的单位通常为毫升/分钟(ml/min)。

血流量计算的实际应用。

血流量的计算公式可以应用于多种临床情况和研究项目中。

以下是一些常见的应用:1. 评估心脏功能,心脏是人体最重要的器官之一,血流量的计算可以帮助医生评估心脏的泵血功能。

通过测量冠状动脉的血流量,可以评估心肌的供血情况,及时发现冠心病等心血管疾病。

2. 指导血管介入治疗,对于一些心血管疾病患者,可能需要进行血管介入治疗,如支架植入术。

在手术前,医生可以通过测量血管的截面积和血液流速,计算血流量,从而指导手术的方案和操作。

3. 评估器官移植,器官移植是一种重要的治疗方式,而血流量的计算可以帮助医生评估移植器官的血液灌注情况,及时发现移植器官的排斥反应或功能障碍。

4. 研究血管疾病,在生物医学研究中,血流量的计算可以帮助科研人员了解血管疾病的发病机制,评估新药的疗效,以及设计新的治疗方法。

血流量计算的局限性。

尽管血流量的计算公式在临床和研究中有着重要的应用,但也存在一些局限性。

首先,血流量的计算依赖于血管的截面积和血液流速的准确测量,而这些测量可能受到操作者技术水平和设备精度的影响。

其次,血流量的计算公式假设血管内血液的流速是均匀的,而实际上血管内的血液流速可能存在横截面分布不均匀的情况。

f统计量法

f统计量法

f统计量法(原创实用版)目录1.介绍 f 统计量法2.f 统计量法的应用3.f 统计量法的优点与局限性正文一、介绍 f 统计量法f 统计量法,全称为 Fisher 统计量法,是一种用于衡量两个分类变量间关联程度的统计分析方法。

该方法由英国统计学家 Ronald Fisher首次提出,适用于观察样本数据中两个分类变量的频数分布,从而得出它们之间的相关程度。

f 统计量的计算公式为:f(x) = (ad - bc) / √(a+b)(c+d),其中 a、b、c、d 分别表示四个分类变量的频数。

二、f 统计量法的应用f 统计量法主要应用于以下两个方面:1.独立性检验:通过计算 f 统计量,可以判断两个分类变量是否独立。

若 f 值较大,说明两个变量有关联;若 f 值较小,说明两个变量无关联。

常用的临界值表可以帮助我们判断 f 值是否显著。

2.相关性分析:f 统计量法可以用于衡量两个分类变量间的相关程度。

f 值越大,表示两个变量关联程度越高;f 值越小,表示两个变量关联程度越低。

三、f 统计量法的优点与局限性1.优点:f 统计量法操作简便,计算公式固定,适用于各种类型的样本数据。

同时,f 统计量法可以反映出两个分类变量之间的关联程度,有助于我们更好地理解数据。

2.局限性:f 统计量法仅能判断两个分类变量之间是否存在关联,不能具体描述关联的方向和形式。

此外,f 统计量法的结果受到样本量和频数分布的影响,可能存在误判的风险。

为了提高准确性,可以采用其他更为先进的统计方法进行关联性分析,如卡方检验、逻辑回归等。

总之,f 统计量法作为一种经典的统计分析方法,在研究分类变量间的关联程度方面具有一定的应用价值。

质控cv计算公式

质控cv计算公式

质控cv计算公式摘要:一、质控cv 计算公式简介1.质控cv 定义2.质控cv 计算公式的作用二、质控cv 计算公式的推导1.计算质控cv 的步骤2.公式中的参数解释三、质控cv 计算公式的应用1.在医学诊断中的应用2.在其他领域的应用四、质控cv 计算公式的局限性与改进1.局限性2.改进方向正文:质控cv 计算公式是用于衡量质量控制(QC)过程中数据稳定性和可靠性的重要工具。

质控cv,全称为质控变异系数(coefficient of variation),用以描述测量结果的精度和准确度。

在实际应用中,质控cv 计算公式可以用于评估实验室检测方法的可靠性和准确性,以确保实验结果具有可靠性和可重复性。

为了更好地理解质控cv 计算公式,我们首先需要了解质控cv 的定义。

质控cv 是指测量结果的标准差与平均值的比值,通常用百分比表示。

质控cv 计算公式为:质控cv = (标准差/ 平均值) × 100%在计算质控cv 时,需要先计算测量结果的标准差和平均值。

标准差反映了测量结果的离散程度,而平均值则代表了测量结果的平均水平。

通过计算质控cv,我们可以了解测量结果的稳定性和可靠性,进而对质量控制过程进行有效评估。

质控cv 计算公式在医学诊断等领域具有广泛应用。

例如,在临床实验室中,通过计算质控cv 可以评估检测方法的准确性和可靠性,以确保患者得到准确的诊断结果。

此外,质控cv 计算公式还可以用于其他领域,如环境监测、食品安全等,帮助企业和政府部门对产品质量进行有效监管。

然而,质控cv 计算公式也存在局限性。

例如,当测量结果的标准差较小时,质控cv 可能会失去灵敏度,无法准确反映测量结果的波动。

针对这一问题,研究者们提出了许多改进方法,如计算质控cv 的绝对值、使用更为复杂的统计方法等。

这些改进方法有助于提高质控cv 计算公式的准确性和可靠性,为质量控制工作提供更为有效的支持。

总之,质控cv 计算公式是一种重要的质量控制工具,广泛应用于医学诊断等领域。

王牌柱(将军、黄金、元帅)主图指标公式_说明

王牌柱(将军、黄金、元帅)主图指标公式_说明

王牌柱(将军柱、黄金柱、元帅柱)主图指标公式量学理论的王牌柱包括独当一面的将军柱,扭转乾坤的黄金柱,和继往开来的元帅柱。

本公式基本按照王子老师《伏击涨停》第8章“伏击涨停的王牌”关于王牌柱(将军柱、黄金柱、元帅柱)的标准,和“先者优先、跳空补空”的原则,自动在多彩K线主图上,画出三种王牌柱攻防线,并用不同颜色作出标记。

是量学爱好者看盘的有力工具,更是量学初学者学习量学基础知识的基本工具。

黄金柱的判定,是公式表达的重点和难点。

本公式有关黄金柱的判定,基本上是按照王子老师《伏击涨停》书中关于王牌柱(将军柱、黄金柱、元帅柱)的定义来编制的。

公式算法与“黄金线上阳盖阴主图”选股公式略有不同(由于是选股定义更加严格);对于比较宽泛的“K形喇叭口”黄金柱,采用“价柱涨幅大于量幅涨幅”的辩证理念,做得大部分黄金柱的形态,也实现了公式表达。

由于量学”先者优先,跳空补空“的研判原则,是公式编制的瓶颈(本次公式其实已有所突破),使得一些人工可以判定的三种王牌柱,用公式表达起来就会有遗漏;一些人工看起来是黄金柱的形态,由于公式的局限性,可能判定不出来。

这些情况敬请理解。

但是绝大部分显示还是正常的。

这就是我们可以使用公式的意义所在。

请见下面图例。

关于多彩K线,见下面图例:主图指标参数设置(Alt+T进入):画底虚实(0,1,1): 数字表示: 1=画线取实底,0=画线取虚底;显3121刻度(0,1,0):0表示不显示3121刻度,1表示显示3121刻度。

显买卖点(0,1,0):0表示不显示买卖提示,1表示显示买卖提示。

这是超短线者使用的,不作为买卖依据。

主图中[红三角上]表示参考买点,[绿三角下]表示参考卖点。

建议不显示买卖提示,简洁界面。

高量周期(3,50,5):高量两边的周期,自行调节参数,默认也可;下面是赠送的两个附图指标图例:其中量柱附图的3121刻度,可以通过开关参数控制显不显示. (Alt+T进入)“王牌柱选股”界面:选股界面参数意义:将1金2帅3:1=将军柱,2=黄金柱,3=元帅柱;默认为2;N日内有信号:N=1表示选出当天满足条件的个股,否则N天内,任何一天有信号的,不论后面走的怎样,都会选出来,比如N=3,今天,昨天,前天,3天内任何一天有王牌柱的,能选出来,这样明白了吧:)所有参数设置完毕后,按[加入条件]和[执行选股],就开始选股了。

如何正确进行测量结果的数据处理和表达

如何正确进行测量结果的数据处理和表达

如何正确进行测量结果的数据处理和表达在科学研究、工程实践以及日常生活中,测量是获取信息的重要手段。

然而,仅仅得到测量数据是不够的,还需要对这些数据进行正确的处理和表达,才能从中提取出有价值的信息,并将其清晰、准确地传达给他人。

测量结果往往会受到多种因素的影响,导致存在一定的误差。

这些误差可能来自测量仪器的精度限制、测量环境的变化、测量人员的操作差异等。

因此,在进行数据处理时,首先要对误差进行分析和评估。

误差可以分为系统误差和随机误差。

系统误差是指在相同条件下多次测量时,误差的大小和方向保持不变或按一定规律变化的误差。

例如,测量仪器的零点偏移、刻度不准确等都可能导致系统误差。

随机误差则是指在相同条件下多次测量时,误差的大小和方向随机变化的误差,其产生原因通常较为复杂。

对于系统误差,我们可以通过校准仪器、改进测量方法、采用修正值等方式来减小或消除。

而对于随机误差,由于其不确定性,我们通常采用多次测量取平均值的方法来减小其影响。

在进行多次测量时,测量次数并非越多越好,而是要根据实际情况和测量要求,在保证精度的前提下,合理选择测量次数。

数据处理的另一个重要环节是数据的筛选和剔除。

在测量过程中,可能会由于某些意外因素导致出现个别明显偏离正常范围的数据,这些数据被称为异常值。

异常值的存在可能会对数据的分析和处理结果产生较大影响,因此需要对其进行判断和处理。

常用的判断异常值的方法有拉依达准则、格拉布斯准则等。

当判断出某个数据为异常值后,可以根据具体情况选择剔除或保留。

如果异常值是由于测量错误或明显的外界干扰导致的,应予以剔除;如果异常值是由于被测量对象本身的特性导致的,且有合理的解释,也可以保留。

在对测量数据进行处理后,接下来需要选择合适的方式对结果进行表达。

数据的表达形式可以是表格、图形或数学公式等。

表格是一种简洁明了的数据表达方式,适用于展示大量的数据和不同变量之间的关系。

在制作表格时,要注意表头的清晰准确,数据的排列整齐,以及单位的统一和标注。

经典测量理论的精华

经典测量理论的精华

一般将测量理论分为经典测量理论、概化理论和项目反应理论三大类,或称三种理论模型。

人们将以真分数理论(TrueScoreTheory) 为核心理论假设的测量理论及其方法体系,统称为经典测验理论(ClassicalTestTheory,CTT), 也称真分数理论。

所谓真分数是指被测者在所测特质(如能力、知识、个性等)上的真实值,即(TrueScore)真分数。

而我们通过一定测量工具(如测验量表和测量仪器)进行测量,在测量工具上直接获得的值(读数),叫观测值或观察分数。

由于有测量误差存在,所以,观察值并不等于所测特质的真实质,换句话说,观察分数中包含有真分数和误差分数。

而要获得对真实分数的值,就必须将测量的误差从观察分数中分离出来。

为了解决这一问题,真分数理论提出了三个假设:其一,真分数具有不变性。

这一假设其实质是指真分数所指代的被测者的某种特质, 必须具有某种程度的稳定性,至少在所讨论的问题范围内,或者说在一个特定的时间内,个体具有的特质为一个常数,保持恒定。

其二,误差是完全随机的。

这一假设有两个方面的含义。

一是测量误差的平均数为零的正态随机变量。

在多次测量中,误差有正有负。

如果测量误差为正值,观测分数就会高于其实际的分数(真分数);如果测量误差为负值,则观测分数就会低于其实际的分数,即观察分数会出现上下波动的现象。

但是,只要重复测量次数足够多,这种正负偏差会两相抵消,测量误差的平均数恰好为零。

用数学式表达为:E(E)=0。

二是测量误差分数与所测的特质即真分数之间相互独立。

不仅如此,测量误差之间,测量误差与所测特质外其它变量间,也相互独立的。

其三,观测分数是真分数与误差分数的和。

即X=T+E。

(1)信度(Reliability)。

信度是测量理论中最重要的核心概念, 指测量果的一致性程度,亦称可靠性程度。

在经典测量理论中信度被定义为:一组测量分数的真分数的方差(变异数)在总方差(总变异数)中所占的比率。

细胞表达量qp计算公式

细胞表达量qp计算公式

细胞表达量qp计算公式摘要:一、细胞表达量qp 计算公式简介1.细胞表达量qp 的概念2.细胞表达量qp 计算公式的重要性二、细胞表达量qp 计算公式的推导1.qp 计算公式中的基本参数2.qp 计算公式的推导过程三、细胞表达量qp 计算公式的应用1.qp 计算公式在实验中的应用2.qp 计算公式在生物信息学中的应用四、细胞表达量qp 计算公式的局限性与展望1.qp 计算公式的局限性2.qp 计算公式的未来发展方向正文:细胞表达量qp 计算公式是生物信息学中一个重要的工具,能够定量描述基因在细胞中的表达水平。

本文将对细胞表达量qp 计算公式进行介绍,包括公式的推导和应用,并对其局限性和未来发展方向进行展望。

细胞表达量qp 计算公式是基于荧光定量PCR 实验数据进行推导的,其中包含了一些基本参数,如Ct 值、ΔCt 值和ΔΔCt 值。

通过这些参数,我们可以推导出qp 值,从而定量描述基因在细胞中的表达水平。

细胞表达量qp 计算公式在实验中的应用主要体现在对基因表达水平的定量分析。

通过qp 值,我们可以比较不同基因、不同细胞系或不同处理条件下基因表达水平的差异,从而揭示基因在生物过程中的作用。

在生物信息学领域,细胞表达量qp 计算公式被广泛应用于基因表达数据的分析。

通过这个公式,我们可以对大量的基因表达数据进行处理,挖掘出有生物学意义的基因表达模式,为研究基因功能和调控机制提供有力的工具。

然而,细胞表达量qp 计算公式也存在一定的局限性。

首先,该公式是基于荧光定量PCR 实验数据推导的,因此其适用性受到实验方法的限制。

其次,qp 计算公式并没有考虑基因表达的生物学背景,可能导致对基因表达水平的误解。

针对这些局限性,未来的研究可以从以下几个方面进行拓展:一是开发适用于不同实验方法的细胞表达量计算公式;二是结合生物学背景信息,改进细胞表达量qp 计算公式,使其更能反映基因表达的真实情况;三是利用机器学习和人工智能技术,从大量的基因表达数据中挖掘出更加精确的基因表达模式。

细胞表达量qp计算公式

细胞表达量qp计算公式

细胞表达量qp计算公式摘要:细胞表达量qp 计算公式1.细胞表达量qp 的定义2.计算细胞表达量qp 的公式3.公式中各参数的含义及计算方法4.细胞表达量qp 在实验中的应用5.细胞表达量qp 的局限性及改进方法正文:细胞表达量qp 计算公式细胞表达量qp 是生物学研究中常用的一种定量方法,用于衡量某个基因或蛋白质在细胞中的表达水平。

通过计算细胞表达量qp,我们可以了解基因或蛋白质在细胞内的合成、翻译和降解等过程,从而揭示其在生物学过程中的作用及调控关系。

细胞表达量qp 的计算公式为:qp = (Ct * (1 + Fold Change)) / (TaqMan Intensity)其中,Ct(Cycle Threshold)是实时定量PCR(qPCR)实验中的循环阈值,表示达到设定阈值的循环次数。

Fold Change 是实验组与对照组的倍数变化,反映了目标基因在两组之间的表达差异。

TaqMan Intensity 是TaqMan 探针的信号强度,用于衡量目标序列的扩增效率。

公式中的参数可以通过实验数据获得。

Ct 值可以通过qPCR 软件进行计算,例如SDS 2.3 软件;Fold Change 可以通过实验组与对照组的CT 值计算得出;TaqMan Intensity 可以通过实验数据中的荧光信号值获得。

细胞表达量qp 在生物学研究中具有广泛的应用,如基因表达谱分析、药物筛选、生物标志物发现等。

通过比较不同条件下细胞表达量qp 的变化,我们可以了解基因或蛋白质在生物过程中的调控关系,为生物学研究提供有力的依据。

然而,细胞表达量qp 方法也存在一定的局限性。

例如,qPCR 实验中可能存在的技术误差、样本间差异等。

为了解决这些问题,研究者们提出了许多改进方法,如校正qPCR 曲线、使用归一化方法等。

弗兰克赫兹误差计算公式

弗兰克赫兹误差计算公式

弗兰克赫兹误差计算公式引言。

在科学研究和工程实践中,准确测量是至关重要的。

然而,由于各种因素的影响,测量结果往往会存在一定的误差。

因此,科学家们一直在探索各种方法来计算和减小误差。

其中,以弗兰克赫兹误差计算公式是一种常用的方法,本文将对该公式进行详细的介绍和分析。

以弗兰克赫兹误差计算公式。

以弗兰克赫兹误差计算公式是由德国物理学家弗兰克和赫兹在19世纪提出的,用于计算测量结果的误差。

该公式的基本形式如下:Δx = ± (Δf / |f'|) x。

其中,Δx表示测量结果的误差,Δf表示测量结果的不确定度,f'表示测量结果的导数,x表示测量结果的数值。

该公式的推导过程比较复杂,主要涉及到微积分和误差传递的理论。

简单来说,该公式的核心思想是通过测量结果的导数来计算误差的传递,从而得到最终的误差值。

误差计算的应用。

以弗兰克赫兹误差计算公式在实际应用中具有广泛的适用性。

例如,在物理实验中,测量结果的误差往往会受到各种因素的影响,如仪器精度、环境条件等。

通过该公式,可以对测量结果的误差进行合理的估计,并为进一步的实验设计和数据分析提供参考。

此外,在工程领域中,误差计算也是非常重要的。

例如,在建筑工程中,对于结构的设计和施工都需要考虑到各种因素的误差,通过以弗兰克赫兹误差计算公式,可以对结构的安全性和稳定性进行合理的评估。

误差计算的局限性。

尽管以弗兰克赫兹误差计算公式在实际应用中具有一定的优势,但也存在一些局限性。

首先,该公式的推导过程比较复杂,需要具备一定的数学和物理基础才能理解和运用。

其次,该公式在某些特定情况下可能会产生较大的误差,例如在测量结果的导数较大或者测量结果的不确定度较小的情况下。

因此,在实际应用中,科学家和工程师们需要结合具体的实际情况,综合考虑各种因素,选择合适的误差计算方法,以确保测量结果的准确性和可靠性。

结论。

以弗兰克赫兹误差计算公式是一种常用的误差计算方法,通过对测量结果的导数进行计算,可以得到最终的误差值。

细胞表达量qp计算公式

细胞表达量qp计算公式

细胞表达量qp计算公式【最新版】目录1.引言:介绍细胞表达量 qp 计算公式的背景和重要性2.qp 计算公式的原理:详述 qp 计算公式的计算方法和原理3.qp 计算公式的应用:介绍 qp 计算公式在生物信息学领域的应用4.qp 计算公式的优缺点:分析 qp 计算公式的优点和局限性5.结论:总结 qp 计算公式的重要性和未来发展前景正文1.引言细胞表达量 qp 计算公式是生物信息学领域中一种重要的计算方法,主要用于研究基因在细胞中的表达情况。

通过分析基因表达量,可以揭示细胞在生物过程中的功能和调控关系,为生物学研究提供有力支持。

本文将从原理、应用、优缺点等方面介绍细胞表达量 qp 计算公式。

2.qp 计算公式的原理qp 计算公式是一种基于 RNA 测序数据的计算方法,用于估计基因在细胞中的表达量。

其基本原理是通过比较基因在两个不同条件下的表达水平,计算出一个相对表达量,再根据这个相对表达量计算出一个 q 值,最终得到基因在细胞中的表达量。

3.qp 计算公式的应用qp 计算公式在生物信息学领域中应用广泛,主要包括以下几个方面:(1)研究基因在细胞中的表达差异,揭示细胞在生物过程中的功能和调控关系;(2)分析基因表达量与疾病之间的关系,为疾病诊断和治疗提供生物信息学支持;(3)发掘新的基因和调控因子,为生物学研究提供新的研究方向。

4.qp 计算公式的优缺点qp 计算公式具有一定的优点,如计算方法相对简单、适用于多种生物学场景等。

但同时,它也存在一些局限性,如计算结果受 RNA 测序数据质量的影响较大、不能完全反映基因在细胞中的真实表达情况等。

因此,在使用 qp 计算公式时,需要结合其他生物信息学方法和实验验证,以提高分析结果的可靠性。

5.结论细胞表达量 qp 计算公式是生物信息学领域中一种重要的计算方法,有助于研究基因在细胞中的表达情况。

通过对 qp 计算公式的原理、应用和优缺点进行分析,可以为生物学研究提供有力支持。

生物重量的计算公式有哪些

生物重量的计算公式有哪些

生物重量的计算公式有哪些生物重量是指生物体的质量或重量,它是生物学研究中一个重要的参数。

生物重量的计算公式可以根据不同的生物体特征和测量方法而有所不同。

本文将介绍一些常见的生物重量计算公式,并讨论它们的适用范围和局限性。

1. 理想体重计算公式。

理想体重是指一个健康体重的范围,通常根据身高和性别来计算。

常见的理想体重计算公式包括:男性理想体重(kg)=(身高(cm)80)× 0.7。

女性理想体重(kg)=(身高(cm)70)× 0.6。

这些公式适用于成年人,但并不适用于儿童、青少年或老年人群。

此外,理想体重计算公式也没有考虑到个体的体脂含量和肌肉量,因此在评估个体健康状况时需要综合考虑其他因素。

2. BMI计算公式。

身体质量指数(BMI)是一种常用的生物重量指标,它是体重(kg)除以身高(m)的平方。

BMI计算公式为:BMI = 体重(kg)/ 身高(m)^2。

根据世界卫生组织的标准,BMI在18.5以下为偏瘦,18.5-24.9为正常,25-29.9为超重,30以上为肥胖。

然而,BMI并不能区分体脂和肌肉,因此对于肌肉量较高的人群(如运动员)可能会被误诊为肥胖。

另外,BMI也不适用于儿童、青少年和孕妇。

3. 体脂率计算公式。

体脂率是指身体中脂肪组织所占的百分比,它是评估健康状况和肥胖程度的重要指标。

常见的体脂率计算公式包括:体脂率(%)=(1.2 × BMI)+(0.23 ×年龄)5.4 性别系数(男性为0,女性为1)。

这个公式结合了BMI和年龄因素,可以更准确地评估个体的体脂率。

然而,它仍然没有考虑到肌肉量和骨密度等因素,因此在评估体脂率时仍需谨慎。

4. 瘦体重计算公式。

瘦体重是指除去脂肪组织后的体重,它是评估肌肉量和身体组成的重要指标。

常见的瘦体重计算公式包括:瘦体重(kg)= 体重(kg)×(1 体脂率)。

这个公式可以根据体脂率来计算瘦体重,对于评估肌肉量和身体组成具有一定的参考价值。

通达信量公式

通达信量公式

通达信量公式
【原创实用版】
目录
1.通达信量公式概述
2.通达信量公式的计算方法
3.通达信量公式的应用实例
4.通达信量公式的优点与局限性
正文
一、通达信量公式概述
通达信量公式是一种用于计算信息量的公式,它可以用来衡量信息的价值或者重要性。

在信息学竞赛、数据分析等领域有着广泛的应用。

通达信量公式的计算结果越大,表示信息的重要性越高,反之则表示信息的重要性较低。

二、通达信量公式的计算方法
通达信量公式的计算方法是基于概率论和统计学的原理。

它的计算公式为:H(X) = -ΣP(x)logP(x),其中 H(X) 表示信息的熵,X 是一个离散随机变量,P(x) 是该随机变量取值 x 的概率。

三、通达信量公式的应用实例
通达信量公式在信息学竞赛中经常被用来评估算法的效率。

例如,在判断一个算法是否正确时,可以通过计算算法输出结果的信息熵,来判断其是否正确。

如果算法输出结果的信息熵很大,那么算法很可能是错误的。

四、通达信量公式的优点与局限性
通达信量公式的优点在于它可以客观地衡量信息的重要性,帮助人们快速准确地获取有效信息。

然而,它也存在一些局限性,例如在处理连续
型随机变量或者信息量过大的情况下,计算结果可能会失真。

bredt规则

bredt规则

bredt规则摘要:1.Bredt 规则简介2.Bredt 规则的应用领域3.Bredt 规则的优点和局限性正文:1.Bredt 规则简介Bredt 规则是一种用于计算分子量的简化方法,由德国化学家Alfred Bredt 在1904 年提出。

该规则的主要目的是通过一个简单的公式来快速估算分子量,以应用于化学、生物学等领域的实验和研究。

Bredt 规则公式为:M = Σ(n×Mi),其中M 表示分子量,n 表示相应原子或基团的个数,Mi 表示原子或基团的相对原子质量。

2.Bredt 规则的应用领域Bredt 规则在多个领域都有广泛应用,包括但不限于:a.化学领域:在有机合成、药物化学、高分子材料等领域,Bredt 规则可以用于快速估算化合物的分子量,从而为实验和计算提供便利。

b.生物学领域:在蛋白质结构分析、基因表达调控等方面,Bredt 规则可以用于计算蛋白质和核酸的分子量,有助于研究者了解生物大分子的性质和功能。

c.环境科学领域:在空气污染治理、水资源管理等方面,Bredt 规则可以用于估算污染物的分子量,为环境保护提供科学依据。

3.Bredt 规则的优点和局限性Bredt 规则的优点在于计算简便、速度快,适用于各种分子量的估算。

然而,Bredt 规则也存在一定的局限性:a.对于复杂的分子结构,Bredt 规则可能无法准确估算分子量,需要借助更精确的计算方法,如分子量谱法等。

b.Bredt 规则仅适用于计算相对分子质量,不能反映分子的实际结构和性质。

c.对于非线性分子或含有非共轭基团的分子,Bredt 规则的计算结果可能会有较大误差。

总之,Bredt 规则作为一种简便易行的分子量估算方法,在多个领域具有广泛的应用前景。

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量学知识点的公式表达及公式表达的局限性
量学理论中的很多知识点,王子老师是用定性和定量语言描述的。

而定性语言是很难通过准确的量化公式来表达,或者说不能完整表达(当然并不影响量学的科学性)。

比如:
●矮将军:怎么才算矮?价柱,量柱有什么具体的数量要求?
●长阴短柱、长阳矮柱:老师说了,这个长短是相对前面的价柱量柱来说的,也难于量化;
●长腿踩线:《涨停密码》书中P91老师说腿长是实体的两倍以上,就算是长腿了。

但是,后面的实例当中,所说的长腿,又超出了这个定义,那些不是“腿长是实体的两倍以上”的K线也称作“长腿”了。

这给长腿的定义带来困惑。

类似的还有“双剑霸天地”形态,上影线与下影线应该有多长的比例?没有明确;
●黄金柱:核心是“价升量缩”,价量呈“喇叭口”形态。

但是如果是量柱是大体向上的“喇叭口”,就很难定义公式了。

价升最多是涨停板10%,但是量增随便都会超过20-50%,甚至1倍以上,所以视觉上的“喇叭口”形态,更难量化表达了。

但是,公式爱好者,不能因为王子量学理论的灵活性和辩证性,就放弃量学公式表达,放弃量化,毫无表现,毫无建树。

应该努力地,尽可能地将量学的基本内容,在一定的允许范围内,将定性的知识点量化表达出来,为量学的科学性作出应有的贡献。

基于这点,我们就要对宽泛的定性作一些调整和限制,作出一些牺牲和让步,允许作一些狭义的定义或者抽象假定,这样才有可能将量学知识点,用公式量化表达出来。

如果因为公式表达没有完全体现王子老师的原意,没有百分之百表现所有的形态,去指责公式爱好者所作的努力,那么,在量学公式方面,永远不可能有所建树了。

可喜的是,论坛出现了一批公式爱好者,他们一边学习量学知识,一边发挥自己的聪明才智,将量学知识点用公式表达出来,编制了大量的与量学有关的公式,比如:量柱附图、地量、小倍量、黄金柱、倍量过左峰、精准线、峰谷线、长阴短柱、3121刻度,等等,发布在论坛的“股票公式”专栏,活跃了论坛气氛,帮助了一些散户朋友。

且不说他们的水平效果如何,对他们付出的努力,作出的脑力劳动,我们应该以宽容的态度,去鼓励他们,感谢他们,让他们树立信心,不断改进、完善公式,减轻我们的看盘负担,提高选股效率,节省复盘时间。

对于上面提到的几个例子,我的“狭义定义”是这样处理的:
●矮将军的“矮”:从价和量两方面来定义:
量矮:=V<0.382*HHV(V,240) AND MA(5,40)<=MA(V,40);
量矮定义在当前量在年内最高量的38.2%以下,同时,5日均量在40日均量以下;价矮,就是:相对低位:=WINNER(L)*100<=20 OR H<0.382*H年 OR L<1.382*L 年 OR L<=0.5*(H年+L年);
价矮四种情况:一是获利盘在20%以下;二是当前价在年内最高价的38.2%以下;三二是当前价在年内最低价的138.2%以下;四是在年内最高价与年内最低
价的中间价以下;(以上应用了黄金分割率数值,究竟要用多少,就有人为的因素了);
●长阴短柱、长阳矮柱的:“长”与“短”。

长阴:比上日负涨幅大于4%(大盘2%),或者收盘低于开盘4%,就算是;长阳反过来;
短柱:=V/HHV(V,20)<=0.618;
量小于20日内最高量的61.8%或一半;
●长腿踩线的“长腿”:
腿长是实体的两倍以上,同时腿长振幅达1.618%以上;
踩线的“线”:是指以下几种重要平衡线:黄金底(将军柱实底虚底最低价)、黄金线(黄金柱后三日实底虚底最低价)、黄金顶(黄金柱实顶)、峰顶线(实顶虚顶),谷底线(实底虚底)、大阴实顶线、大阴实底线;
●黄金柱的“价升量缩”、“喇叭口”形态:
量缩:= MA(V,3)<=1.03*REF(V,3);
后3天均量小于基柱量的1.03倍,主要是考虑平量也属于缩量;
基柱量:V>=1.1*REF(V,1),即高于前面量柱10%,就算小倍阳“量胜”;
价升要求:MA(C,3)>=REF(C,3) AND C>=REF(C,3);
即阳基柱后三天平均价高于基柱,且第三天收盘高于基柱收盘价;另外,我还要求基柱后三天的实底不破基柱实底;
经过这样定义后,大部分,至少比较标准的黄金柱形态,都会能够表达出来。

对于“基柱后三日的价柱升幅大于量柱升幅”这种宽泛的情况,比如价柱是逐步升的,量也是逐步增大的梯量型,判定是不是黄金柱,我的设想是:如果:(C-REF(C,3))/ REF(C,3)> (V-REF(V,3))/ REF(V,3),是否可以体现“升幅大于量柱升幅”?如果考虑平均值,可以这样:价幅大于量幅:= (EMA(C,3)-REF(C,3))/REF(C,3) > (EMA(V,3)-REF(V,3))/REF(V,3) ;
类似地,那些常用的涨停(助涨)基因,也就可以量化成公式表达了,常见的主要有:
地量加倍量;
小倍阳;
矮将军;
黄金柱;
元帅柱;
过左峰;
倍量伸缩;
长阴短柱;
长阳矮柱;
双剑霸天地;
假阴真阳;
价升量缩;
极阴次阳;
三元连动;
悬阴31;
T4变异;
……等等。

正如前面所说,因为为了公式编写的方便,对量学的知识点(涨停基因,助涨因子,涨停密码,等),作了理想化的简化或模型化的提炼处理,定义是狭义的,片面的,他们肯定不能全面反映量学的原来理念,不可能将所有有关形态百分之百的描述出来。

这就是公式表达在量学体系中的局限性。

公式表达虽然有一定的机械性、片面性,只是缺乏完整性,智能化,但是由于定义并没有离开量学的原理,出现的信号,还是有效的,有实用价值的。

例如,黄金线上阳盖阴选股公式,由于黄金柱公式定义的狭义性,使得很多人工看起来是黄金柱“喇叭口”形态的个股没有被选出来,但是选出来的一定是符合黄金柱条件的。

这就使我们的工作变得有意义起来。

最后,引用笔者在博文:/s/blog_7f809c880102vj9c.html中提到的,作为结束语:
“王子老师的量学理论,特别强调眼光,多维看盘,辩证分析,而这些人脑思维方式是不可能用公式表达的。

试想一下,生动的、辩证的、系统的量学(量柱、量线、量波)理论,试图用死板、机械、片面的机器语言公式去准确表达,几乎是不可能的!所以请大家使用一些有关量学的公式时,一定要充分地认识到这些公式的片面性、机械性。

尽管这样,对于一些建立在量学理论基础上的、定义比较明确的形态,是可以通过公式自动标示出来的(上面介绍的牛股三绝主图公式就是一个很好的例子),这就是我们使用公式的基础。

虽然不可能百分百的准确表达原著,但是这些标示信号,无疑极大地方便了我们的分析,节省了看盘复盘时间。

这就是公式给我们带来的好处。


笔者有个设想,将上述的涨停基因(助涨因子)做组合选股公式,并在主图上图文并茂显示出来,敬请期待。

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