相关系数对比

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各种相关系数介绍与对比

各种相关系数介绍与对比各种相关系数介绍与对比按照变量的不同测量层次对各种相关系数简单介绍：1、定类变量——定类变量用于测量两个定类变量的相关系数，主要有Lambda 与T au-y两种。

（1）Lambda（λ）系数分为：对称形式——用于测量两个变量间的关系是对等的，即无自变量与因变量之分。

非对称形式——测量两个变量间的关系有自变量与因变量之分。

（2） Tau-y系数：用于测量变量间非对称关系的。

2、定序变量——定序变量如果测量两个定序尺度变量间的关系，可用Gamma系数、dyx系数和斯皮尔曼等级相关系数。

（1）Gamma（G）系数：分析两个变量间的对等关系，即无自变量与因变量之分。

（2）dyx系数：等级相关系数，两个变量间的关系是非对称的。

（3）斯皮尔曼(Spearman)等级相关系数(ρ)：考虑单个个案在两个变量上的等级差异，测量两变量间对等相关关系。

3、定距变量——定距变量测量两个定距变量相关系数的最常用指标是皮尔森（Pearson）相关系数（γ）。

（要求N≥50而且两个变量的分布应近似于正态分布。

）4、定类变量——定距变量两个变量中，自变量为定类变量，因变量为定距变量时，采用相关比率来测量两者间相关程度。

（又称eta平方系数 E）5、定类变量——定序变量对一个定类变量例如性别，与一个定序变量例如收入水平关系的分析：第一，用theta系数（θ），专门测量定类变量与定序变量间关系有无和强度，非对称关系。

第二，采用λ系数和Tau-y系数，即将定序变量作为定类变量处理。

6、定序变量——定距变量处理一个定序变量例如教育水平，与一个定距变量如年均收入之间的关系，采用二种办法：第一，将定序变量看作定类变量，采用相关比例测量法。

第二，将定序变量看作定距变量，采用γ相关系数。

小结：在分析两个变量关系时，选择哪种相关系数，主要考虑两个方面：1、变量的测量层次；2、变量关系的类别，即是对等的还是非对称的。

correl相关系数强弱标准

correl相关系数强弱标准全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：相关系数是用来衡量两个变量之间关联程度的一种统计指标。

它可以告诉我们一个变量的变化如何影响另一个变量的变化。

通常情况下，相关系数的取值范围是-1到1之间。

相关系数越接近1，表示两个变量之间的线性关系越强；相关系数越接近-1，表示两个变量之间呈现负相关关系；相关系数接近0表示两个变量之间没有线性关系。

在实际应用中，我们通常需要判断相关系数的强弱。

相关系数强弱的判断标准一般是：1. 相关系数为0-0.3，表示两个变量之间关系很弱。

需要注意的是，相关系数只能表明两个变量之间的线性关系，不能反映两个变量之间的因果关系。

在应用相关系数的过程中，我们需要谨慎分析数据和背景信息，避免得出不准确的结论。

一般情况下，相关系数的计算是通过统计软件来完成的，如Excel、SPSS等。

计算相关系数的方法有多种，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、切比雪夫相关系数等。

选择合适的相关系数计算方法可以更好地反映出变量之间的关联程度。

在实际项目中，我们可以利用相关系数来分析不同变量之间的关系，帮助我们做出更准确的决策。

在金融领域，我们可以用相关系数来研究不同投资品种之间的关联性，帮助投资者降低风险；在医学领域，相关系数可以用来研究不同药物之间的相互作用，指导临床治疗。

相关系数是一种重要的统计工具，能够帮助我们分析数据、揭示规律。

通过准确计算相关系数，并根据相关系数强弱进行判断，我们可以更好地理解变量之间的关系，为实际问题的解决提供有力的支持。

【相关系数强弱标准】为我们提供了一个简便的判断标准，帮助我们更好地应用相关系数进行数据分析。

第二篇示例：相关系数是用来表示两个变量之间相关程度的统计量。

在统计学和数据分析中，相关系数通常用来衡量两个变量之间的线性关系强度。

当两个变量之间的相关系数越接近于1，表明它们之间存在更强的线性关系；当相关系数接近于0，则表示它们之间的关系较弱或者根本没有关系。

浅析相关系数及其应用

浅析相关系数及其应用摘要：相关系数是衡量观测数据之间相关程度的一个指标，相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量，一般情况下，相关系数越大表明相关程度就越高。

本文阐述一下相关系数的概念、意义、分类及应用。

关键词：相关系数概念意义分类应用在处理测量数据时,经常要研究变量与变量之间的关系。

这一种关系一般可分为两类,一类是函数相关,.另一类是统计相关,研究统计相关的方法有回归分析和相关分析。

这两种方法既有区别又有联系。

它们的区别在于,前者讨论的是一个非随机量和一个随机变量的情形,而后者讨论的两个都是随机变量的情形。

在科学研究中,我们不但要了解一个变量的变化情况,更要进一步了解一个变量与另一个变量之间的关系.变量之间的常见关系有两种:一是确定性函数关系,变量之间的关系可以用函数表示;二是非确定性相关关系,变量之间有一定的关系,但不能完全用函数表达,变量间只存在统计规律.相关和回归是研究变量间线性关系的重要方法.一、相关系数的几种定义相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。

样本相关系数用r表示，由于研究对象的不同，相关系数有如下几种定义方式。

1、简单相关系数：又称皮尔逊相关系数，又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母P 表示，是用来度量变量间的线性关系的量。

2、复相关系数：又叫多重相关系数。

复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。

例如，某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。

3、典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合指标，再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。

二、相关系数的意义相关系数是衡量观测数据之间相关程度的一个指标，一般情况下，相关系数越大表明相关程度就越高。

但是，相关系数只有相对意义，没有绝对意义。

也就是说，0.99 不代表相关程度一定就高，0.4 也不代表相关程度一定就低，这与样本空间的大小有关。

中美欧连续压实控制技术比较

中美欧连续压实控制技术比较作者：李云辉陈蜀娟腾建驰来源：《价值工程》2020年第31期摘要：对比分析了中美欧对于连续压实控制技术中的实压程度控制、实压均匀性控制、实压稳定性控制，并对不同的方法作了较为详细的分析。

重点强调了不同国家对于连续压实目标值（VCV）的研究及控制范围;提出了相关性的效验，指出相关系数0.70是进行技术把关的最低界限;提出了连续压实控制技术（CCC）的缺陷，并对所提缺陷进行了改进。

Abstract： This paper compares and analyzes the compaction degree control， compaction uniformity control and compaction stability control in continuous compaction control technology among China， USA and Europe， and makes a detailed analysis on different methods. This paper emphasizes the research and control range of continuous compaction target value （VCV） in different countries， puts forward the validity of correlation， points out that the correlationcoefficient of 0.70 is the lowest limit for technical control， puts forward the defects of continuous compaction control technology （CCC）， and improves the defects proposed.关键词：连续压实控制;连续压实目标值;相关系数;比较Key words： continuous compaction control;continuous compaction target value;correlation coefficient;comparison中图分类号：U416.2; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文献标识码：A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文章编号：1006-4311（2020）31-0170-020; 引言当今社会交通运输业的发展以及私家车的数量增加，人们对公路的要求日益增高，而公路又作为人们生活的纽带，使得人们对路面驾驶的感受颇为看重。

泊松相关系数跟皮尔逊相关系数

泊松相关系数跟皮尔逊相关系数1 引言1.1 概述随着科学技术的飞速发展，数据分析在各个领域中的应用越来越广泛。

在数据分析中，相关系数作为一种衡量两个变量之间线性关系密切程度的指标，具有举足轻重的地位。

目前，常用的相关系数主要有皮尔逊相关系数和泊松相关系数。

本文将对这两种相关系数进行概述说明以及解释，以便读者能够更好地理解它们的特点和应用场景。

1.1.1 皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数，又称皮尔逊积矩相关系数，是由英国统计学家皮尔逊于20世纪初提出的一种度量两个连续变量之间线性相关程度的指标。

其计算公式如下：ρX,Y = cov(X, Y) / (σXσY)其中，cov(X, Y)表示X和Y的协方差，σX和σY分别表示X和Y的标准差。

皮尔逊相关系数的取值范围为[-1, 1]，绝对值越接近1，表示两个变量之间的线性关系越强；绝对值接近0，表示两个变量之间的线性关系越弱。

1.1.2 泊松相关系数泊松相关系数，又称泊松相关指数，是由法国数学家泊松提出的一种度量两个离散变量之间相关程度的指标。

其计算公式如下：ρX,Y = (E[XY] - E[X]E[Y]) / (E[X]E[Y])其中，E[XY]表示X和Y的期望乘积，E[X]和E[Y]分别表示X和Y的期望。

泊松相关系数的取值范围为[-1, 1]，绝对值越接近1，表示两个变量之间的相关程度越高；绝对值接近0，表示两个变量之间的相关程度越低。

1.2 文章结构本文将从以下几个方面对泊松相关系数和皮尔逊相关系数进行详细阐述：1.2.1 皮尔逊相关系数与泊松相关系数的定义及计算方法本文将分别介绍皮尔逊相关系数和泊松相关系数的定义，并给出它们的计算公式。

通过对比两种相关系数的计算方法，使读者能够更好地理解它们之间的区别和联系。

1.2.2 皮尔逊相关系数与泊松相关系数的应用场景本文将介绍皮尔逊相关系数和泊松相关系数在不同应用场景下的使用情况，并通过实际案例说明它们在数据分析中的重要作用。

粮食水分含量三种测定方法的对比分析

粮食水分含量三种测定方法的对比分析作者：应玲红吴艺影陈舒萍盛林霞来源：《粮食科技与经济》2018年第06期【摘要】分别采用直接干燥法、MA100快速水分测定仪以及PM8188-A型水分测定仪对25个梯度水分含量小麦样品进行检测，以直接干燥法检测结果为基准，对三种方法的检测结果进行对比分析。

结果表明：两种快速水分测定法的检测结果和直接干燥法检测结果无显著性差异，相关系数分别为0.9977和0.9852。

三种方法各有优劣，可根据工作需要，区分使用。

【关键词】小麦；水分；直接干燥法；MA100快速水分测定仪；PM8188-A型水分测定仪；准确性粮食中的水分不仅是粮食籽粒本身生命活动所必须的，也是加工工艺参数选择的必备依据，还是收购、销售、调拨中重要的限制性指标。

储藏过程中，水分过高会促使粮油生命活动旺盛，容易引起粮食发热、霉变；而水分过低，既影响加工品质，又减少粮食重量。

因此，粮食水分的检测在粮油收购、储藏、加工等环节有着十分重要的意义。

传统的水分检测方法有直接干燥法、化学法、电测法和射线法等。

除易燃、易爆、易挥发物质外，大部分物质水分检测的标准方法是直接干燥法。

直接干燥法精度高，但耗时长，比较繁琐，需多次重复称量，人力消耗较多，与快检快出的需要不相适应。

因此，在实际工作中，快速检测法应运而生。

本文主要通过检测不同水分含量的小麦样品，对直接干燥法、赛多利斯MA100型快速水分测定仪以及凯特PMS188-A型水分测定仪的检测结果进行对比分析，探索两种快速检测法检测结果的准确性、优劣性和适用性。

1材料与方法1.1仪器设备STIKBAO-150A恒温干燥箱；梅特勒一托利多ME104分析天平；嘉定FSD-100A电动粉碎机；凯特PM8188-A快速水分测定仪；赛多利斯MAl00快速水分测定仪。

1.2试验样品梯度水分含量小麦样品25个。

1.3试验方法1.3.1直接干燥法按照GB 5009.3-2016执行。

1.3.2 MA100快速水分測定仪检测方法（1）选择合适的程序。

变异系数与相关系数

• 变异系数的应用条件是：当所对比的两个数列
水平高低不同时，就不能用全距、平均差、标准差进行对比分析，因为它们都时绝对指标.其数值的大小不仅受各单位标志差异程度的影响，而且受到总体各单位标志值本身水平高低的影响；为了对比分析不同水平变量数列之间标志值的变异程度，就必须消除数列水平高低的影响，这时就要计算变异系数
X (c)
Y
X與Y之間的關係是正向還是反向？
X (d)
觀
Covariance, 共變異數
念
• 我們用簡單圖形可以來瞭解兩變數x與y
之間的關係。另一種分析兩變數關係的
統計技術為相關分析(correlation analysis)。
• e, 共變量
XY
XiYi Xi Yi n
X
2 i

Xi 2 n
Yi2 Yi 2 n
• 兩組樣本之間的相關程度，其值介於-1與 1之間。
Y
r = 0.8
X (a)
Y
r = .95
X (b)
Y
r=0
X (c)
Y
r=0
X (a)
Y
r = -.90
• 可以顯示兩連續變數x, y之間的關聯
形式與
100
強度：
90
( xi , yi )
依 80 變 70 項 60
y 50
40
甌贾禣
30
自變項x
20
200
400
600
800
觀念
1000
Y
X與Y之
間的關係
為線性還
是非線性？
X (a)
Y
X與Y之間的關係為線性還是非線性？

三种相关系数的对比

三种相关系数的对比发布时间：2021-04-02T05:36:46.747Z 来源：《中国科技人才》2021年第5期作者：纪道锐[导读] Spearman相关系数和Kendall相关系数适合用来分析秩或者等级相关关系，Kendall相关系数较Spearman相关系数适用范围更广，稳健性也更好。

中国人民大学北京 100872摘要：在实际工作中，我们会根据待分析数据的类型及分析的目的，皮尔逊相关系数适用于连续的数值随机变量分析线性相关关系，Spearman相关系数和Kendall相关系数适合用来分析秩或者等级相关关系，Kendall相关系数较Spearman相关系数适用范围更广，稳健性也更好。

关键词：皮尔逊相关系数 Spearman秩相关系数 Kendall秩相关系数变量和变量之间的关系是统计结构中的重要参数，研究变量之间的关系是统计的核心问题。

在实际数据分析中，一般在对数据建模前，先需要对数据做一个探索性的分析，在探索性的分析中，很重要的一项工作就是探索随机变量间的相关关系，因此，本文将常见的三种相关系数梳理一遍，以便于加深对其认识。

1、皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数对应的计算公式为，它是由卡尔·皮尔逊从弗朗西斯·高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来[1]。

总体皮尔逊相关系数被定义成矩，因此任意的双变量概率分布是非零的，也就是说总体协方差和边缘总体方差是存在的。

一些概率分布，如柯西分布，由于其方差不存在，因此X和Y如果服从这种分布，相关系数便没有意义。

在实际应用中，如果有数据服从重尾分布，这个条件就需要引起重视。

然而，相关系数的存在性通常并不需要太介意，如果分布是有界的，ρ通常是有意义的。

若皮尔逊相关系数介于-1和1之间，皮尔逊相关系数的绝对值为1当且仅当存在a不等于0以及b，且Y=aX+b的概率为1，则若皮尔逊相关系数大于0则可得到a大于0，皮尔逊相关系数小于0则可得到到a于0。

经济学相关系数

β系数目录[隐藏]贝塔系数概述（β ）β系数计算方式Beta的含义Beta的一般用途[编辑本段]贝塔系数概述（β ）贝塔系数衡量股票收益相对于业绩评价基准收益的总体波动性，是一个相对指标。

β 越高，意味着股票相对于业绩评价基准的波动性越大。

β 大于 1 ，则股票的波动性大于业绩评价基准的波动性。

反之亦然。

如果β 为 1 ，则市场上涨 10 ％，股票上涨 10 ％；市场下滑 10 ％，股票相应下滑 10 ％。

如果β 为 1.1, 市场上涨 10 ％时，股票上涨 11%, ；市场下滑 10 ％时，股票下滑 11% 。

如果β 为 0.9, 市场上涨 10 ％时，股票上涨9% ；市场下滑 10 ％时，股票下滑 9% 。

贝塔系数（Beta coefficient）是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性。

在股票、基金等投资术语中常见。

贝塔系数是统计学上的概念，它所反映的是某一投资对象相对于大盘的表现情况。

其绝对值越大，显示其收益变化幅度相对于大盘的变化幅度越大；绝对值越小，显示其变化幅度相对于大盘越小。

如果是负值，则显示其变化的方向与大盘的变化方向相反；大盘涨的时候它跌，大盘跌的时候它涨。

由于我们投资于投资基金的目的是为了取得专家理财的服务,以取得优于被动投资于大盘的表现情况，这一指标可以作为考察基金经理降低投资波动性风险的能力。

在计算贝塔系数时,除了基金的表现数据外,还需要有作为反映大盘表现的指标。

[编辑本段]β系数计算方式（注：杠杆主要用于计量非系统性风险）（一）单项资产的β系数单项资产系统风险用β系数来计量，通过以整个市场作为参照物，用单项资产的风险收益率与整个市场的平均风险收益率作比较，即：β=另外，还可按协方差公式计算β值，即β=注意：掌握β值的含义◆ β=1，表示该单项资产的风险收益率与市场组合平均风险收益率呈同比例变化，其风险情况与市场投资组合的风险情况一致；◆ β＞1，说明该单项资产的风险收益率高于市场组合平均风险收益率，则该单项资产的风险大于整个市场投资组合的风险；◆ β＜1，说明该单项资产的风险收益率小于市场组合平均风险收益率，则该单项资产的风险程度小于整个市场投资组合的风险。

两个变量间相关关系的举例

两个变量间相关关系的举例相关关系是指两个变量之间的变化是否存在某种联系或者依赖。

在统计学中，我们可以通过计算相关系数来度量两个变量之间的相关程度。

下面，我将为你举例说明两个变量间的相关关系。

举例一：首先，我们来看身高和体重之间的相关关系。

身高和体重是人体的两个重要指标，一般来说，身高越高，体重也会相应增加。

我们可以通过一个调查统计来验证这种关系。

在调查中，我们随机选择了1000名男性被试，记录了他们的身高和体重。

通过运用统计学方法，我们计算得到了身高和体重之间的相关系数为0.8，这说明身高和体重之间存在着强正相关关系。

也就是说，身高增加会促使体重的增加。

举例二：其次，让我们来考察学习时间和考试成绩之间的相关关系。

有一种常见的观点是，学习时间越多，考试成绩也会越好。

我们可以通过一个实验证明这种关系。

我们在一所学校中随机选取了500名学生，将他们分为两组：一组进行了加强学习时间的训练，每天学习4个小时；另一组保持正常学习时间，每天学习2个小时。

在经过一段时间的训练后，我们进行了一次考试，记录了两组学生的考试成绩。

通过对比两组学生的考试成绩，我们发现加强学习时间组的平均分高于正常学习时间组，这说明学习时间和考试成绩之间存在着正相关关系。

举例三：再次，让我们来研究睡眠时间和工作效率之间的相关关系。

一般来说，充足的睡眠对于提高工作效率很重要。

为了验证这个假设，我们进行了一项睡眠实验。

我们让20名被试者进行七天的实验，在前三天，他们每晚只睡4个小时；在后四天，他们每晚睡眠时间恢复到正常的8个小时。

在每天的工作结束后，我们记录了被试者当天的工作成绩。

通过实验数据的分析，我们发现在睡眠时间缺乏的前三天，被试者的工作效率明显降低；而在恢复充足睡眠的后四天，工作效率也得到了明显的提高。

这表明睡眠时间和工作效率之间存在着正相关关系。

以上三个例子表明，两个变量之间的相关关系可以通过实验证明或者调查统计来证实。

将变量之间的相关关系研究清楚，对我们了解事物的本质以及提高效率具有重要意义。

离散系数、相关系数及其应用

离散系数、相关系数一、复习方差、标准差2()[()]Var X E X E X =-()x X σσ==σ= （总体标准差，对应于Excel 的stdev ）s =（抽样标准差，即以样本标准差估计总体的标准差，对应于Excel 的stdevp ）其中 11ni i x x n ==∑关于标准差与正态分布的关系二、离散系数标准差和变量X 是同一量纲的，与平均数同一量纲，标准差的大小受X 变量的影响，如果分析不同现象间的差异程序，就不能直接用标准差进行对比。

就会采用一变异度的相对数指标进行分析。

这个变异度相对指标就是我们这里所说的离散系数，也叫变异度系数。

它是一个相对数，没有单位，用百分数表示，反映总体各单位标志值离散的相对程度，值越小，表示离散程度越小。

V σμ=三、相关系数变量之间的依存关系可以分为函数关系和相关关系，函数关系是指现象之间存在严格的依存关系，变量之间可以能过一个数学函数一一对应。

相关关系是指现象之间存在着非严格的、不确定的依存关系。

某一变量的变化会影响到另一变量的变化，而这种变化不能用函数来描述的，并且这种变化也是随机的。

即是当给定一变量的一个指定值时，另一变量会有若干个值与之对应，并且有一定的规律，围绕这些数值的平均值上下波动。

相关关系的分类１）按变量的多少分：单相关、复相关２）按相关形式分：线性相关、非线性相关３）按相关方向分：正相关、负相关４）按相关程度分：完全相关、不完全相关、不相关５）按变量之前的依存关系分：单向因果关系、互为因果关系、分不清因果关系了解R 的计算方法(,)x y C ov x y R σσ= 11()()n i i i x y xx y y n σσ=--=∑()()x x y y --=n xy x y -=S =扩展阅读：R 最初的计算公式及意义222ˆˆ()()()y y y y y y -=-+-∑∑∑ 记为L yy =Q+UL yy 为总变差，它是由于以下两个变差引起的；Q 为剩余变差，又叫残差平方和，是由观测和实验中产品的误差以及其他未考虑因素所引起的 U 为回归变差，又叫回归平方各，是由自变量原因引起的波动；222ˆ()()yy R y y -=-∑∑熟识R2的意义X 与Y 之间的R 2称为X 与Y 的可决系数，它是回归变差和总变差之比，反映x 的变动对Y 的影响，如R ＝0.8,则R 2＝0.64,则说明变量x 的变动对Y 的影响占了64%，其余的影响由观测误差及其它未考虑因素在内。

原子荧光法与原子吸收法测定水质汞的对比分析

原子荧光法与原子吸收法测定水质汞的对比分析目的：探讨原子荧光法与冷原子吸收法测定水质汞的优劣。

方法：选取浓度一样的水质汞标准样品，采取原子荧光法、冷原子吸收法对其内含量进行测量，分析其差异、精密度以及检出限。

结果：原子荧光法当浓度介于0.1μg/L和1.0μg/L 之间时，相关系数0.9995，检出限是0.0079μg/L，精密度是1.93%；冷原子吸收法当浓度介于0.50μg/L和 2.5μg/L之间时，相关系数是0.9997，检出限是0.081μg/L，精密度是2.37%。

结论：原子荧光法和冷原子吸收法测定水质汞的结果差异不明显，其中，原子荧光法因具有准确性好、检出限低、灵敏度高、线性范围较宽等特点，更合适分析水质汞的痕量。

标签：原子荧光法；冷原子吸收法；水质汞汞及其化合物都是剧毒物质，在天然水中含量甚微，在水质检验中属于常规检测项目，是一项十分关键的毒理指标。

当人体内汞的含量超标时将会损害人体的神经系统，并对肾脏功能、肝脏功能造成不利影响。

目前对水质汞的测定方法主要有原子荧光法、双硫腙分光光度法、冷原子吸收法、电感耦合高骈等离子体等。

本文对原子荧光法和冷原子吸收法测定水质汞进行对比分析，具体报道如下。

1材料与方法1.1仪器与工作参数①原子荧光法，仪器：北京海光仪器公司AFS-2202E行双道原子荧光光度计。

负高压：260V；灯电流：20mA；原子化器高度：10mm；载气流量：400ml/min；屏蔽气流量：900ml/min；测定方法：标准曲线法；读数方式：峰面积。

②冷原子吸收法，仪器：杭州大成光电仪器有限公司生产的ZYC-II智能冷原子荧光测汞仪；负高压：380V；载气流量：60ml/min，测定方法：工作曲线定量。

1.2试剂硝酸、盐酸是优级纯，其他的试剂是分析纯，使用18.2Ω·cm去离子水作为试验用水，实验用器皿要经过1+1硝酸浸泡过夜之后洗干净再使用。

硼氢化钾（20g/L）-氢氧化钠（2g/L），盐酸[5%（v/v）]，氯化亚锡（100g/L），盐酸羟胺（100g/L），溴酸钾-溴化钾溶液（把溴化钾2.784g和溴化钾10g在纯水中溶和，并把其稀释到1000ml），重铬酸钾（0.05%）-硝酸溶液（5%），国家标准物质中心提供的1000μg/ml汞标准贮备液。

综述 icg与容量管理

ICG与容量管理摘要应用漂浮导管监测血流动力学变化可以改善高危患者的预后，但其放置过程是创伤性操作且费用昂贵，以经胸生物阻抗技术为基础的无创心排监测系统以其无创，实时，简便，测量准确，重复性好等优点越来越受到人们的重视，尤其是对患者容量状态的指示作用对临床医生的诊断和治疗都必不可少。

关键词ICG，TFC，容量管理随着医学的发展，人们对危重症患者的治疗越来越深入，对血流动力学监测手段的要求不断提高，传统的以肺动脉导管为基础的监测系统已不能满足不同患者的多样性需求。

测心排血量在临床中已得到广泛使用，其方法应该是既简单又准确（1）。

但目前应用最广泛的是指示剂稀释法、温度稀释法或者直接Fick法，这些技术是有创伤的，代价又较昂贵且易引起并发症，如因置管引起的感染、出血、气胸等（2）。

美国每年有超过60万患者接受心脏手术，应用漂浮导管将导致住院时间延长和住院费用额外增加。

因此无创血流动力学监测日益受到关注，因为它与患者连接方便，无需担心给患者带来创伤，且患者乐于接受，费用相对低廉。

新一代胸腔阻抗法（Thoracic Electrical Bioimpedance，TEB）血流动力学监测仪（即心阻抗血流图仪ICG）具有操作简便、实时测量、测量准确、可重复性好等优点，。

ICG操作是经由点状或带状电极发射一个低压（2.5-4mA）高频（70-100kHz）交流电流穿过胸腔。

由感知电极探知电阻的改变。

胸主动脉血流容量和速度的改变引起了可感知的胸腔导电率的改变。

搏动的血流通过胸主动脉引起胸阻抗的改变作为血容量改变的方式（function）（1，3）。

这种震荡基线组成的总体胸阻抗（Z0）显示为阻抗的震荡性减少（△Z），并且能进一步表达为阻抗的函数（dZ/dt）。

这种函数显示与SV成比例，当知道心率时，可以推出CO（1，4-8）。

根据CO，胸腔液体含量（TFC）等参数，可以帮助临床医生更好的进行液体管理。

本文就心阻抗血流图（ICG）的发展历程，实用性研究，尤其是容量管理做了相关探讨。

客观赋权法的适用性检验及应用建议——以突出局部差异赋权法为例

客观赋权法的适用性检验及应用建议*——以突出局部差异赋权法为例陈鹏宇内容摘要：为检验突出局部差异赋权法的适用性，本文从该方法的两个重要特点出发，提出了两种适用性检验方法：相关系数法和区分性对比法。

首先，从理论上证明了均方差法可通过适用性检验，从而将两种适用性检验方法等效为检验其他类型权重与均方差权是否具有一致性。

其次，通过实例分析检验了6种无量纲化方法下熵权法和极差法的适用性。

研究表明：均方差法适用性良好，极差法适用性一般，熵权法的适用性与无量纲化方法有关；各指标的差异性已在评价中自然发挥作用，但受到无量纲化方法的影响；采用客观权重时，需保证客观权重与各指标的差异性具有一致性，才能在提高被评价对象区分性的同时保证各指标在评价中的作用和意义明确。

最后，本文提出了突出局部差异赋权法的应用建议。

关键词：客观赋权法；突出局部差异赋权法；客观权重；适用性检验；综合评价中图分类号：O213 文献标识码：A 文章编号：1004-7794(2021)02-0065-09DOI: 10.13778/ki.11-3705/c.2021.02.008当前，传统的单指标评价方法已不能满足对复杂问题的评价需求，在此背景下，多指标综合评价方法得到了广泛应用[1]。

多指标综合评价往往涉及一个重要的评价过程，即指标权重的确定。

指标权重的确定方法很多，以层次分析法为代表的主观赋权法根据专家的经验和知识确定指标权重，一般能反映指标的实际重要性[2]，但受专家主观偏好的影响。

由于客观赋权法避免了主观偏好的影响，利用客观数据即可计算，评价者往往倾向于选择此类方法[3-5]。

但是，由于计算原理的差异，不同的客观赋权法所确定的权重往往不同，何种客观赋权法更适用于综合评价，目前缺乏有效的检验，有必要开展相关研究。

一、文献综述常用的客观赋权法有CRITIC法、基尼系数法、熵权法、均方差法和拉开档次法等[6-9]。

除CRITIC 法兼顾指标的相关性以外，其余方法多为差异驱动型赋权法。

新教材高中数学第4章第2课时相关系数与非线性回归学案含解析新人教B版选择性必修第二册

新教材高中数学新人教B版选择性必修第二册：第2课时相关系数与非线性回归学习任务核心素养1．了解两个变量间的线性相关系数r，并能利用公式求相关系数r．(重点)2．能利用相关系数r判断两个变量线性相关程度的大小，从而判断回归直线方程拟合的效果．(重点)3．掌握非线性回归转化为线性回归的方法，会求非线性回归方程，并作出预测．(难点)1．通过学习相关系数，培养数学运算的素养．2．借助非线性回归方程的学习，提升数据分析和数学建模的素养．据隆众资讯数据统计，2017～2019年截止到10月底的数据显示，聚丙烯期货价格及现货价格二者相关系数为88.70%，其中2017年二者相关系数高达90.86%,2018年降至83.97%,2019年截止到10月底二者相关系数为65.23%．问题：什么是相关系数，如何计算，它有什么作用？[提示]略．(1)定义：统计学里一般用r＝∑ni＝1(x i－x－)(y i－y－)∑ni＝1(x i－x－)2∑ni＝1(y i－y－)2＝∑ni＝1x i y i－n x－y－(∑ni＝1x2i－n x－2)(∑ni＝1y2i－n y－2)来衡量y与x的线性相关性强弱，这里的r称为线性相关系数(简称为相关系数)．(2)性质①|r|≤1，且y与x正相关的充要条件是r＞0，y与x负相关的充要条件是r＜0；②|r|越小，说明两个变量之间的线性相关性越弱，也就是得出的回归直线方程越没有价值，即方程越不能反映真实的情况；|r|越大，说明两个变量之间的线性相关性越强，也就是得出的回归直线方程越有价值；③|r|＝1的充要条件是成对数据构成的点都在回归直线上．1．甲、乙、丙、丁四位同学各自对A，B两变量的线性相关性做试验，并用回归分析方法分别求得相关系数r 如下表：甲乙丙丁r 0.82 0.78 0.69 0.85则哪位同学的试验结果体现A ，B 两变量有更强的线性相关性( ) A ．甲 B ．乙 C ．丙 D ．丁 D [r 的绝对值越接近1，相关性越强，故选D ．] 知识点2 非线性回归方程如果具有相关关系的两个变量x ，y 不是线性相关关系，那么称为非线性相关关系，所得到的方程称为非线性回归方程(也简称为回归方程)．如何猜测非线性回归方程的类型？[提示] 可以通过作出散点图，结合已学的函数模型进行猜测．拓展：常见的非线性回归方程的转换方式如下：曲线方程曲线(曲线的一部分)变换公式变换后的线性函数 y ＝ax bc ＝ln av ＝ln x u ＝ln y u ＝c ＋b vy ＝a e bxc ＝ln a u ＝ln yu ＝c ＋bxy ＝a e b xc ＝ln av ＝1xu ＝ln yu ＝c ＋b vy ＝a ＋b ln xv ＝ln x y ＝a ＋b v到的散点图，那么适宜作为y 关于x 的回归方程的函数类型是( )A ．y ＝a ＋bxB ．y ＝c ＋d xC ．y ＝m ＋nx 2D ．y ＝p ＋qc x (q ＞0)B [散点图呈曲线，排除A 选项，且增长速度变慢，排除选项C 、D ，故选B ．]类型1 相关系数的性质【例1】 (1)相关变量x ，y 的散点图如图所示，现对这两个变量进行线性相关性分析．方案一：根据图中所有数据，得到回归直线方程y ^＝b ^1x ＋a ^1，相关系数为r 1；方案二：剔除点(10,21)，根据剩下数据得到回归直线方程：y ^＝b ^2x ＋a ^2，相关系数为r 2，则( )A ．0＜r 1＜r 2＜1B ．0＜r 2＜r 1＜1C ．－1＜r 1＜r 2＜0D ．－1＜r 2＜r 1＜0(2)设两个变量x 和y 之间具有线性相关关系，它们的相关系数是r ，y 关于x 的回归直线方程的回归系数为b ^，回归截距是a ^，那么必有( )A ．b ^与r 的符号相同 B ．a ^与r 的符号相同 C ．b ^与r 的符号相反D ．a ^与r 的符号相同(1)D (2)A [(1)由散点图得负相关，所以r 1，r 2＜0，因为剔除点(10,21)后，剩下的数据更具有线性相关性，|r |更接近1，所以－1＜r 2＜r 1＜0．(2)由公式可知b ^与r 的符号相同．]线性相关强弱的判断方法(1)散点图(越接近直线，相关性越强)． (2)相关系数(绝对值越大，相关性越强)．[跟进训练]1．如图是具有相关关系的两个变量的一组数据的散点图和回归直线，若去掉一个点使得余下的5个点所对应的数据的相关系数最大，则应当去掉的点是( )A ．DB ．EC ．FD ．AB [因为相关系数的绝对值越大，越接近1，则说明两个变量的相关性越强．因为点E 到直线的距离最远，所以去掉点E ，余下的5个点所对应的数据的相关系数最大．]类型2 相关系数的计算及应用【例2】假设关于某种设备的使用年限x (单位：年)与所支出的维修费用y (单位：万元)有如下统计资料：x2 3 4 5 6y 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0已知∑5i ＝1x 2i ＝90，∑5i ＝1y 2i ≈140.8，∑i ＝1x i y i ＝112.3，79≈8.9，2≈1.4．(1)计算y 与x 之间的相关系数(精确到0.001)，并求出回归直线方程； (2)根据回归方程，预测假设使用年限为10年时，维修费用约是多少万元？[解] (1)∵x －＝2＋3＋4＋5＋65＝4，y －＝2.2＋3.8＋5.5＋6.5＋7.05＝5．∑5i ＝1x i y i －5x －y －＝112.3－5×4×5＝12.3，∑5i ＝1x 2i －5x －2＝90－5×42＝10， ∑5i ＝1y 2i －5y －2＝140.8－125＝15.8，所以r ＝12.310×15.8＝12.3158＝12.32×79≈12.31.4×8.9≈0.987．又b ^＝∑5i ＝1x i y i －5x －y－∑5i ＝1x 2i －5x－2＝112.3－5×4×590－5×42＝1.23．a ^＝y －－b ^x －＝5－1.23×4＝0.08．所以回归直线方程为y ^＝1.23x ＋0.08．(2)当x ＝10时，y ^＝1.23×10＋0.08＝12.38(万元)，即假设使用10年时，维修费用约为12.38万元． [跟进训练]2．某厂的生产原料耗费x (单位：百万元)与销售额y (单位：百万元)之间有如下的对应关系：x2468y 30 40 50 70(1)计算x 与y 之间的相关系数，并求其回归直线方程；(2)若实际销售额不少于80百万元，则原料耗费应该不少于多少？ [解] (1)画出(x ，y )的散点图如图所示，由图可知x ，y 有线性关系．x －＝5，y －＝47.5，∑4i ＝1x 2i ＝120，∑4i ＝1y 2i ＝9 900，∑4i ＝1x i y i ＝1 080，故相关系数r ＝∑4i ＝1x i y i －4x －y－(∑4i ＝1x 2i －4x －2)(∑4i ＝1y 2i －4y －2)＝1 080－4×5×47.5(120－4×52)(9 900－4×47.52)≈0.982 7．b ^＝∑4i ＝1x i y i －4x －y－∑4i ＝1x 2i －4x－2＝1 080－4×5×47.5120－4×52＝6.5， a ^＝y －－b ^x －＝47.5－6.5×5＝15．故回归直线方程为y ^＝6.5x ＋15． (2)由回归直线方程知，当y ^≥80，即6.5x ＋15≥80时， x ≥10．故原料耗费应不少于10百万元．类型3 非线性回归方程已知x 和y 之间的一组数据，则下列四个函数中，哪一个作为回归模型最好？x 12 3y 3 5.99 12.01①y ＝3×2x －1；②y ＝log 2x ；③y ＝4x ；④y ＝x 2．[提示] 作出散点图(图略)，观察散点图中样本点的分布规律可判断样本点分布在曲线y ＝3×2x－1附近．①作为回归模型最好．【例3】某企业新研发了一种产品，产品的成本由原料成本及非原料成本组成．每件产品的非原料成本y (元)与生产该产品的数量x (千件)有关，经统计得到如下数据：x12345678y 112 61 44.5 35 30.5 28 25 24观察散点图，两个变量不具有线性相关关系，现考虑用反比例函数模型y ＝a ＋bx 和指数函数模型y ＝c e dx 分别对两个变量的关系进行拟合．已求得用指数函数模型拟合的回归方程为y ^＝96.54e－0.2x，ln y 与x 的相关系数r 1＝－0.94．参考数据⎝⎛⎭⎫其中u i ＝1x i： ∑8i ＝1u i y iu －u －2∑8i ＝1u 2i ∑8i ＝1y i∑8i ＝1y 2i0.61×6 185.5e －2 183.4 0.34 0.115 1.53 360 22 385.561.40.135(1)(2)用相关系数判断上述两个模型哪一个拟合效果更好(精确到0.01)，并用其估计产量为10千件时每件产品的非原料成本；(3)该企业采取订单生产模式(根据订单数量进行生产，即产品全部售出)．根据市场调研数据，若该产品单价定为100元，则签订9千件订单的概率为0.8，签订10千件订单的概率为0.2；若单价定为90元，则签订10千件订单的概率为0.3，签订11千件订单的概率为0.7．已知每件产品的原料成本为10元，根据(2)的结果，企业要想获得更高利润，产品单价应选择100元还是90元，请说明理由．参考公式：对于一组数据(u 1，υ1)，(u 2，υ2)，…，(u n ，υn )，其回归直线υ＝α^＋β^u 的斜率和截距的最小二乘估计分别为：β^＝∑ni ＝1u i υi －n u －υ－∑n i ＝1u 2i －n u－2，a ^＝υ－－β^u －，相关系数r ＝∑ni ＝1u i υi －n u －υ－⎝⎛⎭⎫∑ni ＝1u 2i －n u－2⎝⎛⎭⎫∑ni ＝1υ2i －n υ－2[思路点拨] (1)首先可令u ＝1x 并将y ＝a ＋bx 转化为y ＝a ＋bu ，然后根据题目所给数据以及线性回归方程的相关公式计算出b ^以及a ^，即可得出结果；(2)计算出反比例函数模型的相关系数r 并通过对比即可得出结果；(3)可分别计算出单价为100元和90元时产品的利润，通过对比即可得出结果． [解] (1)令u ＝1x ，则y ＝a ＋b x 可转化为y ＝a ＋bu ，因为y －＝3608＝45，所以b ^＝∑8i ＝1u i y i －8u －y－∑8i ＝1u 2i －8u－2＝183.4－8×0.34×451.53－8×0.115＝610.61＝100，则a ^＝y －－b ^u －＝45－100×0.34＝11，所以y ^＝11＋100u ，所以y 关于x 的回归方程为y ^＝11＋100x ．(2)y 与1x的相关系数为：r 2＝∑8i ＝1u i y i －n u －y－⎝⎛⎭⎫∑8i ＝1u 2i －8u －2⎝⎛⎭⎫∑8i ＝1y 2i －8y－2＝610.61×6 185.5≈0.99．因为|r 1|＜|r 2|，所以用反比例函数模型拟合效果更好，当x ＝10时，y ＝10010＋11＝21(元)，所以当产量为10千件时，每件产品的非原料成本为21元．(3)①当产品单价为100元，设订单数为x 千件，因为签订9千件订单的概率为0.8，签订10千件订单的概率为0.2，所以E (x )＝9×0.8＋10×0.2＝9.2，所以企业利润为100×9.2－9.2×⎝⎛⎭⎫1009.2＋21＝626.8(千元)． ②当产品单价为90元，设订单数为y 千件，因为签订10千件订单的概率为0.3，签订11千件订单的概率为0.7，所以E (y )＝10×0.3＋11×0.7＝10.7，所以企业利润为90×10.7－10.7×⎝⎛⎭⎫10010.7＋21＝638.3(千元)．故企业要想获得更高利润，产品单价应选择90元．非线性回归问题有时并不给出经验公式，这时我们可以画出已知数据的散点图，把它与学过的各种函数(幂函数、指数函数、对数函数等)图像作比较，挑选一种跟这些散点拟合得最好的函数，然后采用适当的变量变换，把问题化为线性回归分析问题，使之得到解决．其一般步骤为：[跟进训练]3．二手车经销商小王对其所经营的A 型号二手汽车的使用年数x 与销售价格y (单位：万元/辆)进行整理，得到如下数据：使用年数x 2 3 4 5 6 7 售价y 201286.44.43z ＝ln y3.00 2.48 2.08 1.86 1.48 1.10下面是z 关于(1)由折线图可以看出，可以用线性回归模型拟合z 与x 的关系，请用相关系数加以说明； (2)求y 关于x 的回归方程并预测某辆A 型号二手车当使用年数为9年时售价约为多少？ (b ^，a ^小数点后保留两位有效数字)(3)基于成本的考虑，该型号二手车的售价不得低于7 118元，请根据(2)求出的回归方程预测在收购该型号二手车时车辆的使用年数不得超过多少年？参考数据：∑6i ＝1x i y i ＝187.4，∑6i ＝1x i z i ＝47.64，∑6i ＝1x 2i ＝139，∑6i ＝1 (x i －x－)2≈4.18，∑6i ＝1(y i －y －)2＝13.96，∑6i ＝1(z i －z －)2＝1.53，ln 1.46≈0.38，ln 0.711 8≈－0.34．参考公式：回归直线方程y ^＝b ^x ＋a ^中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：b ^＝∑ni ＝1 (x i －x －)(y i －y －)∑ni ＝1 (x i －x －)2＝∑ni ＝1x i y i －n x －y－∑ni ＝1x 2i －n x－2，a ^＝y －－b ^x －．r ＝∑n i ＝1 (x i －x －)(y i －y －)∑n i ＝1(x i －x－)2∑ni ＝1(y i －y －)2，x －，y －为样本平均值．[解] (1)由题意，计算x －＝16×(2＋3＋4＋5＋6＋7)＝4.5，z －＝16×(3＋2.48＋2.08＋1.86＋1.48＋1.10)＝2，且∑6i ＝1x i z i ＝47.64，∑6i ＝1x i －x－2≈4.18，∑6i ＝1z i －z－2＝1.53，所以r ＝∑ni ＝1 x i －x－z i －z－∑n i ＝1x i －x－2∑n i ＝1z i －z－2＝47.64－6×4.5×24.18×1.53＝－ 6.366.395 4≈－0.99．所以z 与x 的相关系数大约为－0.99，说明z 与x 的线性相关程度很高． (2)利用最小二乘估计公式计算b ^＝∑ni ＝1x i z i －n x － z－∑n i ＝1x 2i －n x－2＝47.64－6×4.5×2139－6×4.52＝－6.3617.5≈－0.36，所以a ^＝z －－b ^x －＝2＋0.36×4.5＝3.62，所以z 关于x 的线性回归方程是z ^＝－0.36x ＋3.62，又z ＝ln y ，所以y 关于x 的回归方程是y ^＝e －0.36x ＋3.62．令x ＝9，解得y ＝e －0.36×9＋3.62≈1.46，即预测某辆A 型号二手车当使用年数为9年时售价约1.46万元．(3)当y ≥0.711 8时， e－0.36x ＋3.62≥0.711 8＝e ln 0.711 8＝e－0.34，所以－0.36x ＋3.62≥－0.34，解得x ≤11，因此预测在收购该型号二手车时车辆的使用年数不得超过11年．1．两个变量之间的线性相关程度越低，其线性相关系数的数值( ) A ．越接近于－1 B ．越接近于0 C ．越接近于1D ．越小B [由相关系数的含义可得：两个变量之间的线性相关程度越低，其线性相关系数的数值越接近于0．故选B ．]2．如图所示，给出了样本容量均为7的A ，B 两组样本数据的散点图，已知A 组样本数据的相关系数为r 1，B 组数据的相关系数为r 2，则( )A ．r 1＝r 2B ．r 1＜r 2C ．r 1＞r 2D ．无法判定C [根据A ，B 两组样本数据的散点图知，A 组样本数据几乎在一条直线上，且成正相关，∴相关系数为r 1应最接近1，B 组数据分散在一条直线附近，也成正相关，∴相关系数为r 2，满足r 2<r 1，即r 1>r 2，故选C ．]3．对于线性相关系数r ，叙述正确的是( )A ．r ∈(－∞，＋∞)，且r 越大，相关程度越大B ．r ∈(－∞，＋∞)，且|r |越大，相关程度越大C ．r ∈[－1,1]，且r 越大，相关程度越大D ．r ∈[－1,1]，且|r |越大，相关程度越大D [相关系数r 是来衡量两个变量之间的线性相关程度的，线性相关系数是一个绝对值小于等于1的量，并且它的绝对值越大就说明相关程度越大．故选D ．]4．若回归直线方程中的回归系数b ^＝0，则相关系数r ＝________．0 [相关系数r ＝∑n i ＝1 (x i －x －)(y i －y －)∑n i ＝1 (x i －x －)2∑n i ＝1 (y i －y －)2与b ^＝∑n i ＝1 (x i －x －)(y i －y －)∑n i ＝1 (x i －x －)2的分子相同，故r ＝0．]5．在一次试验中，测得(x ，y )的四组值分别为(1,2)，(2,0)，(4，－4)，(－1,6)，则y 与x 的相关系数为________．－1 [法一：x －＝1.5，y －＝1，∑4i ＝1x 2i ＝22，∑4i ＝1y 2i ＝56，∑4i ＝1x i y i ＝－20，相关系数r ＝－20－4×1.5×1(22－4×1.52)(56－4×12)＝－1．法二：观察四个点，发现其在一条单调递减的直线上，故y 与x 的相关系数为－1．]回顾本节内容，自我完成以下问题．1．你对相关系数是怎样认识的？[提示] (1)样本的相关系数r 可以定量地反映出变量间的相关程度，明确给出有无必要建立两变量间的回归方程．(2)|r |很小只是说明两个变量之间的线性相关程度弱，但不一定不相关．2．散点图和相关系数都可以确定两变间是否具备相关关系，两者有何区别与联系？[提示](1)散点图从形的角度来判断；相关系数r则是从数的角度来判断．(2)判断变量之间的线性相关关系，一般用散点图，但在作图中，由于存在误差，有时很难判断这些点是否分布在一条直线的附近，从而就很难判断两个变量之间是否具有线性相关关系，此时就必须利用样本相关系数来判断．(3)样本相关系数r只能描述两个变量之间的变化方向及密切程度，不能揭示二者之间的本质联系．(4)样本相关系数r可以定量地反映出变量间的相关程度，明确的给出有无必要建立两变量间的回归直线方程．。

健身步道绩效报告范文模板

健身步道绩效报告范文模板背景介绍健身步道是一种特殊的公共场所，为民众提供了锻炼身体、享受自然、放松心情的场所，随着生活水平的提高，健身步道已经成为社会上一个热门的场所，但是如何管理和评估健身步道的效益，成为一个重要的问题。

评估指标为了评估健身步道的效益，需要制定一系列的评估指标，以反映健身步道对社会，对居民，对环境，对经济等各个方面的影响。

以下是健身步道评估的指标：1.健康指标：反映健身步道对人体健康的影响，如计算运动量、身体指标的变化等；2.社会指标：反映健身步道对社会的影响，如吸引游客数量，增加社交互动等；3.环境指标：反映健身步道对环境的影响，如对自然资源的影响、城市景观的改善等；4.经济指标：反映健身步道对经济的影响，如为本地区带来的商业机会，带动相关产业等。

数据采集为了评估健身步道的效益，需要进行大量的数据采集和处理。

具体的数据采集方法包括：1.健康指标：通过体测和运动记录表，评估跑步、散步、球类和柔道等户外体育运动对身体的影响；2.社会指标：通过游客调查表、流量记录表等方式，记录游客的数量、游览时间、整体满意度等，以此来反映健身步道对当地社会的积极影响；3.环境指标：通过环境监测、景观和环境满意度调查、生态监测等方式，评估健身步道对生态环境的影响；4.经济指标：通过历史数据统计和提货单记录等方式，记录健身步道下的体育器材和设施供应商的数据，以此来反映对经济的影响。

报告分析根据以上的评估指标和数据采集方法，制定出健身步道的绩效报告分析方法。

主要包括以下几步：1.将采集到的数据进行整理，分别计算健康指标、社会指标、环境指标、经济指标；2.对于每个指标，采取不同的分析方法，包括相关系数、对比分析、统计分析、回归分析等；3.综合分析所有指标，得出健身步道的整体绩效。

结论根据健身步道的绩效报告分析，可以得出以下几点结论：1.健身步道对人体健康和社交行为等方面的影响，是积极的；2.健身步道对当地经济的促进作用，是受益于当地居民数量的增长和平均旅游消费水平的提高的；3.健身步道使得公众能够享受更好的城市和自然环境，并且能够增进对于生态环境的认识。

血清游离维生素D3及总维生素D3与慢性阻塞性肺疾病患者肺功能的相关性比较

血清游离维生素D3及总维生素D3与慢性阻塞性肺疾病患者肺功能的相关性比较彭丽慈;黄河;方智野;张敏;周燕宁【摘要】目的对比血清游离维生素D3及总维生素D3与慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者肺功能的相关性,探讨血清游离维生素D3是否能成为预测COPD患者病程及预后新指标.方法选取该院2012年6月-2015年6月收治的COPD患者120例,检测其第1秒用力呼气容积占预计值百分比(FEV1％)、第1秒用力呼气容积占用力肺活量比值(FEV1/FVC)、血清总维生素D3(以血清总25-羟维生素D3水平表示)、血清游离维生素D3(以血清游离态25-羟维生素D3水平表示).结果血清游离维生素D3及总维生素D3与FEV1％、FEV1/FVC均呈正相关且差异有统计学意义(P＜0.05);血清游离维生素D3与FEV1％及FEV1/FVC的相关系数明显高于总维生素D3与FEV1％及FEV1/FVC的相关系数(P＜0.05).结论血清游离维生素D3与COPD患者肺功能相关性更高,对预测COPD患者病程及预后有一定价值.【期刊名称】《中国医学工程》【年(卷),期】2016(024)004【总页数】2页(P89-90)【关键词】总维生素D3;游离维生素D3;慢性阻塞性肺疾病;肺功能【作者】彭丽慈;黄河;方智野;张敏;周燕宁【作者单位】广东省深圳市第二人民医院暨深圳大学第一附属医院呼吸科,广东深圳 518035;广东省深圳市第二人民医院暨深圳大学第一附属医院呼吸科,广东深圳518035;广东省深圳市第二人民医院暨深圳大学第一附属医院呼吸科,广东深圳518035;广东省深圳市第二人民医院暨深圳大学第一附属医院呼吸科,广东深圳518035;广东省深圳市第二人民医院暨深圳大学第一附属医院呼吸科,广东深圳518035【正文语种】中文【中图分类】R563慢性阻塞性肺疾病（chronic obstructive pulmonary disease, COPD）对人类健康威胁严重，据估计2020年其将位居全球死亡原因第3位[1]，可见必须加强该疾病的基础和临床研究。

空间相关系数

空间相关系数空间相关系数是一种用来衡量空间点之间关系的指标，它可以用来测量空间点之间的空间相关性。

这个指标由美国地理学家布莱恩韦斯特尔在二十世纪九十年代初发明，其目的是用来研究地理空间模式中的空间点的关系。

关于空间相关系数的定义，一般来说，它可以应用于任意空间分布的随机变量，用来表示所考察的空间点之间的关系。

空间相关系数是一个测量指标，它可以用来测量空间点之间的空间相关性，它反映了空间点之间的关系是程度，从而可以用来推断某一指定的位置的空间相关性。

它可以用来衡量一个空间模式中的某种关系特征，这种特征是用来分析空间模式中的相似性的。

它将测量的结果映射到一个[0,1]的数字范围中，如果范围内的值越高，代表空间点之间的相关性越强，反之越低，代表空间点之间的关系越弱。

空间相关系数可以被应用于不同的领域，它可以被广泛地用来分析地理与社会空间模式之间的关系，也可以用来分析空间上的人类活动，比如人口分布、财富分布、交通流量等等。

这种指标可以用来估算与分析不同空间位置之间的关系特征，并由此推断出某一特定位置的空间相关性。

此外，空间相关系数还可以用来检测空间模式中的聚类现象，以及在空间模式中产生的某种模式化现象。

空间相关系数也可以用来研究不同时间点之间的空间相关性，通过比较被测量的空间点在不同时间点之间的相关性，从而可以分析空间模式的变化特征。

它还可以用来比较不同空间模式之间的空间相关性，从而可以更好地了解比较空间模式的关系，对比两个空间模式之间的相似性。

空间相关系数是一种重要的空间分析技术，它可以帮助我们更好地理解空间模式之间的关系以及相关性的变化，并可以更好地分析空间模式中的聚类和模式化现象，也可以帮助我们更好地比较不同空间模式之间的相似性。

对地理学等领域的研究者来说，空间相关系数可以作为一种重要的研究工具，从而帮助他们更好地理解地理空间模式的关系。

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求Pearson积矩相关系数、Spearman秩相关系数与Kendall等级相关系数
proCorrelation_test
X=[6,9,4,3,5,10,2,1,8,7]
Y=[6,5,10,2,3,9,7,4,1,8]
print,'Pearson correlation coefficient:'
print,CORRELATE(X , Y) ;Pearson积矩相关系数
print,'Spearman (rho) rank correlation'
print,R_CORRELATE(X, Y) ;Spearman秩相关系数
print,'Kendalls (tau) rank correlation: '
print,R_CORRELATE(X, Y, /KENDALL) ;Kendall等级相关系数
end
(1)两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积矩相关系数
(2)不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描
述.Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。

对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。

Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。

(3)Kendall's tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。

对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格。