johansen协整检验步骤详解

携整检验误差修正模型。第一步，依次输入 linywin lix 二、 liex 四、绘制线图的目的，判断是否存在线性变化趋势， 即是否存在随时间变化出现增减变化。第二步，建立回归模型，输入 lsycx 二 x 四，点击内容保存。 第三步，建立残插序列一一方法一，在回归估计下方输入 january 一一等于 reseat。 方法二，在模型中找到残叉序列空白处，单击右键新建一个序列， 在模型窗口找到序列 residuo 的述职，复制 residuo 下面的述职粘贴到新建的序列。 如果怀疑用 general 的到的数值和 resitual 的数值不一样，可以打开序列一一进行对比， 两者差别不大，退出进行下一步。 第四步，残差序列单位跟检验 三个选项，结局项、趋势项二者不存在，都做一遍，保留替职。最小的检验结果 只看 adf 值，下方零借值以及其他数值均不看。结合第一步限图结果，查写整检验零借值表，找到变量三长数项无趋势项对应的数值。 拿出课本副录，写整检验临界指表下方有备注方程，将述职引入方程中，替为样本容量， 因为 t 等于负四点五二五九零三 c 等于负四点一四三八四三五，说明协整关系成立。 如果斜整关系不成立，做自相关和一方差检验，修正后再求出残差，重复写整检验步骤， 本立方程不存在自相关。 第五步，误差修正模型，输入 nsdycdx 二 dx 四一一一 点击内容保存。如果出现 p 零点一的情况，采用逐步回归法剔除变量。 本例误差修正模型结果如上显示，在短期内，如果受到外部冲击，使变量之间的关系偏移了长期轨迹，将由每年以零点八八比例的力度使变量之间的关系被拉回。

各位同学大家好，今天介绍一下关于这个恶魔型的建立，基于斯贝塔。首先的话我们就是打开这一份，就是导入你的数据之后，首先我们要进行一个年份的设定， tsa， 然后的话我们第一步做的就是单位跟减，单位跟减有两种方法，第一种的话就是通过代码生成一些差分之后用 dflur 命令来进行做，我们可以运行一下， 然后这边的话就是我们生成的一个单位跟的一个结果，然后可以通过这个表格可以看出这个是对 love led 做了一届差分之后的一个表格，他的那个 z 指师傅的六点六三五 p 值是等于零的，所以可以拒绝人员假设，说明经过一些差分之后他是稳定的，同样我们也可以对那个呃利润也做一个同样的一个底分了。 嗯，第二步的话我们就是要做那个斜针减压，斜针减压的话主要是通过一个回归产生一个残叉，这是我们残叉的一个名字，嗯，然后的话这个就是残叉名字这个地方是可以变的。然后我们做一个嗯， dfo 的一接的一个回归，我们可以看一下结果， 这个就是我们的一个回归方程， rack 是我们的回归方程，然后这个 predict 就是我们预测的一个残杀，然后对残杀做的一个单位跟检验，然后这是我们检验的一个结果，它是负的，二点八六零是比这两个的绝对值，这三个的绝对值都要达，说明我们的模型的残， 他是通过了卸妆检验，说明他是长期稳定的，长期存在均衡的稳定，因此我们可以建立旺膜型， 嗯，按摩型的话，他这里的话就是 visoc， 这里选择我们的两个变量 max like 就是我们这里可以选任何一个数字，只要比二代大就可以。然后的话我们就是选择我们这个 vi 模型的一个 比较合适的一个之后接触，然后这个看法主要就是看那个心在哪个上面，哪一行打多，我们就选几接，然后在一我们这边就选一接之后模型，所以的话我们在估计这个望模型的时候，这个 lens 就选一， 这个就是我们得到的一个估计方程，然后这个是分别这个这个的话就是让那个浪 l 而作为音变量，这是浪 l d， 而 d 作为音变量得到两个估计的回归方程。 接下来的话我们就是要做一个自相关检验，自相关检验的结果就是说他都屁直都比较大，这里我们直接可以看到他是没有自相关的，什么模型也是可以用的。下一步的话我们做那个单位跟检验， 就模型整体的一个模的单位跟可以看到他全都位于园内啊，这个位于圆边缘上的点到底是不是的话，我们可以看这里零点一零零七四六也是非常低的，我们可以就是说他满足了一个稳定性的假定， 即使就因为他低，高出来的部分很小，我们一般是要需要这个模式小于一的，但现在也不错。 接下来的话我们做那个格兰杰英国检验，嗯，通过这个表的话，我们可以看到这边的配置是比较显著的，上面的配置不显著， 所以我们就说 l l d 是那个他的啊，一个原因就是说 l l l l l l l d 的一个原因 就是它是 y， 它是 x， 而且是显著的，但是这边的话它就不显著，就说明它落完了 d 不能作为原因。然后的话，下一步的话我们就是考虑镇交化的脉冲小音图去衡量到底是一个什么样的变动。 这两行命令的话就是我的这个数据，他可能出来的图是看不到的，可能就是数据不太合适，但是我们的命令今天主要就介绍一下命令，所以这两个命令我们可以换在其他 他的数据，当样本量多的时候，他也就出来结果了。这就是关于 stat 里面恶魔型建立的一个整个过程，大家如果有需要代码或者什么的可以私信我，谢谢大家。

实证分析啊，他进行一个，呃，描述性分析啊，首先我们点 s， 二选 nsn， ds， 呃， idp， 因为你这个数据啊，呃，你就变量选择了 太多了， interesting， 然后 interesting， let's go， let's go， 完了，我点不了了。 disco will come on， ok， 这是我们的结果，第一个结果 看我这个蛋跟点点怎么做， 看到没这水平，然后这个已经，这个，这个，这个三个是会点这两个，然后这三个下面是 就随便一点就行，两个符合就行即可。然后携程检验，携程检验我们一般是根据这后面做的 vr 模型，因为你这个模型啊，他这个 vr 呃出来的不是太好 啊，所以我只我没有全用所有的边量，因为有些边量他确实是，呃用不上的，好吧。嗯， interest， 然后是 led gdp， 然后 ds 这个余额，然后 fm， 嗯，然后呢？ sorry， 然后我们直接 vr， 那我们先做个 vr， 看到没有？然后我们首先我们其实要做的这个信息准则，但是信息，呃，不是，不是信息准则，我们首先要做的是这个平衡性检验， 对，这个平衡线就说明， ok， 我们这个之后一期是同，呃是符合要求的。然后我们再去呃 做歌单结，这个，这个歌单结结果出来了， 对，这就是歌单结结果，这最后一期的结果你可以复制过去。

好，那我们开始进行第九节致和检验的学习啊，像我们的统计，他首先把这个资料要分成就是两种情况，一种呢就是非参数检验， 另外一种呢就是参数检验。参数检验呢是哪些？就是像我们前面学的像那个体检验呀，封查分析啊，这些都属于参数检验。 那什么情况用非参数检验呢？就是比如说是像一些数据分布不明的啊，两端的数据 不清楚。另外还有一种情况，就像我们进行不下，因为咱们替检验和方查分解，他是不是要求要有什么正态性方查其啊，那如果达不到这种要求呢？那我们就是肯定就考虑 治核检验，对吧？就是不是治核就是非参数检验。非参数检验呢，最代表性的检验方法呢？那就是治核检验。好，我们先看一下参数检验的定义是什么？参数检验的定义就是以特定的总体分布 啊，就比如说是向正态分布啊，作为前提，对总体的参数 啊，对总体的参数进行假设检验。这类假验，假设检验方法呢，我们就称它为参数检验啊。首先呢就是 以特定的总体分布对总体参数啊进行检测检验。你像呢，最典型的就像计量 资料的体检验。体检验的应用条件是有三方面，小样本、正态性缝插器啊，他的假设检验对象呢，就是通过我们对样样本的统计量分析，对吧？来 来得到一个总体总体参数的一个情况啊，他的假设简单，对象呢，就是 正太的总体军术啊，当然体检主要是进行的。是啊，就是两个样本之间的比较，那如果就是限制了多组呢，那么就可能考虑的是方差分析啊，这些呢都是属于啊参数检验。 那非参数检验的非参数检验的特点呢？它是 最显著的特点就是他不受总体分布的限制，他不像参数检验，他要求总体分布，他是正态分布啊，这些他没有这个要求，他比较任意啊，他的适用范围比较广，而且呢是简便易学的， 所以呢，我们又又又把非参数检验称，为什么称为任意分布检验啊？因为他对总，他对数据的分布呢，没有一个特别的要求 啊，比如像一端呢，或者两端有不确定，有不确定的一些数值啊，比如些，这，呃都无穷大，这些数值不确定 啊。另外呢，还特别适用于哪哪种情况，哪种资料呢？就是等级资料啊，经常我们有时候做临床检验工作，不是像定性实验，对， 对吧，有一个家，两个家，三个家，四个家啊，他是分等级的，对吧？这种资料等级资料的检验呢，他也比较适合的就是非参数检验，因为这种资料你不能拿他去做啊，计量资料这些体检验呀，对吧？ 啊，体检验呀，房产分析这些不可能吗？所以他就需要的是非参数检验啊，而且他可以推断呢组间的一个等级差别啊， 这和检验呢，是非参数检验中的一种，还是比较有代表性的一种啊，他一般是对数据呢，从小到大进行排序，并且呢在排序号上呢 啊，这个排序号呢，我们在统计学上把它统称为治，这就是为什么叫治核检 检验，治核检验啊，说白了就是每一个治的核啊，得出来一个治核，然后通过他的治核的值啊，去比较啊，去那个 与他的那个啊止咳检验的那个分布表比较比较，他是批大于零点零五呢？还是小于零点零五啊？用数据的那个质来代替了原始数据 啊，等于他不像计量资料，计量资料体检验方查分析，我们就是拿具体的他的数据啊，具体数据，比如去求他的 x 八值呀， 啊，去求他那个分叉值呀，啊，那这个不是，他是等于是把数据啊进行一个编， 编制有一个编制的过程，然后对每个制比如政治复制进行一个相加，求出一个致和啊，然后再与他那个相应的那个那个那个表格 啊，这个检验那个表格上面的，这次的去比较，看他范围是否在这个范围内啊？ 质合检验呢？他对总体分布的啊，这个形状差别呢？他不敏感，这就是为什么他不受总体分布的限制啊，对总体分布的差别，他的总体分布的位置差别是敏感的啊。 好，通过学习治核检验的定义以外呢，下来我们要讲的就是那大家都知道，那我们就想说那个治核检验有没 怎么用，我们拿到一个资料怎么去用这个止咳检验啊？那首先是如果是能达到非参数检验的，就是这个资料，我进行评估以后，他是正态性分叉期，他是达到参数检验的条件，那肯定是优选参数检验 啊，我不可能把一个好的好的一个木料去当废柴石，对吧？他肯定是如果是达到一个啊参数检验的标准，我肯定是走参数检验的啊，这点大家一定要清楚， 满足不了这些参数检验的条件下来，我们才能考虑非参数检验。那我们就看非参数检验就是代表性就致和检验嘛，他的应用范围，他的试用范围什么？首先就是刚才说的什么等级资料，又叫有序分类资料，就临床上 我们经常在评估药物的疗效，比如抗生素疗效的时候，我们是不是就用的是啊，有效无效啊，进步痊愈这些啊来代表其他，就是一个 啊，是分等级的。另外呢，就一些定性实验，比如说像粪饮雪实验啊，阴性阳性啊，一个加两个加三个加，是吧这种，这个就是一个等级资料啊。像这种等级资料呢，那肯定呢用的是 非参数检验，我们要使用非参数检验啊。二呢，分布类型未知的资料啊，就是我不知道他的分布类型是什么情况啊，但肯定他不是正态分布啊。这种情况呢，那我们就要考虑用非参数检验。第三呢，就数据 一端或者两端有不确切的纸啊，有不确切的纸，那这种呢，因为有这种不确切的纸，你如果走参数检验的话，可能就会得到一个啊，比较不正确的一个结果 啊，得到一个不正确的结果，所以呢，这种情况呢，就推荐用的是非参数检验啊。 第四，不符合参参数检验的条件的资料，就比如说是他是不是正态分布是吧？是不是正？我们那个体检验房产分期，他要求正态性房产期 啊，他没有正态分布，他说他方插不起，那这种情况，那除了边量转换呀，啊， t 皮检验呀，这些情况以后还是考虑啊，我们也考虑可以使用非参入检验里面的致核检验 来进行一个判断啊。好，那么下来呢，我们先讲一下啊，就是具体的实践工作中会遇到的情况啊，第一种呢，就是像配对设计的 啊，配对设计的一个差值的符号之和检验啊，一说配对，那可能他是凉凉一个相对一个匹配的一个结果啊，凉凉匹配的一个一个资料啊，他不是一个独立的啊，他不是这个独立的纸和检验啊，他是一个配对比较的。 首先还是第一步统计的三大，嗯，统计分析的三大步骤嘛，第一步啊，第一步什么？建立假设检验啊，确定检验水准，那我们这里的 h 零 就我们的无效假设呢？怎么设呢？因为他是配对比较的，所以我们比较的是什么？是比较的，是他们的差值就默认，如果他们的差值呢，是零的话，那我们就认为他们两个两指呢，没有统计学的差异 啊，那如果他们的差值不为零呢，就认为他们是有统计学差异的啊，那这时候我们的无效假设啊， h 零就认为怎么写呢？就写差值的总体均位中位数 啊，总体军位数中位数，这里看还是用的是总体的中位数啊，因为首先他的资料的分布不是正太分布啊，这是质合检验的一个特点，不是正太分布不，不用他那个。呃，均数 比较，我们用中位数啊，中位数来比较就是扎体的差距的总体均中位数呢是零， h 一就是贝则假设呢，那就是总体的中位数呢，不等于零， 减压水准怎么设？那还是原来的那标准啊，阿尔法等于零点零五。好， 第二步呢，就是第一步进行完了，就是建立假设，假设检验呢，第二步就是球， 是吧？检验的统计量，这种统计量呢，我们称为他一个 t 指啊，是 t 指，其实是痣和痣 啊，是他的一个政治，或者是复制一个治核的一个治。这里面要注意什么？就是在治核检的时候要注意 省略所有差值为零的对子数，就是质合检验里面出现零的话，就可以省略不拒了 啊，省略不惧这时候，那你那你的对子数就肯定要少，比如我有十个对子里头有有一个对子呢，差值是零的，我把它省略到，但是我的对子数这是我就把它有效对子数我就称为他只有九个。 你不能是说的是十个啊，其实只有九个有效的，那就不可能我们只报有效的啊，就是你把差之为零的省略掉了，那总体的对的数呢？要相应的减少。 第二，第二步是干什么呢？就是按 n 个差值的绝对值从小到大会编制，首先按他的绝对值去编制，编完制呢，再根据 他的正负号，给他前面把正负号添加。好啊，最后呢，再统一计算他的正的致策和负的致策。如果遇到 绝对值是相等的，就刚好两个呢，两个值是相等的，那我就可以取平均值次， 比如我两个值都是一样的，是吧？我两个值绝对值都是一样的啊，就都是我。他排序呢，就是因为他是两个，可能一个排到十，一个排到十五，就两个，如果分别的一个人排到十一个排十五，那我求他的平均支持可能就是十点五 啊，把他来一算，你就取他的平均之次就完了啊。这里注意一下，当样本角少的时候啊，相同 质又比较多，结果呢会出现一些偏差啊，因此呢，要提高测量的精准度，避免出现较多相同的质次啊。 下来一点呢，就是最后就是我们要取，就是把政治求和，把复制求和就是正复制，分别求和，不要在一块混淆啊，各是各的政治和和 复制盒，一般呢就是哪一个小，我们就用哪一个去比较啊，比如我做出来可能政治盒比较小，那我就用政治去跟他的那个标准那个范围去比较 啊，如果复制小，我就用复制啊。第三呢就是第三步是干什么？就确定 p 制， 做出统计，统计推断啊，就是当 n 小于等于五十的时候，我们就是刚说那个就是替戒指表是吧？啊，替戒指表，我们拿我们求出来的 政治或者体制，政治或者复制的核去啊 t 戒指表中的情况去比较啊。最后得出结论，开始 p 是大于啊，零点零五呢，还是小于零点零五啊？当然还有一种情况呢，当 n 呢 大于五十的时候，我们就要用正太近视法去做一个优检验啊，这个公式呢，就是这个情况啊，这个公式就是当 n 大于五十的时候，是 用正太监视法。这里面的 tg 啊，大家注意一下 tg 啊，这个公式其实大家没有必要记，如果考试出道的话，他会把公式出出来啊，因为这个公式相对比较复杂，如果是去 呃，就是考大家计算的时候，正常情况下他会把这个公式列出来啊，你只需要带入，这里面需要注意就是 tg， tg 呢，就是什么是 dg 个相同质的个数 啊，就是我们在呃，我们在排制编制的时候可能有相同质，这里面就是第几个相同质的个数啊，好 质合检验的基本思想是什么啊？就是在配对的呃， 样本中啊，这个是指的是就是我们配对比较的啊，配对比较的差值之和检验就是在配对的样本中呢，由于随机误差的存在，对就各对差值的产生呢，它是不可避免的 啊，就是这个差值是不可避免的，假设我们两种的处理的效应是相同的，那差值的总体分布他应该是一个对称分布，所以呢，就认为这个差值的总体中位数是零 啊。如果这个假设是成立的，那么样本差值的政治和与复制和应该是相差不大的啊，应该是接近 n 乘以 n 加一除四啊。那么当正复制和呢相差悬殊比较大的时候啊，而且又超出了抽样误差可以解释的范围呢，就有理由怀疑这个假设啊，怀疑我们的假设，从而呢， 我们就拒绝啊，从而我们就有理由什么拒绝 h 零。 好，下来我们进行一个举例，就是对配对设计的差值，配对设计差值的符号致和检验的一个举例。 先看题，题目啊，就是用本粉法和恩同法啊，这两种方法呢，对某灵芝样品中的灵芝多糖 含量进行测定，检测了六个样品，测定值呢，见下表。试问两种测定方法的两种方法的测定结果呢，是否不同啊？首先看这就是个典型那个配对比较，你看是用两种方法 对什么同一样品进行检测的，对吧？两个不同的方法对同一组样品，就是这六组样品，他是一组的，六个样品是一组的啊，进行检查检测，对检测结果的一个分析，这是非常典型的配对比较 啊。首先第一步建立假设检验，确定检验水准无效。假设呢，就设为本粉法和 n 同法呢，两法测定的差值的总体中位数呢等于零。贝泽假设呢，就认为是本分法， n 同法两两种方法啊，检测的差值的总体均位数中位数不等于零 啊。阿尔法检测水准呢，检验水准定为零点零五啊。那我们看一下这个表，这个表很关键，把题读完最重要就是表啊，正常如果考试的话，他在这边制次，他不给你排哦，是你自己要去排的啊。 本分法，这是这么多结果， n 同法对六个样本的结果，然后这边呢，分别去求他们的差值，那么用差值的绝对值我们先进行排 至啊，从小到大去编制嘛，对吧？最小的是不是就七点二五十一，下来是八点三八是二，其次是十二点一二，第三名是吧？那第四名是二十一点二二，第五名是二十五点八二，第六名是五百七十八点零六 啊，这时候呢，排完治了以后呢，再根据他们的差值给他定好符号啊，你看差值带符号的这字次上把符号也带， 那么我们就出现有相应的政治和和复制核进行计算，政治核呢是七，复制核呢是十四啊，那么可能选，就刚刚说的选比较小的这次核，那么选的是七啊，进行那个 替戒指表的一个查阅啊，那像 计算统计量第二步，计算统计量啊，第一步呢，就是求各对差值的，还有各对测量值的差值建表的第四列，那个表的刚才那个差值已经列出来了，对吧？ 那个编制里面第二步，编制，编制里面要注意的就是再强调一下，一定要按差值的绝对值由小到大去编制 啊，考试的时候就记得是由小到大，而且是绝对值啊，不要考虑正负号，这时候编制的时候不要先不要考虑正负号，并且按差差值的正负再值，就是你把它编好了以后，按差值的正负 在制次前面冠以正负号，并分别计算差值的政治核啊，还有呢，他的复制核，像我们的第五列啊， 还要注意什么情况？在编制的时候，如果出现差值是零的时候，这时候把这所数据要舍却不计， 但是你相应的样本的含量要减去一，比如刚才我们那个六组六个样本出现了一个差值为零，那我们的 n 呢？我全当就是五，就不是六了 啊。还有如果差值的绝对值是相等的啊，符号呢，不同就求他的平均至策，平均至策啊，就是比如说一个人 正的一个是负的，虽然差值都一样，但是我必须要求他的平均之次啊，当符号一样的，他都是在正的或者都是负的时候，那我就可以顺着赤子，我顺着他的智次去排了 啊，就没有必要，反正虽然一样，我就顺着排嘛，比如这个第五名，一个第六名就那样排下去了，但是符号且记符号不同的时候，可能虽然一个第五名，一个第六名，但是一个正，一个负，我这就要求他的 平均之次，这是我就可能算出来。比如一个第五，一个第六平均之次是五点五，那我就是一个冠以正的五点五，一个冠以负的五点五。啊，这个要记住。 第三呢就是求治和确定检验的统计量体质，像这个这个资料呢 求出来他的正的致和呢是七，负的致和呢是十四。我们用什么用？选比较小的吗？对吧？我们选那个 t 等于七这个去比较。

哈喽，大家好，我是七十二，今天呢来跟大家跟大家分享一个我自己觉得非常非常不错的一个 临床实验啊。关于临床实实验这个问题，因为我们家是入组的吗？有很多病友来问我，其实我要跟大家交代一下，就是说如果信息不是很多的话，这个临床实验没办法让别人来帮你选啊，最起码你自己要有一定的基础知识，至少能读懂入组标准和排除入读的标准， 你才能去自己选择啊，别人是没办法帮你选的，只能说是实验选择了我们，不能不能说是我们去选择了实验啊。 啊。今天这个临床实验呢，是有关于奥拉帕利一线维持的非常不错的一个临床实验啊。还是从头开始跟大家交代一下怎么来查找临床实验啊。首先 我们要登录这个网站啊，就是要临床实验登记与信息平台公示公示平台的这么一个网站，是一个权威的网站。然后来到这个网站，我们可以搜卵巢癌 回车，然后就进到了卵巢癌的这个页面，里边有很多的这个临床实验啊。大家一定要再三强调跟大家一定要选择去适合自己的临床实验，不要为了参加实验而去参加实验啊。之前做这些临床实验， 这个视频是跟大家交代过，自己最喜欢的就是这种我把它称为中国特色的临床实验啊，也就是说药物已经在 国外上市，或者已经有，在一些方面已经有明明显的这个疗效了，然后他又来做新的试验证的临床实验，这类临床实验是特别好，特别 划算的啊。那今天要跟大家说的这个临床实验，就是这个临床实验。大家看一下这个号啊，不要搞错道。搜索的时候二零二一一六二二。这个关于奥拉帕力片的临床实验。这奥拉帕力他这个临床实验里边网站里边有，还有其他的，你比如说这个 啊，比如下面这。下面还有这个，我们今天要说的就是这个编号为二零二一幺六二二零零实验。然后适应症呢，是接受胰腺寒脖化疗后达到缓解的巴克野生型晚期卵巢癌。我高级别降液性和子宫内膜 内膜癌，只有这两种分型。只有这两种分型，那我们就直接可以点这个进去。点这个进去，首先就是基本信息这些，这比较重要。就是申请人名称，申请人是阿斯利康啊。这这块可以说明什么呢？说明 说明那个临床实验。呃，他实验组的药物是原研的奥拉帕里啊。是原研的奥拉帕里，因为有的时候可能会有这种国内的纺织药啊，也来做这个药物相似性的临临床实验。他的公司可能就是别的公司。 那今天这个公司是 a z 阿森尼康。也就是说这个咱们实验组吃的是原研药啊，吃的是原研药。呃，下面这些我们可以简单看一看啊。可以简单看一看。 呃，主要还是试英能，那会试英征刚才也跟大家说了。那大家可能会有个问题，那不是看野生型的对吧？那还包括爱差的阴性和阳性。那这个左， 呃，如果入的话，有有没有什么要求啊，可以明确告诉大家啊。这个组，呃，从字面意识的上看来看来的话，是需要 ix 还是离阳性啊？是需要。 哎，这样行，我们在后面也会讲得到啊。在后面也会讲得到。然后我们接着往下看，这些信息其实都不是很重要， 重点还是入牌标准啊。入牌标准，入牌标准，到时候大家就自己看嘛。然后我这边可以挑着这个重点的跟大家说一说。 呃，其实就是一线维持，大家应该已经很了解一线维持什么意思了。嗯，没有什么特别重点的，好排出标准，大家也要自己再看一下啊，一般来说都是没问题的。然后另外就是他的实验组和对照组， 时间组。奥拉帕力片他分两种，就是一百五十毫克规格的和一百毫克规格的。这时间组安危剂就是安危剂了，规格都是一样的。但是药吃了吃， 吃了啥危机，吃了啥危机。好吧。呃，终点那些我们也没必要看。然后 主要研究者，主要研究者的是咱们比较熟悉的两位医生，因因为是引入铁教授，因为周年青教授，大家都都知道，都认识，对吧？呃。另外就是参加的机构这一块，参加机构有很多医院啊，很多医院。 你看有这么多医院？呃，山东省，四川省，浙江省，上海市，重庆市，北京市 哦，天津市基本上有很多了，都可以参加。还有国外的，你看还有国外的。嗯，然后伦理委员会这些不用管。哎，有一个信息我得给大家找一下，就是因为他说是 野生行吗？然后他我印象里他会写了一个呃哦，在这在这在这这句话大家重点要看一下啊，这是一个大原则。然后 不要看野生型， wt 野生型啊，然后 hr d 阳性啊，肿瘤且接受过一线标准化疗后达到 cr 或 pr 的三期或者四期啊，输卵管癌和抚摸癌的受试者证明奥拉帕力作为。 这是什么有效性。呃，这个实验是不错的啊，原颜的奥拉帕力，而且要 hr 的阳性啊。虽然说现在没有明显的证据， 主要拉帕力对 hrd 阳性他是一个有效的。但是说从药理上来说，从药理上来说，只要你存在 hrd 阳性啊，你的那个对帕皮一直 记得响应，理论上来说应该是不错的啊。应该是不错的。现在也确实会有一些 权威的医生在那个 hr d 阳性的患者里面，会给他们使用的奥拉帕力，会给他们使用的奥拉帕力。然后现在有证据，帕拉曼的实验就是 hr d 阳性他的。现在有证据的是，其实是奥拉 联合背法对吧？是奥兰联合的背法。那希望这个实验数据早点出来，看看这个阳性的联合背法和布也联合背法能差多少，毕竟现在 被罚还报销不了对吧。然后我们如果说有经济困难的家庭，然后也是爱差离阳性，不能负担费用的话，这选择这个实验，我觉得是非常非常不错的一个实验，可以说就是白给还有有效的这么一个实验啊。呃，好了，今天就跟大家分享到这里， 望呃有更多符合条件的呃，又想参加的实验来参加到这个实验里面。非常优秀的一个临床实验。我觉得是啊。啊，今天就到这，大家拜拜。

jd 不相定性与定量操作过程，这是我找的一个碳酸钙，也是数据。首先我们来看一下全部的风，我们可以缩放界面，右键是缩小，左键是放大，上下这个位置也是一样，左键是强度提升，右键是强度下落。然后我们就右键点 church match， 选择几个裤点， ok， 这时候会提示你是否要扣除背底。这个是石膏， 但这个风没匹配上，那么肯定有别的物象。往下看，硬石膏的风匹配上了， 这有一个小风，硬石膏也都匹配上了，这个风是石膏的，直接就给匹配好了。把这两个都勾选上，勾选之后退出来，这个卡片就已经倒进去了，在这可以看卡片，然后点 这个 hhkl 指数就显示出来了，然后点击 n， 他就会告诉你这个物质是什么，这是一水和硫酸钙，这是硫酸钙。点击完这些 基本上定性工作就完成了，你就知道了有哪些物项。定量是首先按照 rir 方法，点击 similate pattern， 先你合一下，然后 overlay， overlay 可以多点几次 overlay 之后点这里就可以看到一个比较快速的定量方法，就是 wt， 一个是百分之六十五，一个是百分之三十五。

嗯，上一个视频我给大家分享了单样本体检验在 spas 软件中的具体操作步骤。嗯，这个视频呢，我给大家分享一下独立样本体检验在 spas 软件中的一个具体操作流程啊。嗯，进行独立样本体检验的一个目的的话，主要就是利用来自某两个总体的独立样本，然后去推断两个总体的均值是否存在协助性差异。 也就是说他这个独立样本是指两个样本的数据之间没有关联性，然后即从一个总体中抽取的一批样本对另一个总体中抽取的一批样本是没有任何影响的，他是独立的啊。 也就是说用一句话概括概括的去讲的话，就是说两个完全独立的样本数据之间进行均值比较检验，然后就是利用这个样本之间的检检验，然后来说明他所对应总体之间的一个均值有没有协助性的差异啊。嗯，举个例子就是现在的话要在全国呢抽随机抽取八 是名大学生，检验一下大学生一年内的点外卖次数是否存在性别差异，也就是说需要将男生的点外卖次数跟女生的点外卖次数进行比较。 结业，二者是否有协助性差异？因为二者是相互独立的样本，互不影响，并且样本容量比较大，可以认为俩总体近似正台分布，所以可以使用独立样本 t 结业。下面我们来看一下他在 spas 当中的操作步骤啊，来我们打开 spa 的软件啊。嗯，打开以后大家可以看到这里有两个变量，第一个变量的话它是性别，性别的话我这里定了一个呃 值，就是一代表男性，二代表女性啊，然后第二个变呢，就是点外面的次数，然后如果说现在要分析那个独立样本体检验的话，大家第一步先点击一下分析，分析里面有一个比较平均值，然后选择独立样本体检验， 然后在这里他有个结验变量跟那个分组变量，结验变量的话，因为他结验的是点外卖的次数，所以说他先选定这个点外卖次， 然后的话放在这个结业变量里面，而这个分组变量的话，它是以性别来分组的吧，然后点一下性别，然后放在这个分组变量里面，然后这块要定义一下啊，定义组 就是组一的话就是代表男性，组二的话就代表女性，也就是说二，然后点继续，点继续，然后再点一下，确定就出来了。这个结果的话，他总共有两个表，第一表的话他是代表那个呃，就是组统计，这个组统计的话就是相当于描述型统计嘛，你看 大家可以看一下，就个人说的话，男性跟女性的话分别都是四十个，平均值的话都是九十左右，那女性的话比男性的话呢？多个呃一点一点八左右，然后标准差的话，一个是零点五零四，一个是一点零五零五零，然后这个标准误差 分别是零点八和一点六六，然后的话这个的话大家看一下就可以了啊，这个只不过是描述性统计，然后重点是第二标，第二个是独立按摩的一个检验，然后的话这里面的话分别有一个 方叉奇形结页，方叉奇形结页还有个平均值等同性体结页，然后这个方叉奇形结页的话，相对这个 f 值是二点七三八，然后写注像的话是零点一零二，然后这零点一零二的话，它是大于零点零五的，所以说可以就是说近此认为这样 这俩总体的方差的话是没有显著线差异的啊，也就是说样本所来自两个总体的方差近似是相等的，这个的话是进行独立样本 t 结业的一个前提啊，就是这块的话，因为显著线的话是大于零点五的，所以可以进行这个独立样本 t 结业，然后咱看一下这个独立样本 t 结业的一个结果啊， t 的话是零点九五一，自由度的话是七十八五十六，然后写柱线的话是零点三四五和零点三四六，这个值的话就是远远的大于零点零五，那就说明什么？那就说明的话就是男生跟女生的点外卖次数的话，他是没有写助线差异的， 也就是说男生和女性的这个点满次数的这个均值的话是相等的啊。然后这个这个这里面有一个平均值差值，这个平均值差值是零点一七五的话，就是说他只能代表样本，就总共八成样本里面的话，他男男生跟女生的这个呃平均值的差值他代表不了总体啊， 也就说没有协助线差异，大家这块的话不要被误导了啊。然后剩下这两个标准误叉叉只跟这个百事百分之九十五之前缺陷的话就就就不用管了，主要是看这个协助线。协助线大于零点零五的话，就 意思说要接受约假设，也就是说男男生跟女生这个点外卖次数是没有协助性差异的啊。好，如果说觉得李老师讲的对你有所帮助，可以给我点个关注啊，后期我会分享更多关于 low 的干货知识。

好，我是陈伟。今天我给大家分享的课题是 mita 进阶级课程里面的最后一个模块叫实验设计。 ok， 也就是我们经常所说的 do 一。 对于实验设计的这一部分呢啊，我们先了解一下开因子量水平的全子实验设计的分析步骤，一共分为这么十一步，那么接下来呢，我会用 mint 软件一步一步的给大家介绍实验设计的分析过程。 那接下来我们从用从一个实际问题出发，来给大家演示这个全因子先设计的整个分析过程。首先第一步，实际问题，明确实现的目目标， 我们的实际问题，比如说我们要提高生产线的产量，那么呢这第一步，第二步呢？我们影响产量的最关键的三个因子，一个叫温度，一个叫浓度，一个叫催化剂。那么这个温度的低水平是一百六，高水平一百八，浓度的低水平百 百分之二十，高水平百分之四十。催化剂低水平是 a， 高水平是 b， 就是两个品牌的催化剂。 ok， 这是第二步。那么第三步，我们就选择试验类型这块呢，我给大家简单讲一下怎么选择试验类型。一般情况下，呃呃，两到五个因子呢？我们基本上选的是全脂实验室设计，如 如果是五个到十个因子的话，我们一般选的是部分因子实验设计。如果如果是两到三个因子的话，一般我们会选择享用曲面设计，但是两到三个因子因子必须都是连续性数据，才可以选择享用曲面设计。那么今天进阶级的课程，我主要给大家分享全因子实验设计的分析过程， ok， 这是第三步，那么到第四步我们来看，打开明天谱软件，好再统计 do 一因子，创建因子设计， ok， 我们刚才看的是两水平 的全因子实验设计，所以我们选默认。第二个因子数，我们有三个温度、浓度和催化剂，所以我们选三，然后设计，我们这次选的是全因子实验设计，所以全因子至于中心点放行数和驱阻数，我们选默认即可。好，因子，我们就选三个因子， a， 就温度， 我们把温度输进去，比较浓度，我们把浓度输进去， 催化剂，我们把催化剂输进去。那么这个时候呢，我们也可以把这个低高变成一百六和一百八，也可以写成负一和正一啊，都可以，一个是编码，一个是未编码。但这个时候大家要注意一点的是，对第三个音字来说，我们一定要把它的类型从数字变换成文字， 因为催化剂本身是一个计数型的因子。 ok， 确定，然后在选项里面，我们在实际呃工作的时候，做实验设计的时候，我们要选随机化运行顺序，因为今天我在给大家做讲解，为了更方便的把数据输入进去，所以我把随机化取消掉，然后确定 确定。 ok， 这个时候明天不就给我们输出了一张表单，这个表单就是我们的第四步。那接下来第五步呢？我们给大家做什么？就是实施实验，收集实验数据，那我们这个 c 八就叫产量， ok， 产量，那么我们就需要去收集试验的数据，好，我们把试验数据产量输到软件里面， ok， 接下来我们就进行分析来统计丢一因子，里面有个分析因子设计， 我们把响应把材料放进去，然后决定， ok， 明太古输出了很奇怪的一个输出，大家可以看一下，在整个的输出里面，我们没有看到 p 值和 f 值，对吧？但是我们看到了一个方程式，同时呢我们也看到一个帕内托图，帕内托图， 那么大家可以思考一个问题，为什么我们在权利子先设计的分析的过程中，最后没有输出批值，而且批值都是新号，大家去思考一下， ok， 那么接下来我们要进行模型的缩减， 那么在这个帕力托图里面，最下面这个 b 和 c 的交互作用以及 abc 的交互作用都是影响很小的，所以呢，我们缩减模型，要逐步缩减模型， ctrl e 回来，在这个象里面，我们把 abcbc 缩减掉，确定确定， ok， 这个时候我们的明太部就输出了一个 房产分析的表，这个时候就有了皮质，大家可以思考第二个问题，为什么我们在缩减以后呢？皮质又出现了呢？啊，既然他出现了，我们就可以用它来进行模型的缩减，那么我们可以看一下，反正大于零点零五的有啊， c 因子就催化剂和温度和浓度的交互作用， ok， 那么这个时候我们呢缩减模型，把批值大于零点零五的要缩减掉，但是呢，这个时候催化剂不能被缩减掉，为什么？因为因为温度和催化剂的交互作用是有显著性的影响，那么这个时候我们只能缩减温度和浓度的交互作用。 ok， 同样的方法， 再向里面把温度和浓度缩减掉，然后确定确定，这个时候我们就缩减到模型的最佳状态了，所有的皮质都小于 零点零五，但催化器是因为有交互作用存在，所以我们把它留下来。 ok， 那么缩减完以后呢，我们要检验模型的有效性，这个时候我们要进行残差分析，残差分析一样也是用 ctrl e 这个快捷键在图形选四合一，确定 确定， ok， 这个时候软件给我们输出了一个四合一的残差图，我们可以从残差图上看，大家在一元回归的时候知道说残差要符合两个，一个是残差正态，这个残差 p 值零点一五五大于零点零五，也是符合正态分布的。第二个残差与你和值不 能有任何规则形状啊，所以呢，记住这两点是是可信的。那么这个时候我们就做一些图形的分析，大家可以看一下，在统计丢一因子里面有，比如说因子图，我们先做一个因子图看看，然后确定 这个音质图里我们做出了一个叫主效应图，温度、浓度、催化剂的影响，还有温度和催化剂的交互作用图啊，这个是辅助我们去理解的。那么再看还有什么图可以做，在我们的 d、 o、 e 里面还可以做等直线图，等直线图， ok， 我们可以从等支线图上可以看出来，让我们的产量如果越高越好的话，我们保持催化剂在 a 品牌下， 然后温度越高，然后浓度越低的时候，我们的产量是越高的，而且是辅助我们去理解的。 ok， 图形分析它属于一个可选项，大家可以做也可以不去做它啊，我给大家都展示一下啊，还有一个叫曲面图，曲面图， ok， 我们也是可以去从三维空间里去展示图形的分析，就简单给大家介绍到这里啊，接下来我们来看一下，在 dve 里面有个享用花器，其实这是我 比较重要的一个一个步骤啊。小型化剂，比如说我们的产量是越高越好，那我们就选最大化，如果我们是成本呢，就越低越好，我们就选最小化， ok， 我们选最大化，直接确定就 ok 了，明天就会给我们 一个最佳的组合，比如说温度是在正一，浓度是在负一，催化剂是在正一的时候，我们的产量最大，最大可以达到二十四， ok， 这个这个里面的一个整个的分析过程，那最后一步还有一个就重叠等直线图，他是什么意思？比如说我们想给温度一个范围，浓度一个范围，这个时候我怎么样去给温度和浓度定一个范围， 也就是我们的重叠等直线图，那么看怎么样才去定这个范围呢？那我们得给产量有一个范围，说产量必须在八十以上或者七十八以上，那么这个时候呢，我们就可以给温度和浓度定一个参考范围，最后一步统计回归 丢一因子里面的重叠等直线图。好，我们把产量放进去，这个时候等直线里面要给产量一个范围啊，比如说我们给他们假设给他的范围是八十以上， 八十以上，哎，那么这个时候我们就可以看到他给我们输出的这个范围就比较小，那么温度的范围就在下面这个范围，然后浓度的范围就在这个三角的顶上到下面这个范围， 对吧？所以呢这个就是我们的这个关键的 x 定了一个范围， ok， 这样的话我们整个全新设计的丢一的这个分析过程就给大家分享完了。