perfetto分析教程

哈喽，同学们，欢迎大家来学习千里马的安卓 flog。 本节课我们来带大家讲解一下我们这个 fatal 的一个抓取方式。就有同学呢反映这个我们 system 句子嘛，这个东西呢，在我们这个新版本的安卓 sdk 上面就已经直接没有了啊， 这里我们也可以来确认一下确是不是没有。我们看一下这个一以前一般是在这个 plan form two 哎，确实没有了啊，就是说这下面已经没有这个是怎么去这个，然后谷歌的 最新的这个安卓的话啊，他一般都建议我们用这个 fatal 啊，然后来进行一个性能的一个分析啊。那这个其实相比之下啊，体验 之后感觉很 fatal。 这个东西比 system truth 啊，最起码颜值上还是要舒服很多。还有功能上，应该是啊，相比我们 system truth 还是有一定的改进。当然的话，我感觉也有一些 稍微比不上原来 system just 吧，比如说我们这个我们 system just 原来是有针力那个 ff 对吧？那但是这个 profetto 我好像并没有发现有这个一针一针的。比如说我们正常不掉针的时候绿色对吧， 啊， perfecto 他就没有那个小标签啊，一针一针的啊，掉了针之后就变成黄色红红色。在 systemitism 这 perfecto 好像没有啊，那我们不管，但整体上 perfecto 的话确实用起来啊，无论是颜值还是体验度都比这个 system just 好一点。 那今天呢，我们就马哥带大家来分享一下怎么抓起这个反反导啊，就在我们手机上怎么抓取啊？那抓取的话有一种呢，就是可以考虑一下离线抓取，就我们手机自己进行一个抓取嘛，我们不需要连电脑，我们原来是整句子的话，一般来说都是连着电脑对吧？ 一种呢，今天就介绍一下。就是说我们可以手机上直接进行一个抓取，那手机上抓取呢，也是其实也是用 a， d， b 信号命令啊，但是这个 a， d， b 信号命令，其实手机自己 啊，他自己的程序也可以执行对应的这个 adb show 命令嘛，对吧，所以说这种呢就其实离线其实也是可以实现的啊。还有呢，呃，一种呢，就是依然是用我们手机 连线的，就是说这种呢，你一定要连着手机才可以啊，这种虽然也是 mini， 但是它是一定要连着手手机才可以啊，就是这么一回事啊，两两种方式。 嗯，所以这个我们就来看一下。好吧。第一种呢，就是有直接用 profetto 这个命令啊，然后他这边呢就只指定一下这个路径啊，当然这个路径一般都要指定这个啊，不然他可能会抱有权限相关的一个错误。 然后这个呢是时间，然后后面就是一些类型啊，这个类型呢，可以添加啊，一般有一个历史的对吧，我们可以通过这个命令啊，我们假设我们通过这个命令来抓取一下，对吧， 抓取了之后，我们的输出的去数文件就在这个路径下面啊，就在这个下面，我们可以抓取一下。好吧， 看一下。 a， 我们这时候打开手机，然后在这刷啊，他是要抓取十秒钟对吧？ 啊，对啊，他已经好了啊，好了之后他就已经保存到这里了对吧，然后的话，我们这边呢就再把它给拖出来对吧？ 这个东西呢？给拖出来 ok 啊。然后是我们拖到这个 captain captain ok。 看样子也不小啊，他这个都拖了一点九秒对吧？然后呢啊，有了这个去除文件之后我们在干嘛？ 这时候就要用这个啊，用浏览器了对吧？用它了。打开的一个这个链接是哪？链接是这个啊， 点击是这个东西 ok， 我们打开好。然后是这样我们继续。然后我们看一下我们这里的名字是啥啊？ to file 对吧？ of the two just five 不应该 set 对吧？十九点零五分 okay 就它打开啊。啊，大家看。嗯，像这种的话大家要注意一下啊。然后如果说你要是打开了这种，明显这个数据就比较多啊。然后就 这些也展示的比较清楚啊。就这种比较清楚的。那这种呢？一般来说就抓钱了，抓的比较钱，你就拿这个安心的分析吧啊。好吧。然后如果你要是抓到东西很少，那建议你就重启一下，或者找找手机系统 啊，是啥原因好吧。然后你可能就没抓全那种就没有必要分析了对吧？然后简单的讲他就是这样啊，就抓取到了啊。我们本节课呢就不讲怎么分析了啊。怎么分析那个就是一个比较漫长的一个过程了。 嗯， ok。 呃，这是一种方式对吧？相当于你可以直接。其实也可以直接这样啊。直接这样子吧。你也可以直接这样子。 哎。这样我们也可以直接这样子啊。 我们假设我们现在直接在手机上对吧？然后直接用这个 mini 对吧？然后直接抓直接抓就可以了啊。其实他这个也是一样的，对吧？ 我们也可以直接像这样抓，就是假设我们手机上有一个这样的程序对不对？我们手机上有一个程序，它可以执行需要命令对吧？这个我们之前就已经贴过，然后它也可以抓取对吧？它抓取就直接保存在这手机上对吧？ 啊，然后呢，你也可以把这个东西呢，拷可以拷贝到 s d 卡下面对吧？我们可以看看一下。把它拷贝到 s d 卡下面啊， 我们拷贝到 s d 卡下面啊，对吧，它拷贝到 s d 卡下面，我们就可以从 s d 卡，比如说上传后排啊什么的，对吧？也可以用这种方式啊， ok 啊，好。那这个是一种啊，为什么它离线，就是因为它是直接 hb 秀命这种， 然后还有另外一种，另外一种是其实也是从他这里面好像有提有个提示吧。啊，有个提示他就建议我们直接用这个 啊 too 下面的这个脚本来抓取啊。那这个脚本的这个方式呢，就属于安卓原码里面呢，是在这里 在这里啊，在我们 l s p 的啊。 external， 然后是 perfect two， 然后 perfect， 然后下面的一个拓项就是在我们原版下面呢，它其实也有啊， 嗯，这个下面还有一个嗯， report 的啊，就是这个啊，它也有这样的一个命令啊，我们看一下它能执行不啊？ 对啊，就这个明白了。它也有这样的一个 mini 啊，用这个 mini 也可以进行一个抓取。那它的一个抓取方式呢？就是这样。 ok， 那抓取一下哎，大家看他也会抓取啊。 啊 ok 啊，我们看。嗯，我们滑动一下，在抓取的时候大家看啊，他就直接就打开了啊，大家看到没有，他直接就打开了。这样的 我们的可乐浏览器。这种呢，就相对来说比较方便一点啊，他就直接一抓，他就直接帮我们打开了啊。在这上面 大家可以看到啊，看一下，那抓 取其实跟原来的应该差别是不太大的。 ok， 好，那就是这两种。主要就介绍一下这两种抓取方式啊。 那其他的话还有一种呢，就是他有可能没有这个 perfect 对吧？啊，那这个版本比较老，那你就只能 不支持的话，你就只能想要离线抓取，你就用 h， s 吧， h 进行一个抓取。然后 h 抓取之后呢，我们就可以直接在这里直接在我们刚才的那个 qq 浏览器上面 直接 open 一下这样的一个 tress， 它也是可以直接打开的，它也是可以直接打开它帮你转换。正常以前我 们正常的话，以前我们抓的这个 a g， 那一般都是要被转换为 system g， 都要有 system g 工具来转换一下，对吧。而这个 perfect 呢啊，他就直接相当于在这个下面 直接点一下这个，他就直接帮你转换了啊，所以这个也很方便。那具体这个 h 的一个抓据方式呢？这个就不用多讲了啊，这个大家按照这个来也可以啊， 明白吧，就是说大同小异，其实本质上 system just 等一些他，其实本质上他也是利用的是这个东西，只是他给我们包装成了 啊，其实其实让我们变成可视化，变成那种 h t m l 了啊，其实它本质上最终的原数据啊，都是靠这个东西来的啊，就靠手机上运行这样的一个程序， h 这样的一个程 去，所以这个东西是最原始啊。 ok， 好，那我们这里就介绍到这里了，主要大家就掌握一下啊。一种你手机上想要离线抓，你就用这种方式好吧。 然后另一种抓取方式的话，就是手机在线的话啊。那我就建议你取 lsp 的原码里面用这个， 直接用这个工具来进行啊。 record 安卓去这样的一个工具进行抓取，一抓取完，他就直接在我们这个啊，浏览器就直接打开了，你这个啊， perfect 的一个去死文件啊。就这样子。 ok， 好，那我们本节课就到这里，那谢谢大家啊。

哈喽，小伙伴们，毕业即将至，很多同学拿到数据时重复性的数据，那么要进行一些分叉的分析和显著性的一些分析啊，才能够完成整个的论文。那么这期视频呢，就给大家说一说如何用 spss 进行快速的数据上的分析和处理。 开这个软件呢，首先看下面有一个数据试图和一个变量试图，数据试图呢就像我这样，然后输入两列数据就可以，然后变量数图呢是对 你的呃数据试图的一个定义，或者说是一个属性，那么他的这个零零一，第一列的话是数你的字别量，第二列的话是数你的音变量，看一下第一列在这边，第二列在呃另一边，然后呃这个 类型这一部分你可以改一下他输的数据的一些格式，你可以把它输成呃一些文本啊，或者是数据什么的，你可以自行的改正，然后可以改一下这个小数点的位数， 嗯，这是咱们经常用的呃两个地方，然后甚至可以改一下就是这个表格的宽度。那 那么呃这个第一列式自变量我们应该怎么说？比如说我这个实验是分为五个时期，五个阶段，那么每个阶段做了三个重复性的实验，那么我就把它都标为一， 然后第二个阶段就都变为二啊，比如说你第一个阶段可能是加呃十毫升的用量，或者是说呃是一个呃植物的不同的采收时期， 都可以啊，去自行的定义，只要你呃能够把你的定义和你的实验的这个呃自便量对应上就可以。然后我为了方便呢，就用一二三四五表示， 呃，这第二列呢，就是你在呃每次实验后做出的数据，你可以直接从你平时的实验记录本或者是一个赛欧当中直接粘贴过来，然后 后就开始咱们的呃数据的处理的部分啊，直接可以点击上面的分析，然后这里面有一个比较平均值 以及这个单因素方式分析。呃，注意这个呃音变量的这个列表，一定要输入这个音变量，不要和那个自变量搞反了，然后咱们音变量时第二列，自变量时第一列，然后再选择这个时候比较，然后就像我这样选选择一个 s lsd， 途径 sb， 还有一个沃尔顿坦，嗯，然后咱们的显著性水平设为零点零五，因为零点零一就是极显著了吗？然后选择继续嗯，选项，这边再点击一下，然后把描述和方查其性检验勾选上，然后点击确定，就可以 进入这个数据分析的结果的界面了。嗯，这个单项的话，我一般都是把这个嗯实验的名称就打在这里面，作为一个文件夹的名称吗？然后这一列的描描述，呃， 描述这里的话是有计算这一些数据的平均值，方差这些，呃，你用 excel 做是一样的。呃，所以的话就如果大家 粘贴这个呃描述的话，可以直接右键，然后把它保存为不同的格式，如果说你只想粘贴某一个格的数据，你可以说点击他，然后让他变黑，然后勾选这一区域的数据。 那么这边讲完了之后是比较重点的是这个多重比较啊，多重比较就是在分析你的显著性，这边就是刚才用的啊，咱们勾选的 lsd 吗？然后大家都知道这个星号是表示你这个是 实验是否具有显著性？呃，有一个信号的话，就表示你这个实验是有显著性的。呃，这边实验你看有一个显著性的一个说明，前面这个没有的话， 其实他是零，是显著性，是零点零零，然后后面没有没有算吗？就是其实他已经是极显著的了，咱们已经定义零点零五是显著的。呃，他前面只打了一颗星。如果是说你最后做的数据的表格里面，其实他是可以打两颗星的吗？因为是极限柱。 嗯，然后这边比较难看懂的是，呃，这第一列已经和第一组输血，已经和第二组、第三组、第四组、第五组比较完了，他都是有 信号的话都是显著的，但是这个第二组数据又跟一三四五进行了比较。那么为什么要进行比较呢？呃，这一块的话，一跟二、三四五比较，只能说一跟二、三四五是有显著性的，但你不能说明。呃，二跟三也是有显著性的，是吧？你 跟二比完了是有显著性的，二跟一比完也是有显著性的。一般这个东西都是对称的吗？但是你不能说明啊，二跟三是有 显著性差异的，所以说，呃，就是这一轮比完了之后还要再比一轮。嗯，这边数据的话基本上都是有显著性差异的，说明你的实验数据是比较好的。但是也有这个第四组和第五组数据进行比， 他是显著性这一栏，这一边是。呃大于零点零五的嘛，所以他就没有标星说明第四组数据和第五组数据他们之间是没有显著性差异的。嗯，这个实验的数据只只有你有显著性的。嗯，差异，你才 才能说你这个四面量有影响到一面量吗？不然的话你没有差异其实是没有太大的意义的，也不能说没有意义，也只 比如说你这个自备量没有影响到他，然后，嗯，最后拉，拉到这个。呃，乌罗洞坎这边，这 这边的话就是，呃，你要怎么去标你的建筑性？第一种方法就是标星吗？啊，那个是比较简单，但是也有这种 标字母的。嗯，大家对标字母的这个可能一直不太熟悉。呃，先跟大家说这个文献该怎么看，比如说，呃，这个柱子上面标的是 ab， 这个柱子标的是 a， 这两个柱子有同一个字母 a， 那说明他们俩之间又不显著，但是呃，这个第一个和第三个柱子之间他们之间是没有相同的字母的，那我们开玩笑的时候就知道，呃， 这第一个和第三个是有显著性的差异的。然后除了有这种柱状图的，还有这种，呃，写表格的，写表格的话直接是把它标在呃数据平均值加分叉，然后加减分叉吗？后，然后这个数值的后面。嗯， 判的话也是像我刚才说的，就是看两组数据之间有没有相同的字母就可以了， 现在标的话一般都是用这个字母去标识了，很少会用新号去标识，所以说，呃，大家要把这块就是搞清楚，那咱们自己怎么去标这些呢？嗯， 这就用到了咱们刚才勾选这个涡轮增坎。嗯，这个表格呢，看一个右下 角的数据啊，他是从下到上按照平均值的从大到小去排列的，所以这个七十六点一三，大家看到的是平均值最大的一个数，然后其次是，呃，六十五、二十六， 那么从你的右到左就开始标 abcd 啊，那么大家注意一个规则，就是同意 横行的，有重复就标同一个字母，同一数列，有重复的就标同一字母啊， 我这边的实验数据是非常的简单啊，第四组数据和第五组数据他们在同一个数列，那他们俩就都标的就可以了。还有种情况是同一横行的，可能也会有 在一起的啊，像这种情况一定要先标数列， abcde， 标完了之后再去标你的。很好啊，比如说这个第七组和第八组数据，他们是 没有显著性差异的，因为他们在同一个横行吗？那你可以标西，也可以标地，但是一般情况下都是标西的，因为标那个平均值大的吗？然后这样的话就可以做出那个字母标记法的分析的表格了， 然后这个数据一定不要扔掉，如果是你投稿的话可能会，嗯，杂志社会要你的原始性的数据和一些分析，如果说交 有论文的话啊，这个文件你保存或者是不保存都是啊，无所谓的。嗯，那么今天的视频呢，就到这里了，嗯，喜欢我的小伙伴呢，请一箭三联，爱你们哦。

啊，大家好，今天给大家分享的是单因素方差分析。呃，单因素方差分析和我们的这个独立样本体检验是非常相似的啊，唯一的区别呢就是说他们的这个分组数量的 要求哈是大于两组啊，我们可以回顾一下，上期我们给大家分享过这个独立样本体检验，那么独立样本体检验就是说我们想要弄清楚观察组和对照组这个分组变量在 停止出血时间上，这个连续变量啊，他们是否存在显著差异，也就是观察组和对照组的出血时间啊，是否存在显著差异。这个时候我们用到的统计学方法就是读量本体检验，但是当我们的这个分组大于 两种情况啊，比如说他还有第三组或者第第四组的时候，那么我们该用什么统计学方法呢？也就是比如说我们组一那他停止出血时间是，嗯， 他的均值是二十四点五，正负五点三，那么一组二他的这个停止出血时间是二十一点六，正负四点七，那组三组四他都有一个均值停止出血时间，那么对比这四组 这个停止出血时间的均值进行比较的话，看他们之间是否存在显著差异，那么这个时候用到的统计学方法就是单因素方差分析，所以说这个单因素方差分析和独立样本体检验是非常容易弄混的，他们唯一的区别就是说这个 当分组变量大于两组的时候，那么就用单因素方法分析，如果这个分组变量只有两组的时候，那么我们就用读量本体检验啊。以今天的这个数据为例， 比如说我们想要弄清楚这个住院期间的喂养方式与这个出生这个新生儿的这个出生体重他们进行比较的话，就是说 他这个住院期间喂养方式分成了这个四种情况，纯母乳喂养、非母乳喂养，以母乳为主，以配方奶为主。四种情况， 这四种喂养方式之间，他们的这个新生儿体重是否存在显著差异，那么我们用到的同级学方法就是单因素方差分析。那么如果我们想要弄清楚这个新生儿的 性别与体重啊，是否存在显著差异，因为这个新生儿的性别他只分男性和女性，对不对？就是男性和女性啊，男性生儿和女性生儿，他们的出生体重之间是否存在显著差异， 那么这个婴儿的性别分成两种，二分类变量，那么这个时候就用独立样本体检验。那么这个住院期间喂养方式他分成了四种情况，那么我们用到的统计学方法就是单因素方向分析。首先呢我们需要把这个 数据整理一下，这个纯母乳喂养我们就用一代替母乳为主， 我们就用二代铁， 然后配方奶奶为主，我们就用三代铁， 非母乳喂养我们就用四代铁。 其实这个 spss 里面也可以重新编码，但是，但是我觉得那个里面太太慢了，这个快一点， 这个纯母乳就是一代替啊。 然后呢我们把它复制到 spss 里面。 好，接下来就是具体的分析步骤，其实也非常简单啊，就是点击这个分析，分析你们的这个比较均值， 你看这个上次我们做的这个独立样本体检验也是这个比较均值这个范围内的啊。所以说这个独立样本体检验，这个单因素方差分析配对样本体检验和单样本体检验其实都是比较这个分组变量的均值啊，把他们的均值进行比较，看他们。

哈喽，我是冰冰，今天教大家不用敲代码就可以轻松爬举到玩音数据，这个需要用到一个软件加入八爪鱼，这八爪鱼我们直接上百度搜索八爪鱼，然后去他的一个官网去下载就可以了， 直接去爬取一些网站的数据是不用费用的啊，我现在用的是一个免费版， 怎么去爬取呢？首先我们安装完这个八爪鱼之后，我们打开，然后这里一个新建自定义任务，然后这里是任务组，我们随便给他命个名，这里就是我们要爬取的一个网址，我们输入我们要爬取这个网站，点击这里保存设置， 已经打开了这个网站之后，我们看到它上面这里是分两个页面宽，它上面这一个是我们要爬取的一个网站，下面这个是爬取下来的一个字段， 然后右手边这个是操作提示，操作提示他这里是翻页并才提多页数据。比如说我们这个招聘网站，他上面有十页的数据，那他会自动翻另一页，总共有多少页，就啊把多少页的数据给爬取下来。然后 这个是要点击列表中的一些链接，然后并采集下一页的数据，比如说这里是他的每一个招聘信息，他都可以有链接点进去的。如果你要采集里面的一些详细的信息，那你可以点击这个，那我们先采集他目前所有的一些招聘信息，那 我们直接这里是深层采集设置，这里点击保存并开始采集， 点击启动本地采集雷条，然后他采集完了，总共用时是一分十二秒，采集了二百七十一条信息，其中有一条是重复的，然后我们这里点击导出数据， 然后这里是去重数据重复的，我们不要找出为 excel 文件， 然后我们可以倒出在低盘， 这样子就完成了爬取的一个步骤了，是不是很简单呢？今天的分享到这里，明天给大家分享数据分析的全流程，记得关注我哦！

大家好啊，欢迎来到我们的读帮助系列视频教程。呃，在很长一段时间呢，有人很多人跟我反映说这个读帮助是不是太简单了， 那没有什么难度，其实呢我最终的初衷呢，不是这样想的，我觉得是让大家系统的去学习一遍，因为有很多细节，就是绝大多数人在群里，就是我们有两个微信的群， 有很几百人了，对吧？几百人，很多人在微信里问的这个问题呢，都是比较基础的问题，其实大家要好好的去学习一下帮助理的一些选项啊，等等这些基本上呢就不会再问这些问题。所以说最初的时候， 我从这个很早之前就开始录制这个杜邦柱系列视频教程，但是确实由于本人的精力有限啊，时间上也是特别的啊，尤其最近这几个月特别的，呃， 时间特别紧吧，所以也没有怎么录制，然后我也借这个时间好好反思了一下啊，确实让大家去看一些简单的东西呢，对大家来讲有一些 嗯困难。所以说我今天呢突然想到就说，哎，我们可以把我们的这个毒帮助呢继续下去，但是呢要找一些复杂性的东西，那于是我就想说，那我们最简单的先来一个 simulation 的帮助吧。 有很多人问我，哎，我要想做一个分析，我要怎么做呢啊？实际上这个分析在 sorrybox 里面很简 简单，那我们就拿 simulation 来举例，我们打开就是在工具这个呃插件里面啊，把这个 simulation 去勾选，勾选了之后呢，我们就可以看到这个 simulation 的帮助，然后我们可以看到他的帮助主题 啊，前面一些呢，都不用看了，发去上面的朋友参考都不看了，我们看一下 simulation 的基础知识， 那 solidox simulation 是一个与 solidos 完全集成的设计分析系统，那这个 simulation 呢？它的原来叫 cosmos 啊，他是一个呃，第三方的一个分析软件啊，被 sorry rose 收购之后，开始把这个 cosmos 的这个功能呢移植过来，那移植过来呢，他就变成了一个完全集成的设计分析系统，也是 sorry rose 的这个呃，这一举动啊，导致 设计仿真一体化的这样一个概念，所以其他软件呢，才纷纷的去跟风。那索鲁斯市民雷神为非线性和线性静态啊，为线性和非线性静态， 频率扭曲，热力，疲劳、压力，容器跌落，次是线性和非线性动态优化分析提供了模拟解决方案，我们可以看一下，这句话就概括了 solox simulation 能做的事情， 那在快速准确的解算器支持下， solutes semi lation 允许您在设计时实时直观处理大型问题 啊。 solids simulation 分为两个软件包，一个叫啊 simulation 的 professional 和 simulation 的 premium， 两者共同满足您的需求啊，这两个有什么区别呢？第一功能 不一样，第二价格不一样啊，其实还有一个叫 simulation 的 standard， 它的 standard 呢，就是只包括这个静态啊，线性静态分析，线性静态分析啊，所以说这个 standard 呢，就是一个免费的一个包啊，就说买了 solidos professional， 所以才会有 standard 啊，就是 simulation standard 啊，就是免费的，所以这里没有列出来 solidos simulation， 为了节省了搜索最佳设计所需的时间和精力，缩短您的产品上市时间啊，这是一些广告语了。好，这张图 啊，这张图我们就看出来这个 simulation 的它的一个求解的一个过程啊，它的一个分析过程，模型前处理啊，离散化模型后处理啊，模型前处理就是我们要 画好模型，做好以前处理，然后去把它网格画，然后去加载力，然后去分析，然后模型后处理啊，我们看到结果这个就是我们分析的一个过程，那这就是分析，包括我们会有一些分析的优势啊，分析的基本概念呐，基本概念就是啊，我们这个软件采用了有限元法 啊，其实分析有很多种方法，那 sorry， 为了神采用的是有限原法来进行分析啊，我们可以看一下，他这里会有一些解释啊，比如说我们把这个零件模型划分为细小的单元模型，然后在这些单元模型上去做一些啊力的求解 啊，这就是我们的一个一个简单的一个方式啊，我们来大概说一下啊，好，我们来看啊，我们来去大概画一个，呃，最简单的一个模型吧，就是我 有一个杆啊，对吧？有一个杆啊，一个杆，然后呢我一端去固定啊，对吧？我把一端去固定，另外一端呢加一个力 f， 那这个时候我的杆呢？会有什么情况？会变形，对吧？他的变形呢？大概是这样的，对不对？然后这个前端啊会有一个位移，这个位移是多少啊？ 比如说 x， 然后每一个点他其实都会有一个位移，但是最终这个点是不动的，为什么？因为他固定了对不对？所以他就会有一个牢度出现。那这个就是我们最简单的一个分析。 那我们回到我们的软件里来，我们第一讲，我们就随便去讲一下啊，然后我先去画一个我们的这个杆啊，我就随便画，我也不管他是多大，我就随便去画，画完了之后呢，给他做一个拉伸好，拉伸好，这个时候我们回到我们的分析当中，我们的模型建好了，建好 之后呢，我们新建一个新的算力，那这个算力什么？我算竞应力分析，那我这个给了取一个名字啊，竞应力分析零一，然后我们看一下这个，这个地方呢就会出现一个设计数 啊，据说 solo 是实名认证分析简单，就是这样，我们在这个地方第一个是什么？我们在这去指定一个啊，点右键任何一个地方，点右键指定一个材料啊，比如说我们给他一个什么材料呢？合金钢好了，合金钢，然后确定 啊，我这个，哎呀，我这个屏幕分辨率太小了呀，我没有办法去给他给他确定，哎呀，确定 这个这个有点有点尴尬，有点尴尬，我为了让大家看的很清楚，好确定，哎呀，为了让大家看的很清楚，我没有办法啊，那我回 到这边来吧，我在这边去给他点一个，也是一样的，给他指定一个材料，这边我也不能啊，确定了啊，合金钢，那我在这边确定了，给他一个合金钢，那我回到这边来，他就自己会 变成合金啊，因为我们的设计的模型跟我们分机的模型是一体的，然后连接啊，因为我就是一个实体，我没有必要去设置连接。然后家具，我们设置一个家具，刚刚我们的这个图里家具是什么？这一端固定，对吧？然后我们在这边设置一个固定几何体，然后比如说这个地方我把这个面去固定， 那我们这边就固定了。固定之后呢？载合啊，刚刚我们这边有一个什么，我们在这边给他施加了一个力，对不对啊？我们可以说我们在这边给他一个载合，一个力力施加在哪个面上呢？这个面上我们可以看一下，当我们点了之后，他默认是垂直于这个面加力，我们是向下的，我们就 不要这个方向，对吧？我们要选定一个方向，选定哪个方向呢？比如选择向下，对吧？哎，这个向上当然不对了啊，我不希望他向上反向向下，我们比如说给他一个啊，五百牛顿板， 五百牛顿的一个例，嗯，看到了吧？五百牛顿。然后我们大概看一下啊，这个时候接下来我们要做什么？就是网格啊，网格呢？我们就直接生成网格，生成网格我就自动从，就是设置一个默认值吧，我们就直接给他生成网格，哎，我们看 他是不是变成了我们刚刚帮助里所说的这个样子，对吧？变成了网格，然后接下来就是结果选上，没有结果怎么办？其实这个时候我们要运行计算啊，求解，然后他就会把我们的这个哎就求解出来，我们通过前世来去看，他把我们的这个就说不是他加了五百牛顿就会变成 这样啊？不是这样的，只是说他把我们这结果放大了，我们可以看到这有一个叫变形结果，如果不变形的话是这样的啊，变形只是让我们看的更直观， 然后我们可以切换到这个时候，他是用力吗？我们可以看到他单位是 pa， 他是他的用力会变成这么多， 然后我们可以看他的位移，位移是多少？是最大的位移就是红色这个地方是最大的，然后蓝色的地方是最小，我们说这边固定肯定是不动的嘛，对吧？蓝色是最小的，红色是最大的，最大的位移是多少呢？三点九二乘十的负一次方 啊，这是科学计算法，我们可以双击他，把它改成这个浮点计算啊，改成浮点，然后比如说三位小数点吧，好确定他是零点三九二毫米， 就说在五百牛顿的作用下，这个东西合金钢的这么大的一个材料，五百牛顿作用在这，他的最大的位移是三点零点三九二毫米， 那我们可以看到每一个点的位移都是多大啊？比如说我们这个地方，我们去探测一下这个地方的位移是多大？零点一毫米， 这个地方的位移实际上零点三九二毫米，对不对？这个就是我们可以看到这种情况了，那我们就可以知道 这个模型在当前的这个力的作用下啊，他的位移只有零点三九二毫米，那他到底有没有发生损坏呢？这个损坏我们从哪里看？从应力这里看啊，我们也可以去把它编辑一下，编辑一下他的定义，我们给他改成照帕啊，因为放帕 怕的话，他这个单位太大了。嗯，好，照帕我们一样，我们可以再去给他改成这个，呃，浮点吧，给他改成浮点，嗯，然后确定好，我们可以看到他的最大用力的地方发生在这是八十三点八照帕，对吧？ 啊？那我们知道合金钢的屈服力是多少？是六百二十兆帕，就是说当合金钢达到六百二十兆帕的时候，他会损坏，然后现在我们最大是八十三点八兆帕，比如说他并没有损坏，他很安全 啊，即使我们达到了一百兆帕或两百兆帕、三百兆帕，他还是很安全，对吧？因为他的屈服力是六百二十兆帕，理论上只要低于六百二十二兆帕，他就是安全的。所以这个就是我们的这个分析啊。我们大家不要以为分析是多么困难的一件事情，其实 分析源于就是在 solidos 里面， solils simulation 里面，他的分析比我们建模型要简单，有的时候我们建模型很复杂很难啊，包括设计啊等等的，但是分析不一样，分析是很简单的一件事情。好，那我们 今天就说到这里啊，然后明天我们继续来去讲我们的分析的这个帮助。 欢迎大家收听我们的杜邦鹿系列视频教程，谢谢大家，我是 terry。

因为因为如果这个数据如果非正态的话，我们就要选择斯皮尔曼相关性分析，但是呢，斯皮尔曼相关性分析的这个结果，斯皮尔曼相关性分析针对于连续变量运，连续非正态变量运算出来的结果 和这个皮尔逊相关性分析的结果其实是一样的，其实只要我们一看这个数据是连续数值型的，无论他是否正态，我们用皮尔逊相关性分析或者是斯皮尔曼相关性分析的结果其实都是差不多的。 所以呢，一般来讲的话呢，呃，同学如果看着，呃，这个我要研究的，我要研究两个连续变量之间的关联性，其实不是那种啊，不是那种很明显的吧，一般这种连续数值性的变量我们都可以用 p 尔区相关性分析。好，这个呢，就是陈老 是讲到的皮尔逊相关性分析的一个前提条件。好，接下来同学可以看一下微信公众号里面陈老师给出来的啊，皮尔逊相关性分析的相关系数 r 的计算公式。 关于这个计算公式呢啊，如果是非专业的，就是说我们仅仅只需要运用啊，我们仅仅只只需要这个，嗯，实践应用实操的话呢，可以不用理解这个公式啊，这个公式的话呢，一般都是像我们这样啊，研究原理的人啊，需要弄明白的。 呃，如果像你们的话，仅仅只需要应用，那么我们可以不用理解这个公式，软件呢，你只要会操作，软件直接会输出皮尔逊相关系数的这个 r 值。好，这个 r 值呢，陈老师需要介绍一下，一般来讲这个 r 值呢，他是在负一到一之间的 b 区间 啊，也就是说这个 r 可以等于负一，也可以等于一，也就是说，如果是两列完完全全一模一样的变量之间的相关关系，那么这个 r 必然就是等于一的。 如果当这个呃 r 等于零的话，实际上就意味着是没有相关关系的。一般来讲，如果 r， 这个呃斯皮尔曼 啊啊，不是一般来讲的话，如果这个皮尔逊相关系数 r 的绝对值，如果在零附近的话，基本上他都是他都是不显著的，就意味着不存在显著的相关关系。 好，嗯，一般来讲的话呢，嗯，这个 r 的他的这个绝对值在零点八到一之间的话呢，表示极强的相关。一般一般来讲的话，零点零点六到零点八之间可能就是强相关，零点四到零点六 就是中等相关。但是呢，关于这个墙相关中等相关的这种呃标准的话呢，呃，可能不一样的专业，他可能会有不一样的界定，但是注意啊，一定是 r 的绝对值， r 的绝对值在零点八以上的时候，才表示一个极强相关。 注意啊，这个微信公众号里面陈老师写到的这个 r 值是指的是他的绝对值在某一种情况下，代表着的是极强还是或者是弱相关。 好，这个是相关系数的一个大小的介绍。现在呢，陈老师就以这样一套案例，这样一个案例数据来演示一下，就是这个年龄、体重指数，收缩压和收张压这么四个指标，来演示一下皮尔逊相关性分析的这个呃，这个操作过程以及运算结果。 好，其实呢，最严谨的理论是应该把这么四个变量先做一个正态性检验，如果呢，他不服从正态分布的话呢，我们应该选择斯皮尔曼相关，就是这样的，点分析相关，这个双变量 双边量就是这个斯皮尔曼相关，如果他是非正态的话，就应该选择斯皮尔曼相关。但是呢，陈老师这个案例数据里面呢？嗯，陈老师已经检验过了，这个数据的偏太不是不是很严重啊，也是可以用皮尔训相关的。 好，现在我们的目的，现在我们的目的是想针对啊，我们看一下啊，本次调研一共搜集了一共搜集了一百三十八名这个患者的年龄， bmi 还有血压的数据，现在我的目的是想研究患者的年龄 b， dmi 还有血压的数据之间有没有关联性，并且这些数据都是连续数值性的变量，且基本上服从正态分布。所以这个时候呢，基于我的目的是为了研究相关，基于我的数据基本上是正态的，所以我就可以选择皮尔逊相关性分析。 好，那么这个操作的过程是这样的啊，点分析分析下面的这个相关相关，然后右边的这个双变量 双变量。好，我们把需要呃研究相关关系的变量全部选到右边的对话框就可以了。 然后呢，这个相关系数是皮尔逊检验的话，就是双尾，我们这个都都选择这个默认的就可以了，然后这其他的可以不用进行额外的勾选，直接点确定就可以了。好，我们来 看一下这个运算结果。 how， 好，这个呢，就是这么几个变量之间的一个相关性分析的一个运算结果。啊，那么这个相关性分析的结果我们应该怎么解读呢？比如说我们以这个 bmi， 嗯，我们以这个年龄和 bmi 也，这个年龄和体重指数之间的关系啊， 这一个部分，这么三个数值就是年龄和体重指数进行了皮尔逊相关性分析的结果。 首先我们来分析第一个就是个案数一百三十八，这个就是展示了我搜集了多少个样本。刚才陈老师已经在呃呃，刚刚的视频里面陈老师说过了， 我们一共搜集了一百三十八名患者的年龄和体重指数的数据，所以呢，这的这个个案数就是一百三十八。好，这个好理解。

大家好，我又来了。嗯，今天我要讲的是，哦，看一下，等一下，我调整一下我的 wifi， okay。 哦，今天就是我接着上一次讲的内容，就是上一次讲到， 呃，用买噶做进化术的一个地方，然后你也可以去一些这个或者这个网站上可以去看 就是物种分歧的时间，就比如说你要研究的是比如研究 某一个动物，然后就可以看一下这个动物和你和人或者你感兴趣的另一个动物之间的分歧的时间， 然后也可以去 and 嗯，这个网站 in summer 这个网站去看那个关于所有物种的进化术的信息， 然后今天接下来第四个，呃，第四节，嗯，我现我还是再回顾一下我们整个的一个思路吧。就是一个是 就是确定你的研究课题，然后文件阅读，然后去对比对相似性搜索，然后构金进化术，然后 第四步就是要去分析你的蛋白序列，做蛋白序列分析就是可以简单也可以复杂起来也非常复杂。嗯，简单一点呢，就是通过你找到的那些序列，然后序列比对之后 去看你事业的保守微点和不保守的微点。嗯，然后还这个是最基础的一个分析， 然后还有深入的就是做一些正选择微点分析。正选择微点就是看哪些微点是加速替代，就是非统一突变大于统，呃，统一突变的那些微点就有可能在功能上是非常 重要的危点。然后还有一些什么像 s c a 分析之类的，就是有很多关于 就是基于序列的一种一些进化上的分析。嗯，像这两点也是非常重要的，如果我后期有时间的话，我也会抽时间去讲一下，但这两个我觉得 讲起来可能要花一些时间，然后我尽量把功课做的好一些。嗯，然后今天就是先简单介绍一下，基本的就是看你蛋白系列特征的一些方法。 嗯，首先你要做序列比对，然后我这里就随便找了一组序列， 可以，这一组序列已经做完了序列比对，然后做序列比对的软件有很多，我上次讲了 mike 做序列比对，然后。但其实我常用的是 clasto x 做麦嘎比对的话，是因为我如果想用麦嘎做净化术的话，我用它，然后，但是普通的系列比对我一般用克莱斯特 x 去做， 然后它的方法很简单，也是加载，就是这样， feel， line， load 和 sequence， 把你的单位区域加载进来，然后点 alignment， 然后 do alignment， 然后你也可以调一些参数。 ok， 然后笔对完之后，这里 feel 可以 seal sequence size。 这个软件的一个好处就是你可以把它，嗯，保存成发现格式，就输出的是 所有系列已发射格式，然后还有一可爱 sos 格式。嗯，我这里保存一下。保存在 c 盘，因为这个软件有一个问题，就是他打开就是打开文件，只能这个文件 所在的目录就是地址，目录的地址不能有中文写下。 嗯， 这里是用 plasto x 座序列比对，然后保存 plasto 和 fast 格式。 嗯， k， 然后直接选择保存带 c 盘 cpm 录像，然后找一下我的一下。 嗯 嗯， what's another？ 再重新 save c 盆， 嗯， ok， fish， 嗯，我先保存在这里吧，随便七 pro rotten fast。 哦，我知道了，下午重新打开一下，这个 好奇怪，这里有哎。 ok， 嗯，刚可能有点 bug， 我重新打开了我的那个系列的 fast 文件，然后这里点击 alignment， 然后输出格式是这个，然后 选择 ok， 然后他就开始做系列比对， 嗯， k 结束以后他就生成了一个，生成了这两个文件，然后这个文件你可以查看一下， 就是这样，就是 so 比对起来的序列，我可以看到他就是像这些非常保守的位点，他就会呃，就完全保守的完全一样的，就是以信号表示，然后 就是部分相似的，大多数相似的就是以两个冒哦两个点或者一个点来表示， 但是这样直接直观的去就是我们怎么把这些特征展示出来，就是 一个是用 web local 这个网站， 就是它可以做出来什么样的图呢？嗯，哦，应该打开这个， 就比如说他会给一些 example， 可以看一下，就是他可以做，嗯， 就可以做这种 dna 的序列，然后也可以做蛋白的序列，然后它整个展示的这个方式就是这样，就是像比如说这个第九微电， 他所有的基本所有的那个蛋白序列，他的这个第九位都是 g， 所以他就是这个 g 非常的大， 然后像这个位点他有 e， 也有 v， 然后也有其他的，但是他就按占比，就比如说这个大多数，呃，第十三位大多数都是 e， 然后他这个 e 就是展示的很大， 然后就是这样非常肉眼非常明显的就可以看到第九位非常饱受，然后像这些这样的位眼就是非常的不饱受， 然后就是这样这样的一个网站，然后它的 用法很简单，我们来做一下，把我刚刚比对完的那个序列粘过来就行，打开， 然后全选， 然后这样粘过来，嗯，然后这里可以选择你那个 logo 的长和宽， 嗯，然后这里选择我的是蛋白，所以选择氨基酸，嗯，以及。 哦，还有就是清晰度，这个好像最大，是忘记他有一个最 大值，嗯，当然选的越清晰度越高越好。我们先这样，嗯，做一下看看，这边点击 create， 因为可能我选择的那个清晰度有点高，所以它生成的结构会慢一些，我们可以就是非常， 嗯，呃，另外我的因为我的这个学历也很长，所以他就是整个生成的就非常的细细致的感觉。但其实如果我实际做的 应该把它分成两段，就是这一段和这一段就是做成两个平行的图，会好看一些。 哦，可以看到像这样的就这些 v 点，就是一个只有一个氨基酸， 是吧？比如说这个是 s， 这个是 c， 是非常保守的位点。然后像这样呢，就是非常明显的一个 就是可变区，就是它的氨基酸的，就是每个味点可能有的氨基酸的种类很多， 而像这样的就是非常保守的区域，就是肉眼非常清晰的就能看出来。然后我们可以这样点右键，然后图片保 存，然后就可以保存下来。如果你觉得你这个图片的长宽比例不协调之类的，也可以再去慢慢调节，就是通过调节这个长和宽， 嗯，所以这个就是今天要讲的这个 web logo， 去看那个蛋白的保守一点和不保守一点， 也就是看蛋白的世界特征，呃， 嗯，第二个就是非常推荐的就是一个软件，这个软件叫， 呃，叫什么？ j l will， 这个软件是免费的，然后大家可以直接去哦。嗯，百度啊，或者 b 音去搜他的官网，然后去下载。 呃，看我直接打开就可以。他可以这个软件可以直接打开我刚刚比对好的蛋白系列， 然后可以看到它这儿 formate， 呃， color 可以选择不同的那个选项，比如说 by 来 conversation， conversation， 然后或者其他的一些注视颜色的一些选项，他其实就是把完全一样的 看这个完全一样的微点的就标成红色，然后次织的可能标成别的颜色这样， 然后很重要的是它这里可以看到它有一个，呃， conservation 和 quality， 还有，嗯， consensus， 呃，就 conversation 就是同样也是每一个喂点的保守性，看这个很高的，这个就是一个非常保守的， 非常饱受的问题， 所以用这个软件也可以去呃分析，就你可以直接把这个图生成出来，也有很多文章去用这样的图去表示他的 这些序列的一个保守性序列的特征。 嗯，所以这里再记录一下一个软件叫 java， 直接打开比对后的 就需 vip 最后的文件就可以，嗯，所以今天的就是今天的内容就是这些，通过这两个方法去 分析你的蛋白序列，就是大致可以看出来他的保守区和不保守区。

哈喽，大家好，我是 doctor 里，今天我们一起来学习信度分析。什么是信度分析呢？它是用于判断在我们学位论文、期刊论文以及社会调研当中所使用的这些问项，对测验结果是否有误差，如果信度越高，误差就会越小，测验出来的结果呢就会越来越越稳定，越可靠。 那么如何评价它的信度高低呢？我们就是我们看到的这个克隆巴赫系数，克隆巴赫系数的取值呢，如果在零点八零到零点九零之间呢，它的这个信度效效果是非常好的， 如果在零点七零到零点八零之间呢，信度效度是相当好的，零点六五到零点七零呢，是最小的一个可接受值。如果在零点六零到零点六五之间呢？这个问这个选项呢是最好不要的，这个信度也是不好的，但是呢，根据他不同的这个参考文献呢，其实在这个克隆巴克的取值范围呢，也是有所 区别的，但是呢，最低不能低于零点六，如果低于零点六，就刚才说的一样需要删掉这个问项的，但是常见的标准呢，都是在零点七以上。好了，接下来我们来看一下如何在 spas 当中进行校度分析， 好打开发丝软件，这是上次用到的这个资料。结果品质过程品质信赖，顾客满足之间的一个关系。那么得到这个问证之后呢，我们就要判断他的这个信度如何怎么来弄呢？好，首先点分析， 把它标度可靠性分析好，我们先来检验一下结果品质的性度， 点击之后按照 shift 键不放手，然后点击下一个最后一个结果品质次他就会全选中，然后点击箭头转到向里，点击统计，一般来说呢，选择描述当中的向标度以及删除 向后的标度，然后点击继续，我们也可以在这个刻度标签里呢写上这个结构品质，这样的话呢区别于如果说大家在分析大量的这个变量的这个性度呢，如果写上标签的话呢，是很容易找到我们相对应的这个变量的性度， 结果结果品质好，点击确定好了，这个是标注结果品质，我们主要来看这一项，首先它这个克隆八和阿帕系数呢是零点八十八，是相当好的，这个信度 就是说我们用的这四个分项呢，是完全是可以采用的啊。再一个可以看下这个删除向后的科隆巴和 alpha 系数， 这个意思就是说如果说我们这个可靠性系数是非常低的，比方说是零点六，但是呢如果说结果品质一呢，删除之后 alpha 系数是零点八三四，是高于零点六 以上的，那就意思说我删掉结果品质一呢，他的这个克隆巴和系数呢就会变到零点八三四，就会相应的提高，所以这也是我们如果这个信度系数低呢，这是提高信度的一个方法。好了，我们来看一下过程品质，还有找到分析标度，可靠性分析， 可以点击重置，也可以把他们的四个选中之后呢转移到这边，如果点击重置的话，统计率当中就会没有选中，如果说不重置，直接点击第一个按下 shift 键选中转移到左边这样的话呢，统计当中他还是我们选中的那样的 好，点击过程品质 shift 键，然后点击最后一个全选，点击小箭头他就过来，然后刻度标签呢，改为过程品质，确定好了，这是过程品质的一个新 系数，零点八四六，也是相当好的，然后这个是删除向后的 columbus 二法系数。好了，同样道理，我们来看一下信赖点击分析标度可靠性分析，全选转到左边，然后我们来选择信赖同样的方法， 客服标签呢？改成，改成信赖，点击确定好了，这是信赖的一个，信赖的一个信度系数零点八，计算也是相当高的，也是非常好的一个信度好，柯南八和二十八系数删除后之后的一个值， 好了，再点击分析标度可靠性。我们最后来看一下我们这一次文学调查当中用到的顾客满足的三个问项， 确定好了，这是顾客满足的一个课程八和 alpha 系数零点八五七也是相当好的信度是删除向后的课程八和 alpha 系数。好，我们今天这个信度分析呢，做到这里就已经结束了，但是我们分析完之后，怎样呈现在我们的论文当中呢？如何去解读呢？我们来一起来看一下。 首先需要做一个表格性的分析，分别有变量名称，测量项目，删除项目的科鲁巴赫系数以及科鲁巴赫系数这个，最后这个零点八四八呢？零点八四六，零点八七三以及零点八五七呢，分别的是四个变量的整体的一个信度，整体一个信度， 就这样体现在自己的文章当中即可，然后解读，如何去解读呢？如果不知道怎么写的话呢？可以记下来，截屏都可以， 大体上的是解释一下，我们右边这个表格好好，如果大家呢针对于这个性度分析有任何问题的话呢，也可以评论，也可以私信我。好，下节课我们来讲什么是效度分析。

小东北，好久不见，上次答应一个师弟给他录一个免疫组化的光密度亮化的这样一个软件的实用 啊。那么这期我给他大家讲一下，我们知道免疫组化是一个常用的技术手段，比如说我在这个搜图中发现，我搜免疫组化，发现这个好多文章中的好多免疫组化的图，尤其是你做肿瘤，如果是你做这个肿瘤组织，癌症组织中这个表达，你要是做人的这个组织肯定更有意义，你做免疫组化 有这样一个数据会给你增添不少色彩。那么如何用 软件来量化免疫组化的图呢？我们这期教大家怎么用 app， 上期我们已经嗯用 app 来这个加标尺，这期我们用 app 来计算一下这个免疫组画就图片的平均光密度，那么我直接进入正题，教大家怎么来计算这个不但可以 用于免于一组画图，如果是用于这些，比如说拍的荧光图呀，或者说你染的某些染料，反正你选定你想要的位置都可以进行量化，而且选的比如说面积，长度这些我们都可以进行更改。那么我们这期就以免疫组画的这个图来进行介绍， 那到底怎么做呢？首先我们把这个软件打开，打开之后我们把这个图片放进去， 这是一个免疫组画的这个一个图片，我们首先选择麦的里边的这个叫准，我们选择光密度叫准，在这个弹出框中我们新建一个叫准，这个时候我们把底下的这个选成这个， 然后我们选择 options， 在选择这个选项中，我们在这个二五五的这个地方点击一妹子，我们把这个地方 进行一个选择，我们选的最大的这个，也就是说你这个图片背景最亮的这个地方进行一个设定，也就是最大的这个呃值进行一个设定，现在变成二百一十一， ok， ok 了之后我们再点这个 ok， 然后点一下 sister， 也就是说我们把现在设定的这个矫正的这个光密度呢应用到这个整个的这个以后的记点呃计算中，然后点 close， 我们就可以来测量了，测量的时候具体量化的时候，我们点这个红色的小悄悄的这个地方，也可以在这个这个里边也有 这个选项，就是他是他的快捷方式，我们点击这一个，点击这一个来时候，我们就可以选你这个感兴趣的区域，我们现在把这整个图片就进行量化，所以说不多选多选框，然后我们用这个弹出框中这个吸管工具来选中我们就是 感兴趣的这个颜色点，比如说这里边的免疫组画图，他染的这个阳性的是这个棕色的这个图这个位置，所以说我点这个就像 ps 里边吸管，我们点击这个棕色的区域，那么你感兴趣的和他同色的这个区域都会变红，这时候呢我们如果选多的话，可以用橡皮把它擦掉，这个是橡皮 少的话呢，我们可以再进行添加，然后呢也可以返回这样等等。然后我做一个演示，比如说我现在选到这些了，我们把 cloth cloth 掉，那么我们在迈锐里边，我们选择我们想要测量的一些值，比如说我这样我要求平均光密度值，那我就要计算光密度值，这里边呢就是 iod， 我们把它加上，那平时光密度我们要处以这个面积，所以说面积把它加上。如果你想要一些别的，比如说以后我们做一个，呃，比如说细胞呀，不同 细胞，或者是细胞盒的长度呀，直径这些，我们都可以把那些加上，我们点， ok， ok， 之后我点击 come， 因为我刚才已经把图片选中了，他就会把你想选的这些相似的点形成的这一个小区都给他计算出一个数来。我们点六里边的这个统计就会看到 他最小的面积是十，然后呢最大的呢是五十九，然后我们要看哪个平均关闭度是平均的这个 iod 值，也就是这个这个值，比如说六点八九，那么我们在计算，比如说六张图片时，他可能是三点多，然后你就能看出差距了。然后我们正常在计算的时候呢， 要把每张图片平行操作三次，每一组呢至少有五张图片进行量化，这样的话我们把一组的这些平均值就算出来了。先把三次的平均取出来，再把五次的平均取出来进行一个比较，那么这期你学会了吗？我们下期再见喽。