似然比分布,似然比检验p值

浅析在胃结肠肿瘤中肿瘤标志物的诊断价值论文

1、摘要：瘤标志物主要是指癌细胞分泌或脱落到体液或组织中的物质，或是宿主对体内新生物反应产生并进入到体液或组织中的物质。这些物质，有的不存在于正常人体内而只见于胚胎中，有的在肿瘤病人体内含量超过正常人体内的含量。那么肿瘤标志物该如何检验呢？下面本文就具体为大家进行介绍。

2、铁蛋白（SF）：在多种癌症患者血中均有不同程度的升高，当然也包括胃癌，但主要在肝癌患者中，阳性率高答70%以上，可以辅助肝癌的诊断。CA50：是一种非特异性的广谱肿瘤标志物，是一种唾液酸酯和唾液酸糖蛋白，正常组织中一般不存在。

3、【肿瘤标志物】（一）甲种胎儿球蛋白（AFP）参考值 RIA或ELISA法为低于25μg／L。临床意义 原发性肝细胞肝癌患者血清AFP增高，诊断阈值为超过300μg／L，增高率约为75％～80％；约有10％的原发性肝癌患者其AFP为阴性。

4、主要包括蛋白质、激素、酶、多胺、癌基因产物等。它们的存在或量变可以提示肿瘤的性质，借以了解肿瘤的组织发生，细胞分化，细胞功能，以帮助肿瘤的诊断，分类，预后判断以及治疗指导。这些物质在健康人体内并不存在或量很少，但在癌症患者中指标数值明显高于正常人。

典型相关性分析的步骤

典型相关性分析的步骤如下：数据的分布有假设：两组数据服从联合正态分布。首先要对两组变量的相关性进行检验（构造似然比统计量 ）。确定典型相关变量的个数（直接看典型相关系数对应的P值即可）利用标准化后的典型相关变量分析问题。进行典型载荷分析。

相关性分析的做法有：数据分析、协方差计算、计算相关系数、回归分析、计算信息熵与互信息。数据分析：将数据进行可视化处理，通过绘制图表进行相关性分析。将数据进行可视化处理，比如，绘制双坐标轴折线图、散点图等来清晰对比数据的变化趋势，以此进行相关性分析。

表2展现的是典型变量X与原始X组分析项间的关系情况。 典型系数 用于构建典型变量与X组指标的模型公式； 典型载荷系数 用于具体了解典型变量与X组7项指标之间的相关性。由于表1中已经得出只有典型相关变量X1，X2通过显著性检验，此时重点关注各指标与典型变量X1，X2的相关情况即可。

简单相关分析中SPSSAU一共提供三个相关系数，一个是pearson相关分析，一个是spearman相关分析，最后一个是kendall相关系数。

我们使用相关系数来衡量两个随机变量间的线性关系，而在统计两组变量之间的相关关系时就要采用典型相关分析 S-W 检验和 Q-Q 图验证。数据符合正态分布才能用典型相关分析。都通过了显著性检验，但是第三对典型变量的相关系数比较小，这里剔除。

有关数学概率的问题,求详细内容

甲合格概率乘以乙丙不合格概率+乙合格概率乘以甲丙不合格概率+丙合格概率乘以甲乙不合格概率=只有一件合格概率 （2）六个概率都乘起来就行。

分为3种情况。记父 ，母 ，子为1 2 3 ，其中3实力最强。要证1和2比，1的胜率最高。1】1和3比，1肯定输，因为3实力最强，那么1结果为一负。2】2和3比，2输，接着获胜的3和1比，1输，那么1结果为一负。

如果全部命中，则用乘法原理：概率=50%*40%*40%*33%*33%。如果要摸第二次，则说明第一次没有摸中，则第二次摸中概率=（1-50%）*40%。同理，如果要摸第三次，则说明第二次都没有摸中，则第三次摸中的概率=（1-50%）*（1-40%）*40%。同理可以类推出其他答案。

请问关于VAR模型的滞后阶数怎么确定?

该模型滞后阶数由AIC准则、SC准则、似然比检验来确定。AIC准则：赤池信息准则是一种用于选择最优滞后阶数的方法，该方法的目标是使模型残差的平均误差最小化。AIC值越小，滞后阶数越合适。SC准则：施瓦茨准则也是常用的确定滞后阶数的方法，其目标同样是使模型的残差最小化。

VAR模型的滞后阶数越大，自由度就越小。一般根据AIC和SC取值最小准则来确定阶数。如果AIC和SC并不是同时取值最小，采用LR检验进行取舍。时序数据样本容量小，AIC和SC准则可能需要谨慎，需要根据经验验证。从经验看，这时一般比较滞后123阶基本可以得到较好结果。

根据AIC和SC准则确定VAR模型滞后阶数。确定VAR模型的滞后阶数是一个重要的步骤，它影响着模型的准确性和预测能力。一种常用的方法是使用信息准则，如赤池信息准则（AIC）和斯瓦齐-贝叶斯信息准则（SC），来选择最优的滞后阶数。AIC和SC都是基于模型的拟合优度和参数数量之间的平衡来进行选择的。

先将做VAR，然后在VAR窗口选VIEW——lag Structure——lag Length Criteria——在显示的结果中选择数据下面带星号最多的那一行对应的阶数即是最优滞后阶数。40个时间长度的话满足大样本性质了吧，我觉得可以做。取多少你从小往大试，超过允许会有提示。

如下：根据数据量，一般选取4或5阶，看1-4或1-5阶，各阶情况下AIC 、SC值最小情况，如果系统选择的AIC和SC最小值对应不同阶数，这时要用似然比LR准则来断定。

统计距离包括哪两类

1、统计距离包括哪两类 离散度（Divergence）离散度是模式识别中早期采用的统计可分性度量之一（Swain and Davis，1987）。

2、统计距离不包含欧式距离和马氏距离，它是马氏距离的另一种说法，与欧式距离不存在包含关系。在一元的情形下，定义两个点Y1和Y2之间的距离。欧式距离为两者作差的绝对值|Y1- Y2|，可以直观的理解为每个分量之间的差异平方和，再开根号。

3、常用的统计量有 距离和相似系数两大类。聚类分析，是一种将随机现象归类的统计学分析方法，在不知道应分为多少类合适的情况下，试图借助数理统计的方法用已收集到的资料找出研究对象的适当归类方法。在生物医学之中，聚类分析已成为发掘海量信息（包括基因信息）的首选工具。

4、有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。 （1） 二维平面两点a（x1，y1）与b（x2，y2）间的切比雪夫距离 （2） 两个n维向量a（x11，x12，…，x1n）与 b（x21，x22，…，x2n）间的切比雪夫距离 看不出两个公式是等价的？提示一下：试试用放缩法和夹逼法则来证明。

5、资料间的距离是相等被定义的但是它的零值并非绝对的无而是自行定义的（如智力或温度的测量）。（ Ordinal measurements）顺序尺度的意义并非表现在其值而是在其顺序之上。名目尺度（Nominal measurements）的测量值则不具量的意义。

6、马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。