统计检验方法在教育信息处理中的应用

统计检验方法在教育信息处理中的应用（通用11篇）

篇1：统计检验方法在教育信息处理中的应用

统计检验方法在教育信息处理中的应用

教育信息中包含大量的信息,当抽取部分样本进行比较分析相关因素的.关系的时候,需要用统计检验的方法进行分析验证或者对比.根据统计检验的结论,可以指导教学过程,调整方法,促进教学,对教育信息化有积极的指导作用.论述统计检验的基本原理,运用t-检验和Z-检验的方法对相关教育信息进行分析.

作 者：孙路路 作者单位：南京邮电大学传媒与艺术学院,南京,210003刊 名：中国教育技术装备英文刊名：CHINA EDUCATIONAL TECHNIQUE & EQUIPMENT年，卷(期)：“”(12)分类号：G40-051关键词：统计检验 t-检验 Z-检验 教育信息处理

篇2：统计检验方法在教育信息处理中的应用

这篇文章通过文字代码的形式讲解了如何处理用自增长键列的统计信息，我们都知道，在SQL Server里每个统计信息对象都有关联的直方图。直方图用多个步长描述指定列数据分布情况。在一个直方图里，SQL Server最大支持200的步长，但当你查询的数据范围在直方图最后步长后，这是个问题。我们来看下面的代码，重现这个情形：

-- Create a simple orders table CREATE TABLE Orders ( OrderDate DATE NOT NULL, Col2 INT NOT NULL, Col3 INT NOT NULL ) GO -- Create a Non-Unique Clustered Index on the table CREATE CLUSTERED INDEX idx_CI ON Orders(OrderDate) GO -- Insert 31465 rows from the AdventureWorks2008r2 database INSERT INTO Orders (OrderDate, Col2, Col3) SELECT OrderDate, CustomerID, TerritoryID FROM AdventureWorks2008R2.Sales.SalesOrderHeader GO -- Rebuild the Clustered Index, so that we get fresh statistics. -- The last value in the Histogram is 2008-07-31. ALTER INDEX idx_CI ON Orders REBUILD GO -- Insert 200 additional rows *after* the last step in the Histogram INSERT INTO Orders (OrderDate, Col2, Col3) VALUES (‘20100101‘, 1, 1) GO 200

在索引重建后，我们再看下直方图，我们发现最后步进的值是2008-07-31。

代码如下:

DBCC SHOW_STATISTICS(‘dbo.Orders‘, ‘idx_CI‘) WITH HISTOGRAM

你已经看到，在最后步进到表里后，我们插入了200条额外记录。这样的话，直方图并没有真实反馈实际的数据分布情况，但SQL Server还是要进行基数计算。我们现在来看看在不同版本里SQL Server是如何处理这个问题的。

代码如下:

SQL Server 2005 SP1- SQL Server 2012

在SQL Server 2014之前，基数计算对此问题的处理非常简单：SQL Server估计行数为1，你可以从下面的图片里看到。

点击工具栏的显示包含实际的执行计划，并执行如下查询：

代码如下:

SELECT * FROM dbo.Orders WHERE rderDate=‘2010-01-01‘

自SQL Server 2005 SP1起，查询优化器可以标记1列为自增长(Ascending)来克服刚才介绍的限制。如果你用自增长列值更新了统计信息对象3次，那列就会被标记为自增长列。为了看有没有列标记为自增长，你可以使用跟踪标记2388。当你启用这个跟踪标记，DBCC SHOW_STATISTICS的输出就改变了，有额外列返回。

代码如下:

DBCC TRACEON(2388)

DBCC SHOW_STATISTICS(‘dbo.Orders‘, ‘idx_CI‘)

现在下面的代码更新统计信息3次，每次用自增长键列值在我们聚集索引末尾插入行。

-- => 1st update the Statistics on the table with a FULLSCAN UPDATE STATISTICS Orders WITH FULLSCAN GO -- Insert 200 additional rows *after* the last step in the Histogram INSERT INTO Orders (OrderDate, Col2, Col3) VALUES (‘20100201‘, 1, 1) GO 200 -- => 2nd update the Statistics on the table with a FULLSCAN UPDATE STATISTICS Orders WITH FULLSCAN GO -- Insert 200 additional rows *after* the last step in the Histogram INSERT INTO Orders (OrderDate, Col2, Col3) VALUES (‘20100301‘, 1, 1) GO 200 -- => 3rd update the Statistics on the table with a FULLSCAN UPDATE STATISTICS Orders WITH FULLSCAN GO

然后，当我们执行DBCC SHOW_STATISTICS命令，你会看到SQL Server已讲那列标记为Ascending，

代码如下:

DBCC TRACEON(2388)

DBCC SHOW_STATISTICS(‘dbo.Orders‘, ‘idx_CI‘)

现在当你再次执行查询不是直方图范围的数据时，没有任何改变。为了使用标记为自增长键列，你要启用另外一个跟踪标记-2389。如果你启用这个跟踪标记，查询优化器就是密度向量(Density Vector)来进行基数计算。

-- Now we query the newly inserted range which is currently not present in the Histogram.-- With Trace Flag 2389, the Query Optimizer uses the Density Vector to make the Cardinality Estimation.SELECT * FROM OrdersWHERE rderDate = ‘20100401‘OPTION (RECOMPILE, QUERYTRACEON 2389)GO

来看下现在的表密度：

代码如下:

DBCC TRACEOFF(2388)

DBCC SHOW_STATISTICS(‘dbo.Orders‘, ‘idx_CI‘)

现在的表密度是0.0008873115，因此查询优化器的估计行数是28.4516：0.0008873115*(32265-200)。

这虽然不是最好的结果，但比估计行数1好很多!

(这里有问题，我本地是SQL Server 2008r2，测试估计行数还是1，不知原因，望知道的朋友解释下，多谢!)

SQL Server 2014

在SQL Server 2014引入的一个新功能是新基数计算。新基数计算对于自增长键问题的处理非常简单：默认不使用任何跟踪标记，来使用统计信息对象的密度向量来进行基数计算。下面查询启用2312跟踪标记的基数计算来运行同个查询。

1 -- With the new Cardinality Estimator SQL Server estimates 28.4516 rows at the Clustered Index Seek operator.2 SELECT * FROM Orders3 WHERE rderDate = ‘20100401‘4 OPTION (RECOMPILE, QUERYTRACEON 2312)5 GO

我们来看这里的基数计算，你会看到查询优化器再次估计行数是28.4516，但这一次没表上自增长。这是SQL Server 2014的自带功能。

(SQL Server 2014测试失败，估计行数也是1……)

在这篇文章，我向你展示了SQL Server的查询优化器如何处理自增长键问题。在SQL Server 2014之前，你需要启用2389跟踪标记来获得更好的基数计算――这样的话那列会标记为自增长(ascending)。SQL Server 2014，查询优化器默认就使用密度向量来进行基数计算，这样就方便很多。我希望你对此有所收获，在SQL Server里如何处理自增长键列问题你会有更好的想法。

篇3：统计检验方法在教育信息处理中的应用

1确定研究对象

随机选定东营区实验小学、2所胜利油田小学四、五年级各2个班的学生作为本课题的研究对象。选择理由:其一, 这2个年级的学生已经对学校和小学学习生活有了一定了解;其二, 对这2个年级的学生能进行较长时间的跟踪研究。

2确定研究方法

随访观察、问卷调查、比较分析。

3实施研究过程

本课题整个研究过程包括以下环节:第一, 对研究对象进行日常观察和常见问题记录;第二, 对所观察和记录的问题进行汇总分析, 列出问题顺序, 分析心理活动的影响;第三, 根据分析确定心理调查内容;第四, 进行心理调查;第五, 对调查资料进行统计学处理, 分析研究对象心理活动特点;第六, 对发现的问题进行讨论, 提出观点;第七, 提出今后如何实施心理健康教育的意见和建议。

在课题组全体成员达成共识的前提下, 我们确定在研究对象中进行3方面的心理调查, 用心理学理论和技术来检验问题的性质及其严重程度, 以便确定心理健康教育的方向、途径和具体方法。以下是对研究对象进行心理调查所采用的量表、问卷: (1) 儿童内外控制量表。该量表适用于儿童泛化性期待的测定, 反映儿童心理控制源的类型。其得分范围从0 (内控) ~40 (外控) 。用于解释常规问题中的“主动性差”和“输不起”2个问题。使用该量表可从统计学角度, 分析教师日常观察到的问题和儿童实际心理状态之间的关系。 (2) 儿童自尊量表。该量表用于评定关于自我价值和自我接纳的总体感受。在现有评定结果中, 得分范围10~40, 分值越高, 表明自尊程度越高。用该量表进行调查, 旨在研究儿童自尊程度与儿童的向师性、儿童在物质上的攀比以及儿童的不合群现象有无实质意义的联系。 (3) 儿童孤独量表。该量表用于评定儿童的孤独感与社会不满程度, 以了解那些最不被同学接受的儿童是不是更孤独。量表涉及与孤独有关的事实与体验, 但更多的是描述行为与技巧。我们应用该量表调查的目的, 是为了发现孤独症患儿。

4调查资料分析

4.1儿童心理健康问题发生频度

(1) 日常观察到的心理问题发生频度。以班主任记录的每类问题发生的人次数为分子, 全部观察对象为分母, 计算日常观察到的心理问题发生频度。问题发生频度分别是:主动性差占22.0%, 物质上的攀比占18.9%, 向师性淡化占15.0%, 输不起占14.2%, 难以体验快乐占11.2%, 不合群占11.1%, 拉帮结伙占11.1%。总体发生频度为14.8%。

(2) 按照心理活动的一般规律, 采用正态分布的统计学方法, 参照均数加减2个标准差可以覆盖95%以上对所采集心理测验的原始资料进行统计学处理, 结果发现: (1) 儿童内外控制量表调查发现, 过分内控和过分外控的学生, 占被调查对象的6.8%。五年级学生表现为过分内控或过分外控的实际人数多于四年级学生, 男生在这方面表现出问题的实际人数多于女生。 (2) 儿童自尊量表调查发现, 过分自尊和缺乏自尊的学生占被调查对象的6.6%, 五年级学生表现为过分自尊或缺乏自尊的实际人数多于四年级学生, 男女生在这方面表现出问题的实际人数没有差异。 (3) 儿童孤独量表调查发现, 有孤独倾向的学生占被调查对象的7.9%, 此种倾向五年级的实际人数多于四年级, 男生中有孤独倾向的实际人数是女生的2.5倍。

4.2组间均数的u检验及结果

(1) 儿童自尊量表调查发现, 不同年级和不同性别学生之间自尊倾向无差异 (P>0.05) , 但在各学校之间均存在极显著性差异 (P<0.01) 。东营区实验小学学生表现出更高的自尊倾向, 具体见表1、表2 (注:油二为胜利油田第二小学, 油一为胜利油田第一小学, 区实为东营区实验小学) 。

(2) 儿童孤独量表调查发现, 不同性别学生孤独倾向具有显著性差异 (P<0.05) , 男生较女生有更明显的孤独倾向;胜利油田的2所学校学生之间孤独倾向没有显著性差异 (P>0.05) , 而东营区实验小学与胜利油田2所学校学生之间孤独倾向均存在极显著性差异 (P<0.01) , 东营区实验小学学生表现出更明显的孤独倾向, 见表3、表4。

(3) 儿童内外控制量表调查发现, 不同性别学生之间控制倾向没有差异 (P>0.05) , 不同年级学生之间控制倾向有极显著性差异 (P<0.01) , 从整体水平看, 五年级学生较四年级学生有更高的外控性。在学校之间仍然表现出东营区实验小学与胜利油田2所学校之间有极显著性差异 (P<0.01) , 东营区实验小学的学生表现出更高的外控性, 见表5、表6。

5观点

(1) 通过本课题研究, 我们认为, 小学生中真正有统计学意义和符合医学诊断标准的心理问题或心理障碍的人数是微乎其微的, 调查中未发现有统计学意义和有医学意义的数据。

(2) 不同学校学生在心理测验中显示出来的统计学意义, 我们认为是由学校环境、师资队伍、社会评价、学生来源、学生家庭的文化背景、学生家长的价值取向等方面的差异造成的, 与学生的原始状态和学生整体心理健康水平没有直接联系。这些差异是学习、环境共同作用的结果。这些差异可以指导我们合理选择开展心理健康教育的内容和方式, 使心理健康教育更具针对性。

篇4：统计检验方法在教育信息处理中的应用

关键词： Excel 生物统计学 t检验 配对设计

1.引言

《生物统计学》是畜牧、兽医、农学、微生物、医学等领域不可缺少的统计工具，越来越多的数据分析离不开生物统计学的原理。随着计算机技术的发展，已有更多的软件被应用于《生物统计学》，如SPSS[1-4]，Excel[5]，SAS[6]等，但是不同的统计软件具有不同的统计特点，如Excel统计功能简单，操作方便，分析出来的结果更为直观，更适合《生物统计学》的初学者。本文主要介绍如何利用Excel对配对设计数据资料进行t检验，并以案例的形式详细阐述其分析过程。

2.分析工具库的安装

Excel一般并不直接带有“分析工具库”这一模块，需要在Excel的基础上自己安装，安装步骤：Excel的工具 加载宏分析工具库 确定就可以。

3.配对设计的t检验

配对设计是指将参加试验个体两两配对，再将每一个对子内的两个个体独立随机地接受两个处理中的一个。目前主要有自身配对、亲缘配对、条件配对这三种配对方式。

3.1数据资料的建立

例1.用家兔10只试验某种注射液对体温的影响，在注射前1h和2h各测定一次体温，取平均值，注射后1h和2h各测定一次体温，取平均值，问注射前和注射后体温有无显著变化[7]？首先在Excel中把分组的名字写上“注射前体温”和“注射后体温”，分别写在每一列的最上方，然后在“注射前体温”和“注射后体温”下方录入每只家兔的体温数据资料，具体见图1。

3.2 t检验分析

很显然，这是典型的自身配对设计，即注射前和注射后体温形成一个对子，因此我们选用配对的t检验来分析。在Excel中：工具 ？隰数据分析 ？隰平均值的成对二样本分析，点击确定进行分析，然后会出现对话框如图2。输入区域：变量1的区域和变量2的区域，选择“注射前体温”和“注射后体温”原始数据区域。在“假设平均差”处填写0，表示原假设认为这两个样本的总体平均数相等。“标志”前根据需求可以打“√”，也可以不打“√”，如果在变量1的区域和变量2的区域选择原始数据的时候把列上方的名字也选上了，此时就在“标志”打“√”，反之则在“标志”不打“√”。输出选项：输出区域处选Excel空白处，单击确定按钮。

3.3 结果分析

结果部分见图3所示，“t Stat”Excel计算出的t值，图3的最下方4项分别是单尾检验和双尾检验的结果，可以依据题意来选择哪个结果，一般情况是双尾检验。结果分析可以有以下两种途径：（1）可以根据P（T<=t）双尾的显著性概率直接判定，即P（T<=t）=0.000572153<0.01，所以家兔注射前和注射后体温有极显著差异（P<0.01）。（2）可以根据“t Stat”与t双尾临界值的比较来判断，即有|tStat|=5.189340346>2.262158887，所以家兔注射前和注射后体温有显著差异（P<0.05），要想看是否有极显著差异，则需要返回到图2中对显著水准“a=0.01”进行设定，再输出一次结果才可以确定最终的结果。

4.结语

本文主要介绍如何利用Excel对配对设计的数据资料进行t检验，在结果分析部分有2种依据可以判定结果，利用显著性概率P（T<=t）来判定结果更为简单一些，P（T<=t）<0.01表示差异极显著，0.050.05表示差异不显著。如果根据“t Stat”与t双尾临界值来判断结果，需要在图2中将显著水准“a=0.05”和“a=0.01”设定两次，输出两次的结果才可以确定最终的结果，因此根据“t Stat”与t双尾临界值来判断结果相对烦琐一些。 配对设计还有一个特点，即两组数据的个数是一样多的，如果某一组缺失了一个数据，则在另一组与其配对的数据也得剔除才可以进行后面的分析。

参考文献：

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[2]白俊艳，贾小平，张小辉，等.生物统计学课程改革与实践.畜牧与饲料科学，2013 ，34 （10 ） ： 57-58.

[3]白俊艳，武晓红，张小辉，等.生物统计附试验设计课程考核方式的改革与实践.安徽农业科学，2015，43（ 5） ： 369-370.

[4]秦立金.SPSS统计软件在生物统计课程中的探索研究.赤峰学院学报（自然科学版），2014，30（3）：198-199.

[5]韦若勋.生物统计学上机实验课中Excel互动教学方式的应用.高等教育，2013，8：185-186.

[6]黄中文，张丹.生物统计与SAS教学中大学生自主学习能力的培养.新乡学院学报（社会科学版），2013，27（5）：140-142.

[7]张勤.生物统计学.北京：中国农业大学出版社，2009.

篇5：统计检验方法在教育信息处理中的应用

条形码在检验科信息化管理中的应用

发布人：hexue 发布时间：2011-08-29

 今天网络技术的飞速发展，先进的技术纷纷问世，就条形码技术而言它已运用到很多邻域如：超市商品、药店药品、仓库管理等，那么医院的信息化建设中也必然需要条形码技术的运用来改变以往的操作模式。下面是某医院检验科运用条形码的情况做的一些体会介绍。

1、系统环境

1.1 硬件环境：①服务器操作系统：Windows 2000 Server；数据库：Microsoft SQL Server 2000、ORACLE、等。②工作站Windows XP、windows7等。③开发工具 POWERBUILDER。

1.2 硬件环境：HP 380服务器、HP商用机、HP激光打印机、Epson针式打印机等。

1.3 条码相关设备：①条形码打印机 ZEBRA 888TT；②条形码阅读器；③标签纸、碳带。

2、工作流程

2.1护士站工作流程：医生在HIS系统医生工作站开据检验报告申请单→护士在HIS系统护士站按医嘱打印条形码标签并粘贴于采集试管上，（条形码信息标签内容包括:条形码图形及对应数字、患者姓名、性别、年龄、住院号、检验项目）→护士按条形码上的检验项目完成样本采集→送检。

2.2检验科工作流程：用条形码扫描器扫描样本上的条形码，根据不同样本选择对应设备接收样本并自动或手动生成样本号→上机测定→取检验结果对应到样本→确认自动收费→结果审核传送至HIS系统医生站。

3、条形码的具体应用

3.1条形码显示出病案号、姓名、性别、年龄、检验项目通过扫描器与LIS系统对接，分析仪、设备可以直接识别标本，提升了检验科自动化程度。

3.2使用专用条形码打印机，打印质量清楚，代替了原来手工开申请单；条形码竖贴在圆形的试管上，保证识别率，减少了手工登记。

3.3贴有条形码的试管直接进入分析仪器，结果出来以后通过RS-232串口向HIS系统发送检验结果，检验科医师保存审核结果系统自动收取费用，临床医师即可看到检验申请结果。

3.4检验科工作站配备条形码扫描器，用于快速、准确的读取条形码信息，减少核对、登记、签收等环节，HIS系统根椐条形码信息把样本分类至各检验设备进行分析处理。

4、条形码应用提高工作效能

4.1减轻工作量，提高工作效率和检验质量。LIS系统在接收样本时按条形码项目内容分配至各分析器、设备不需要手工操作，方便、快捷、准确使样本进入分析器、设备分析，样本结果出来以后自动传送到LIS系统，检验科医师保存样本结果完成检验工作。

4.2使用条形码后简化和规范对检验仪器的操作如:输入样本号、检验项目、核对样本等手工操作，降低检验科医师工作强度，避免了漏检、错检、检验结果张冠李戴现象等，从而提高工作效率和检验质量。

篇6：统计检验方法在教育信息处理中的应用

全站仪测角、测距便捷,用高精度全站仪建立工程边角控制网,在施工范围较小的精密工程建设中得到了广泛的运用。在边角网数据处理过程中,为得到待定点的坐标及其精度,大量的研究一般集中在平差函数模型的建立和解算方法上[1,2,3,4,5]。在文献[6]研究的基础上,针对高精度边角控制网中多余观测数较多的特点,对平差随机模型如何运用统计检验原理,进行了详细地说明;结合文献[3]中介绍的二次定权平差法,运用统计检验进一步展示了该方法理论上的严谨性,并对如何进行不同类观测值验前方差进行调整,以获得较为理想的随机模型,给出了完整的处理方法。

1 边角网参数平差中几种常用的随机模型

1.1 按经验定权时的随机模型

设单位权方差常数σ02=1,方向、边长观测值的定权表达式为:

式(1)中,σ2Si=m2a+m2b×S2,σβ为测角先验中误差,σSi为测距先验中误差,ma、mb分别为测距仪的固定误差及比例误差,S为观测边长。在最小二乘准则下,运用参数平差方法,可进一步求解未知参数并评定相关函数值的精度。

1.2 Helmert验后方差估计方法中的随机模型

设控制网中观测方向、观测边的观测值、改正数向量、权阵及单位权方差分别为L1和L2、V1和V2、P1和P2、σ201和σ202,则线性化后的误差方程[7]:

依Helmert验后方差估计原理有:

式(3)中,N1=BT1P1B1,N2=BT2P2B2,N=N1+N2,a为方向观测数,b为边长观测数。平差前如果经验定权不准确,则需要多次迭代计算,直到时为止。

1.3 二次定权平差中的随机模型

运用Helmert验后方差估计时,要求边长与方向观测值之间单位权方差比值一致;文献[3]表明,当边角网中多余观测数较多,Helmert验后方差估计只是二次定权方法的一种特例。二次定权平差法以观测数据实际观测精度确定平差时的随机模型,平差随机模型更符合观测实际,平差模型的统计检验也可以进一步表明这一点。为了使统计检验过程阐述更为清楚,将文献[3]中描述的二次定权平差过程简要描述如下:

(1)首次平差,按经验定权,求观测值实际观测精度

1)按测角网求方向观测值方差估值

即在经典平差定权基础上,先求出验后方向观测方差:

这里,为测角网经典平差后得到的验后单位权方差。

2)按测边网求测边固定误差与比例误差ma2、mb2

同理,按式(1)定权的基础上,可以求出各观测边的验后边长观测方差

于是,在求出各观测边实际观测精度的基础上,由

以m2Si为观测值,ma2、mb2为未知数,按间接平差或回归分析,均可求得实际ma2、mb2的估值及其精度。

(2)二次定权平差,求最终观测成果

在首次平差基础上,按实际观测精度二次定权,即方向和边长观测权分别为:

以此为二次平差法中的验后权,进行控制网边角联合观测数据的处理。

2 随机模型合理性统计检验的基本原理

根据平差函数模型,可以构造检验统计量[9]

这里r对应检验的自由度,当假定验前单位权方差σ20=1,则检验统计量为服从自由度为r的χ2分布。选择置信水平1-α,若随机模型是正确的,则统计量计算值落在区间内,若χ2(r)计算结果不在该区间内,则表明随机模型不合理,主要原因或由于观测数据中存在粗差或系统误差,或者是先验权不准确,需要重新对观测值的权进行调整。

依据误差理论,平差的数学模型由函数模型与随机模型构成,只有数学模型整体符合观测实际,整个平差模型才认为是正确的,故在测量数据平差处理过程中,尚需对平差的随机模型进行统计特性的检验。

3 工程应用实例

3.1 工程背景

仍以文献[3]中的核电站施工控制网为例(如图1所示),控制网作用、控制点构造、起算基准及原始观测数据来源同原文献。但在原文献中,将对向观测的边作为两个观测值进行平差处理,本文将改正后的对向观测边取均值,即对向观测的边按一个观测值处理,控制网观测数据构成具体为观测方向50个,观测边24条。

3.2 经典平差结果的统计检验

3.2.1 平差条件及计算结果

考虑外业观测时,观测数据受外业环境及仪器对中、整平、照准等多种因素的影响,按经验取值,设方向观测值与边长观测值的先验精度分别为:、(说明:Si为观测边长,单位为km),平差计算后单位权方差估值,点位坐标及点位精度如表1所示。

3.2.2 经典平差随机模型的统计检验

算例中观测值总数为74(方向观测数50、边长观测数24),必要观测数为23(待定点参数个数14、测站定向角未知数9),故边角网自由度r=74-23=51。分别计算两种置信水平1-α=95%及1-α=99%,运用MATLAB中的相关统计函数计算出各置信水平的上、下界[8]:

计算检验统计量的大小,由式(8)知

即统计量计算值均在选定的置信水平拒绝区域上限临界值之外,说明在原定权基础上计算的验后单位权方差太小。这是由于相对平差时的验前精度,计算的观测值改正数太小,表明观测值中不存在粗差,即平差随机模型不合适是因为先验精度确定不合理。

3.3 运用二次定权平差法确定随机模型并进行统计检验

3.3.1 运用二次定权法确定随机模型

(1)首次平差,计算各观测值实际精度

按测角网处理时,同文献[3],计算方向观测实际精度;将对向观测边合并为一条边,按测边网处理,计算出实际边长观测值精度:固定误差ma=0.53mm,比例误差mb=0.53mm。

(2)二次定权平差,计算单位权方差估值、各待定点坐标及其精度

以首次平差得到的观测数据实际精度,运用二次定权平差方法,计算出单位权方差估值,点位坐标及精度成果如表2所示。

3.3.2 二次定权平差模型的统计检验

按式(9)计算检验统计量,此时检验统计量χ2(r)计算值落在1-α=99%的置信区间内,说明在99%的置信水平下,没有理由怀疑此时的随机模型存在误差,即认为当前的定权精度是合理的。

比较表1及表2的观测数据,当检验统计量落在置信区间下界之外时(表明观测数据不存在系统误差及粗差),尽管权的调整对点位的坐标及点位精度影响很小,但由于随机模型是构成平差数学模型的重要组成部分,只有当平差的函数模型及随机模型都合理的情况下,平差成果才是真正可靠的。如检验统计量落在拒绝域上界之外,表明观测值中存在粗差或系统误差,平差处理时,则可以运用粗差探测技术进行粗差剔除或进行系统误差改正[9]。

4 总结

在测量数据处理过程中,随机模型的假设检验往往被忽视。在文献[3]的基础上,对如何运用统计检验对平差随机模型进行评价进行了详尽的探讨;对先验权不合理的处理方法,结合二次定权平差法的具体过程进行了完整的论述,为平差数据处理模型的合理性判别提供了一种有效的处理方法。

致谢:本课题受“中国大陆构造环境监测网络”项目之“GNSS基准站坐标变化时间序列的严密获取”子项目支持,谨此致谢。

摘要：在精密工程施工建设中,用全站仪建立高精度边角网方便、有效。针对边角网数据处理过程中,一般只侧重于平差函数模型的建立,而忽视随机模型合理性的统计检验这一不足,结合边角网在核电施工控制测量中的应用实例,对平差中随机模型的统计检验过程及根据检验结果改善整个数学模型质量进行了详细的探讨。

关键词：统计检验,随机模型,边角网,二次定权平差

参考文献

[1]刘大杰.任意边角网平差[J].测绘通报,1983,(4):1～6.

[2]王旭华,赵德深,吴寅.边角控制网两类观测值权的确定研究[J].测绘通报,2004,(6):19～21.

[3]陈本富,岳建平.二次定权平差法在边角网平差中的应用[J].测绘通报,2009,(10):18～20.

[4]陈本富,郭先春.权的确定方法在核电施工控制测量中的应用探讨[J].东华理工大学学报(自然科学版),2010,(3):60～63.

[5]陈本富,郭先春,邹自力.基于误差方程常数项的变权迭代法在核电测量中的应用[J].东华理工大学学报(自然科学版),2009,(9):271～274.

[6]潘宝玉.平差计算中的假设检验及m 2 0超限时的成果处理[J],工程勘察,1993,(5):54～57.

[7]胡明城,鲁福.现代大地测量学(下册)[M].北京:测绘出版社,1994.

[8]王岩,隋思涟,王爱青.数理统计与MATLAB工程数据分析[M].北京:清华大学出版社,2006.

篇7：统计检验方法在教育信息处理中的应用

关键词：统计工作；水环境保护；污水处理；分析方法

一个城市的发展需要城市中各行各业的共同努力，而城市污水处理行业则是城市得以健康发展的重要基础，也是城市有效控制水污染和保護水环境的重点内容。与此同时，它也在保障和促进城市经济稳步健康发展上起着重要作用。在污水处理工艺的提高中，统计工作起着重要作用，统计工作中的分析方法对污水处理的质量和工艺的提高起着至关重要的作用。为了解决污水处理中遇到的难题，本文试图借助统计工作中的若干分析方法对污水处理行业的污水处理过程中出现的问题进行综合分析，并提出一定的解决方案。

一、“矩形图”和“折线图”在污水处理行业的应用

应用统计工作分析方法中的“矩形图”可以简洁直观的显示出污水处理厂的整体运行状况，而“折线图”对于简要描述污水处理厂运行过程中的异常变动则更为有效。现以实例对其进行具体分析。

有数据统计显示，2012年上半年我市的污水处理厂的用电总量突破2.54万度，究其原因主要是因为对污水处理过程中的送风量进行了大幅度的提高，致使鼓风机在开机上的消耗也大幅上升。在实际的工作中，与鼓风机的开机功率上升有关的因素较多，主要有：（1）污水处理过程中，进水水质的某些变化会对污水的浓度产生影响，从而使原有的送风量与实际污水不符造成氧化沟中的污泥漂浮现象。为此，只有及时的加大送风量才能提高污泥的性能，解决供氧不足的现象。（2）由于污水处理处理过程中产生的污泥数量偏多，可能导致不能及时的排出或是排泥的时间太过短暂，从而致使池中的污泥浓度偏高，破坏池内污泥的活性，此时也需要加大进风量，从而保障氧气的充足。对此，本文依照排除法对污水处理厂的进水浓度以及曝气池里的污泥浓度展开了一系列的调查分析。数据如下：

结果分析：1-8月份8个月份COD的进水浓度的总均值为233mg/l，每月进水浓度基本围绕总均值在合理的范围内波动，只有6月份的均值低于200mg/l，但都在工艺参数150≤-500≥的范围，进水的变化相对不大，没有对污水处理的整个过程造成相对直接的影响。

分析方法：从收集到的数据我们得知，样本数为100，最大值为6.058g/l，最小值为2.006g/l，极差为4.029，分组数为10组，则组距为0.325g/l。

结果分析：从图2中可以看出，MLSS（g/l）并没有呈现标准整体分布，而是偏向型，图形左右不对称，顶峰偏向一侧。大部分数据在3.005-4.012之间，也属于工艺控制参数的范围（1.5-4.5），有一个时段也显然出现了某些异常的波动，还需进一步的分析。下面就是对所取数据进行的分段分析：

（1）取1-4月的MLSS指数数值，样本数为130，均值为3.381g/l，占总样本的94.24%，变异系数为0.061，标准差为0.210。这一时期的控制过程有94.24%处于理想状态，但仍有5.76%的数值超过控制承诺书范围。

（2）取5-8月的MLSS指标数值，要本为90，均值为4.994g/l，在控制范围的只有22.45%，标准偏差为0.725，变异系数为0.150。这一时段的异常现象较为突出。

（3）与之相对照的还有泥龄，而该厂的泥龄经验值为9天。从表2可以看出，处于经验值范围外的排泥的百分比，成逐渐上升的趋势，5-6月超过9天与其它原因没有排泥的百分比高达91.01%，说明生物固体在污水处理时停留的平均时间相对过长，使得泥池内的污泥没有被及时的清除，从而在一定程度上对活性污泥的正常增长产生了影响，7月上旬做了一定的调整之后，指标得到了有效的控制，有所下降。

（4）对于这一问题的处理，污水处理行业可以调用以及措施，进而加大鼓风机的送风量，从而让每吨水的耗电量提高0.0079度，单位成本上升0.00498元/度，成本费变为1.65万元。

（5）与污水处理相对应的是对污泥的处理。由于污泥产量的增多和农用污泥需求的下降外加频繁的下雨天，致使污水处理厂的污泥堆积，对正常的工作运行造成了相当大的影响，这也是耗电量上升的关键。

二、改进措施

为解决上述问题，这就需要严格的依据工艺程序，在污水处理的过程中及时的调整送风量，并加强对工艺的控制程度，对泥池中的污泥及时定时的清理，从而使工艺得以顺利进行。从这一实例中我们还可以看出，污泥的合理利用与处理对于解决污水处理厂的各种问题极为关键。污泥可以被用作肥料营养土地，因此，污水处理厂可以将剩余的污泥高温处理并干化，从而保证城市环境的清洁与污水处理的顺利运行。除此之外，我们还可以了解到，对于工艺过程中有关参数的控制可以有效的降低成本，因此，统计方法的存在使得我们为污水处理的成本控制成为了可能。

在污水处理行业，除可以用折线图和矩形图对整个过程进行描述和控制外，我们还可以统计分析中的排列图对其进行一定的描述。它同样可以将一年中每月的COD和MLSS形象直观的描述出来。除此之外，它还可以对进行污水处理的设备的质量进行一定的识别，进而为提高设备的质量提供参考。

结语：

污水处理是整个城市发展的重要基础，它能够控制城市水污染，保护城市环境，从而给社会和人们的生活起着保障作用，促进社会的稳定、高效、可持续发展。但是如何控制好污水处理的工艺，这是能够污水处理厂能够有效运行的关键。在污水处理工艺的提高中，统计工作起着重要作用，统计工作中的分析方法对污水处理的质量和工艺的提高起着至关重要的作用，也直接关系到污水处理的效率，因而必须在污水处理工作中有效运用统计方法，善于分析原因，提出改进措施，从而提高污水处理的质量和效率。

参考文献：

[1]沈苏衢，陈步东.工业园区集中式污水处理厂曝气池HRT的确定[J].工业用水与废水，2012（5）

[2]王赤炎，吕学功.电吸附技术在循环冷却水系统排污水处理中的应用[J].工业用水与废水2012（5）

[3]顾晓丹，黄勇.活性污泥数学模型在污水处理中的应用研究[J].广东化工，2012（9）

篇8：统计检验方法在教育信息处理中的应用

利用医院信息资料来分析医院各科室的工作效率和社会经济效率, 这是医院财务统计工作的基本任务, 使得财务统计的服务和监督职能得到充分发挥[1]。随着科技的进步与网络信息时代的到来, 医院对于信息的需求量越来越大, 需要更加实时的财务统计信息, 其作用尤为重要, 不仅能够衡量医院的社会经济效益, 还可以对医院的各项管理工作提供支持, 从而使医院的可持续发展得以实现。

二、财务统计信息的利用和发展

1. 转变观念、促进财务统计的发展

随着医院改革的不断深化, 以及逐渐转变的医学模式, 财务统计信息在医院发展过程中的必要性和重要性已经得到了医院管理层的认识, 同时医院管理者也紧随信息化时代转变了观念, 对已有的财务统计信息资源进行充分和深度的开发利用, 让其为医院提供更好的服务, 使医院可以产生良好的经济效益和社会效益, 所以医院的财务统计工作不能在传统的服务方式上进行停留, 要从单纯的记账、算账工作向核算、监督转变, 将那些“死数据”变成活的有用的信息, 为医院发展进行服务。

2. 对制度进行健全和完善, 形成科学管理

医院要紧随时代发展步伐对财务管理制度进行完善, 在原本的财务制度基础上进行改革, 从单纯的统计收入、支出、纯利润、设备等相关费用的计算上, 要增加监督机制, 对工作人员的日常工作进行监督, 并对财务资料进行定期检查和整理, 做好资料保存工作, 进行出超和入超的原因检查, 并制定对应措施, 还要聘请优秀的财务管理人员, 对医院的财务工作进行科学的全面的管理, 逐渐的形成科学化制度化的管理模式[2]。

3. 实现医院财务信息统计的现代化

会计行业随着信息化的到来更为方便, 使得财务统计信息的速率和准确性都得到了极大的提升, 也使得财务工作人员复杂和繁琐工作得到了减轻, 而且也使得错误率明显得到降低。医院应该实现医院财务信息统计的现代化, 通过电算化工作和HIS系统来对数据挖掘的工作进行加强, 统计出更具针对性的财务数据, 为医院管理提供决策依据。

三、财务统计信息在医院财务统计中的应用意义

1. 可以使得医院资源得到有效的配置

每一位优秀的医院管理者对于如何能充分的配置医院的人力、物力、财力等资源都会不断思考, 而财务统计信息在医院财务统计中的应用可以使得医院资源得到有效的配置。医院根据财务统计信息进行分析, 能够合理的安排资金流, 使得有限的财力能够使用在医院发展急需的项目上, 从而确保医院建设的需要, 做到物有所值;与此同时, 在医院的管理服务方面, 管理者可以依据门诊量、床位周转率、业务收支等具体信息合理的规划病房的床位, 进而可以使得门诊和住院条件得到改善, 实现为患者提供更好服务的目标。

2. 是做出科学决策的前提保障

医院领导者做出科学决策的依据和前提保障就是财务统计信息。医院领导可以通过财务统计信息了解业务收入、医疗成本等经济效益, 还能够对服务地区的卫生需求得到了解, 还能够了解门诊的平均费用、药费比重等信息, 医院根据这些信息可以制定更适合医院业务发展的工作计划, 而且还能够对各科室人员的配置进行合理调整, 这样就做到了人、财、物的合理配置和使用。

3. 是对医院管理水平进行衡量的依据

各种医疗指标和经济指标是衡量医院管理水平高低的依据, 这些指标具体点说就是医院固定时间的门诊人次、单病种费用、住院人数、药品费用以及各项费用占医疗收入的比重等信息, 医院通过对这些财务统计信息的利用, 对医院财务统计工作进行完善和总结, 在成本核算的基础上, 调整了医疗费用的结构, 对药品费用的比重进行严格控制, 特别是对医保病人, 要使其平均费用能够在合理水平范围之内, 这样才能够使得患者和家属满意, 而且医院还获得了良好的经济效益和口碑, 能够确保医院的健康持续发展[3]。

4. 可以使对外投资管理得到加强, 财务岗位更加明晰

医院通过对财务统计信息的分析, 可以掌握医院的财务情况, 并为医院对外进行投资管理提供科学的决策依据, 医院要想更好的利用财务统计信息, 要建立现代化的科学化的管理决策机制, 在进行对外投资项目时候一定要严格按照决策执行程序进行, 做到科学合理论证[4]。医院根据财务统计信息, 可以制定更加合理的工作流程, 还能够合理的设置财务岗位, 提升工作效率, 使得权责明晰的财务管理机制逐步形成, 这样医院的财务统计工作就能向规范化的健康方向发展。

四、总结

通过对财务统计信息在医院财务统计中的应用意义进行研究, 首先论述了财务统计信息的利用和发展, 包含转变观念, 促进财务统计的发展、对制度进行健全和完善, 形成科学管理、实现医院财务信息统计的现代化, 然后论述了财务统计信息在医院财务统计中的应用意义, 包括可以使得医院资源得到有效的配置、是做出科学决策的前提保障、是对医院管理水平进行衡量的依据、可以使对外投资管理得到加强, 财务岗位更加明晰。医院领导能够从财务统计信息中对医院各方面的情况有一个全面的理解, 并据此做出合理的调整计划, 促进医院的健康持续发展, 所以可以说财务统计信息在医院财务统计中的应用意义非常的显著。

参考文献

[1]周燕颖.医院财务内控失控事件分析[J].中国卫生经济, 2012, 12 (4) :94.

[2]郑焰.运用杜邦模型构建医院财务评价体系[J].会计之友, 2012, 7 (4) :245.

[3]陈哲娟, 邱枫林, 董先雨.山东省医院财务主管现状调查[J].中国卫生经济, 2012, 5 (8) :142.

篇9：统计检验方法在教育信息处理中的应用

关键词：条码化 LIS检验信息系统 临床检验 应用

【中图分类号】R-3 【文献标识码】B 【文章编号】1008-1879（2012）12-0418-02

以数据的后期处理为主要任务的LIS系统已经在我国各级医院检验科广泛应用，通过与医院信息系统（HIS）的无缝连接，实现医嘱信息共享，条形码技术在检验领域应用也越来越广泛^[1，2]。我院西院检验科于2010年开始使用检验信息系统（LIS），于2011年开始使用条形码标签，在LIS系统与HIS系统无缝连接的基础上，应用条形码技术，简化了检验流程，提高了工作效率，减少了差错事故，现将条码化检验信息系统在检验工作中的应用报告如下。

1 材料与方法

1.1 材料。计算机，医院信息系统，检验信息系统，条形码扫描仪，条形码打印机。

1.2 方法。

1.2.1 门诊医生站申请单的流程。门诊医生开具电子检验申请单-门诊病人交费-打出发票的同时打印检验项目的条码单-据指引单的提示留样本-检验窗口扫描指引单打印条码（两份）-标本接收中心根据条码扫描出样本的基本信息-各检验部门进行仪器检测-检验者审核确认发出报告-病人凭借条码在自助报告单机上打印检验结果。

1.2.2 病区医生站申请单流程。病区医生开出电子检验申请单-病区护士批量打印出检验条码-护士凭借条码采集标本^[3]-在系统上进行标本确认-标本发送给检验科-检验科接收标本并在系统内确认-各检验部门对标本进行仪器检测。

2 结果

2.1 手工检验。对标本进行核对与编号，在LIS系统中选择所属的检验组别，对每一编号的标本逐一扫描条形码，通过医院信息系统（HIS）完成患者信息、标本编号、检验项目等信息的录入，最后将检测结果审核无误填入后打印报告。如胸水、腹水、白带、粪便、等标本的常规检测，使手工检验程序大大简化。

2.2 仪器单向数据传输。使用专用仪器进行检测，标本扫描、编号与手工法相同，标本编号与仪器编号保持一致，检测结果自动传输到LIS系统，审核无误后打印报告。此检验模式适用于血液分析、尿液常规分析等检测项目固定不变的专用仪器，最大程度的减少了人为差错的发生。

2.3 仪器双向数据传输。标本扫描与编号同手工法，条形码信息从LIS系统中自动获取，检测仪器根据条码信息的检测项目进行检测，在LIS系统中自动生成检测结果，如生化项目、肿瘤标志物的检测等，适用于全自动电化学发光仪、全自动生化分析仪等大型仪器，方便医生即时查询检验结果。

3 讨论

3.1 条形码的工作原理。黑色条码之间在光学上的信号形成反差，这种反差转变成电信号，通过条形码阅读器来快速识别条形码内的信息。本科室所使用的条形码是黑白即时打印的条形码，在医生开出电子检验申请单，患者姓名、性别、年龄、门诊号（住院号）、诊断、检验项目、收费、开单医生、条形码打印时间等详细信息即在条形码内包含了，这种全面反映患者信息的方式被称为“伞信息条码标签”。这种条形码在检验系统中的引入，大大缩短了手工输单时间，使检验科操作向自动化操作迈进了一大步，并且提高了检验各环节操作的准确性。

3.2 条码化信息系统的优势。

3.2.1 条码化信息系统使电子检验申请单代替了原来的手工开单，规范了检验开单流程，减少了患者信息手工录入出现误差的机会，自动核算出相应的检验费用，避免漏收、错收。

3.2.2 条形码标签共有两联，一联贴在试管上，检验时通过条码扫描读取患者信息，同时完成检验信息在HIS系统中的传递^[4]；另一联患者留存，检验结果出来后，医生在医生工作站可即时查阅检验结果；门诊患者凭条形码标签可在自助打印机上即时打印检验报告，这样即可保护患者隐私又缩短了查询时间。

3.2.3 检验科配备條码扫描器，能迅速准确读取条形码内信息。条形码是标本的唯一识别码，在HIS系统和LIS系统内，通过条形码可快速调出检验项目及患者的详细信息，缩短了患者基本信息录入的时间，且能提高基础信息录入的准确性，另外住院患者还能同时完成收费。

3.2.4 某些大型仪器具有双向通讯功能，主机发送临床患者的检验信息后，检验仪器对各个项目进行组合及检测，避免各项目检测结果通过手工在仪器上输入，大大减少人为输入差错，精简了操作步骤，使自动化分析变成现实。

3.2.5 一份检验报告能否顺利送达患者手中，涉及到医生、护士及检验人员各环节，条码化检验信息系统的使用，可对检验各环节进行监控，随时发现某一环节出现的差错，避免科室间的摩擦，保证检验质量，提高患者在诊疗过程的整体水平。

3.2.6 检验结果在电脑内保存，由于条形码技术的介入，使结果具有唯一性，可随时查询该患者在不同时期所做的所有结果，并能对某一项目进行回顾性分析，避免手工抄写结果耗时、不易查找的缺点。

总之，临床检验工作中应用条码化检验信息系统，可规范检验流程、提高工作效率、减少人为差错，对提高检验管理水平，保证临床检验质量具有重要意义。

参考文献

[1]吴春龙，沈波，陈凌平.不同类型条形码标签在临床实验室中的应用[J].现代检验医学杂志，2005，20（4）：52—53

[2]秦丽，赵书平，孟光源等.Lis结合条形码技术在检验科自动化分析仪中的应用[J].现代检验医学杂志，2006，21（1）：72—73

[3]黄顺，马学革，王瑞兰.护理床旁移动信息系统简介[J].中国实用护理杂志，2005，21（9）：69

篇10：统计检验方法在教育信息处理中的应用

一、物证图像文件预处理

必须对获得的物证图像文件预处理, 重点是按比例缩放, 为此我们使用一个小软件———Image Size。Image Size是一个配合Photo Shops使用的计算器程序, 它能协助制作所需的任意比例数字照片。具体步骤如下:运行Image Size和PhotoShop, 在Photo Shop下打开一幅带比例尺的图片, 在工具箱里选取“度量工具”。量取一段比例尺的长度, 确定长度单位, 将其输入到Image Sized的“输入比例尺长度”中, 从Photo Shop的“信息”窗口中读取所量比例尺长度, 将读取的数据输入到Image Size的“输入比例尺的图像长度”中, “确定”即可得出新图像的长度;如果输入宽度则结果为新图像的宽度;在Photo Shop的“图像”→“图像大小”中重新设置图像大小, 即可得到所需要的图像。

二、印章印文检验方面, 以Photo Shop7.0软件为例说明

(一) 重合比对。

利用Photo Shop7.0软件, 将检材通过图像调整, 形成印章印文的反相;选取具有比对条件的样本, 经过复制、粘贴在检材图片上;运用Photo Shop7.0软件中show layers (显示图层面板) 的功能, 可以使反相处理过的检材与样本在颜色上有较大反差。利用鼠标, 将检材和样本图片进行重叠, 观察检材与样本的重叠状况, 为印章印文的同一认定提供依据。在用扫描仪获得的检材、样本图片时, 在重叠时会出现二者之间的角度差异, 在具体操作时, 运用PhotoShop7.0软件中edition (编辑) 和free transformation (自由变换) 的功能, 以印章中间部位的五星为基准点, 利用rotate (旋转) 的功能, 实现检材与样本二者在某一基准点的重合。

拼接比对也是利用Photo Shop7.0软件的功能, 依据上述方法, 进行比对。不同之处是, 选取样本图像, 只是部分选取而非整体选取。将检材和样本图片处理成原物大, 利用移动工具将检材和样本图片重叠, 按“F7”键打开图层面板, 通过调整面板中的“透明度”、“正片叠底”、“溶解”、“滤色”等工具, 从不同面, 观察检材与样本各自表现的特征点是否重叠。

(二) 图片拼接。

运用Photo Shop7.0软件的功能, 在同一窗口中同时打开检材和样本的图像, 执行Image (图像) ———Canvas Size (画布尺寸) 的命令, 对检材的图像增加画布宽度, 并将图像移到一侧, 同时, 为样本的图像预留位置。对样本的图像用剪切工具剪下需要的部分, 执行Layer (图层) ———New (新建) ———Layer (图层) 菜单并确定, 同时运用Merge Visible菜单, 合并所有可见图层, 将用鼠标剪取的样本图像移到检材的图像中, 并与之对接。在检材和样本的图像设定倍率相同的条件下, 运用剪切工具对整个画面进行裁剪, 确定图像尺寸和画面尺寸后即完成拼接工作。进行“曲线”、“对比度”、“亮度”、“色阶”等处理, 通过建立“参考线”对图片进行原物大处理。在原物大的图片中, 利用“标尺” (单位:毫米) 、“参考线”工具锁定特征点位置, 利用裁切工具选取检材特征点一侧, 同样的方法选取样本相对应特征点另一侧, 后使用移动工具将特征点进行拼接, 并通过按键“Ctrl+-”、“Ctrl++”调整大小, 观察拼接吻合程度、边缘的粗细、平滑度。

如果检材和样本的图像色调不一致, 可以运用PhotoShop7.0软件中Image (图像) ———Adjust (调整) ———_Hus/Saturation (色调/色彩饱和度) 菜单, 调整样本图像的色调、色彩饱和度和明暗度。

如果检材或样本的图像歪斜, 可以运用Photo Shop7.0软件中Edit (编辑) ———Transform (变形) ———Rotate (旋转) 命令进行任意调整, 达到检材和样本的图像拼接要求。

如果检材或样本的图像倍率不一致, 可以运用PhotoShop7.0软件中Edit (编辑) ———Free Transform (任意变形) 菜单, 调整好检材或样本被剪切的画面倍率大小、确认对接完成后, 执行Layer (图层) ———Flatten Image (平整图像) 菜单, 使检材和样本的两幅图像合二而一。

如果检材或样本的图像拼接后出现较为明显的分界线, 可以运用Photo Shop7.0软件中的功能, 将拼接图片放大后, 用指尖涂抹工具对“分界线”进行涂抹, 清除分界线。在涂抹时应注意指尖顺向挪动。

(三) 透明叠加。

运用Photo Shop7.0软件, 在一个窗口中同时打开倍率一样的检材、样本图像, 并分别进行剪裁。运用Photo Shop7.0软件中, Image (图像) ———Adjust (调整) ———Threshold (转换) 菜单, 使检材图像变成黑白图像, 执行Layer (图层) ———New (新建) ———Layer (图层) 菜单并合并所有可见图层。将检材印模设置为阴文, 用移动工具移走 (剪取) 阴文部分, 直至将印模形成“镂空”化。运用Photo Shop7.0软件中的, 测量出两印模某确定点的距离、位置和角度等数据是否相同, 同时将检材与样本图像放大到适当的倍数, 移动检材印模至比对样本印模上方使之重叠, 观察样本图像是否完全“充满”“镂空”化的检材图像。用任意变形工具调整检材, 使检材与样本图像的角度一致。

三、特征标注

利用直线工具, 选择“箭头”形状标注。该方法也可用于笔迹特征的标准。需要强调的是:重合、拼接不一定能同一认定。本文中的方法是好用的, 但是只是辅助手段, 这一点大家要有明确的认识。在印章检验中, 印章的本质特征不仅仅是印面图文的布局, 更重要的是印章印文必然反映出的印章盖印的细节特征, 它可能由于印章附着印泥不均匀、印章材质、机械加工方式、使用过程的变化等形成的, 是本质特征, 我们现在还得用传统方法对其进行认识。

四、显现模糊记载、确定添改、擦刮等

关键在于加强特定部位的反差。这里说一个有趣的现象———很多时候用肉眼观察不到的现象, 在照片或数码图片上可以看到。

人眼的颜色模式是HSB, H为色调, 即反射光线;S为饱和度, 即颜色灰度;B是亮度。而胶片感光和Photo Shop、AcdSee等软件往往有四种模式———RGB、CMKY、LAB、HSB, RGB就是三原色, 每个像素点有16777216中颜色的变化;CMKY即三补色模式, 与RGB互补;LAB, L是亮度、A表示从红到绿、B从蓝到黄。

在实践中, 利用软件处理功能, 调整图像的大小、亮度、对比度、色阶、饱和度、反差或在不同通道下观察, 酌情进行调整直至获得满意的结果。

篇11：统计检验方法在教育信息处理中的应用

【关键词】统计分析；问题；统计方法

一、医院统计分析的重要性

医院统计分析有效地保证了医院的管理，对医院的管理运作发挥着重要的作用。其重要性表现在以下几个方面：

1.对医院管理质量的考核

医院统计分析的数据是医院管理质量的重要参考标准。通过考核医院各个部门的能力以及管理水平，能够及时发现各部门内部存在的问题，做出相应的改正措施。通过考核员工的工作表现，能够了解各员工的素质与服务能力，从而改善医患关系。

2.对医院管理的决策

随着市场竞争的加强，医院管理者对于医院往后的持续发展做出重要的决策是至关重要的。管理者通过医院统计的数据来了解医院实力，对市场发展动向做出正确的判断，从而能够提升医院的竞争力。

3.对医院资源的整合

通过医院的信息统计，将医院资源分为人力与物力两个部分，能够客观地反映医院资源的利用效率，经过对数据的分析，方便管理者对资源的合理配置，减少不必要的资源损耗，实现医院内部的优化管理。

4.对医疗体系的建设

对医院统计数据的分析，能够比较直观地发现医院发展中的不足，从而设計具有针对性的改进方案，完善医院的医疗体系，使医院更好地服务于人民大众。

二、医院统计分析中的缺陷

1.基础薄弱

在许多大中型医院中都广泛应用了统计分析制度，但是目前许多医院的统计基础设施依旧相当薄弱，还存在许多不够健全与规范的制度，这体现在各部门的权责不明晰、分工不明确、统计工作的流程复杂繁乱、统计工作的方法不够科学、各项资源投入不够等方面，从而导致医院统计系统的作用没能全面发挥出来，大大降低了统计工作的效率与质量。

2.程序落后

计算机在各项领域都被广泛应用，但是目前我国的计算机依旧不能适应大数据时代的发展趋势，其统计程序不够先进，这体现在部分程序必须依靠手工操作、信息不便于直接提取等，这样传统的统计方法降低了工作的效率，不符合信息时代发展潮流。

3.检验方法缺乏

医院许多信息存在着虚假、不准确等问题，由于对数据检验方法的缺乏，使得医院的运作不能够真实地反映出来，从而不便于管理者了解医院情况，正确做出进一步的决策。

三、医院统计分析完善的相关对策

1.提高统计质量

在信息化时代下，对医院的数据进行分类处理和提取是医院信息统计面对的迫切所在。保证医院信息的准确性是医院工作的一个重要内容，这要求规范医院信息评价标准，信息的处理要遵循数据的及时、准确与适用性这三个特性。

（1）及时性。信息无时无刻不在发生变化，因此，在采集和统计数据时，要参考最新的数据，不断刷新数据信息，增强其信息的有效性。及时性要求医护工作者要及时交流信息，只有这样，信息才能够保证被信息沟通机制及时利用。

（2）准确性。有效的信息来自于准确的信息，信息的准确性要求医疗工作者对于真伪信息数据进行准确判断，如若进行了错误的判断就会产生不良的后果，带给医院不良的影响。

（3）适用性。医院管理过程中，时常需要提取有效的目标信息。这就需要对相关信息制定一定的标准，避免信息的张冠李戴。不同的医院其信息产生不同，适用性必须要以服务医院自身信息采集为原则。

2.坚持科学管理

医院信息统计的目的在于利用数据来保证科学地管理医院。这主要需要满足以下目标：

（1）对信息进行评测。医院信息的评测能够针对人员、设备等，也能够针对患者病因治疗，统计医院各项数据能够了解医院的强弱项，从而扬长避短，调整部分病例治疗方案，提升医院的整体实力。

（2）对信息进行决策。随着医疗体制的不断改革与完善，相关人员对各项数据的合理统计分析，能够为管理者的准确决策提供依据，使得管理者更好地决定医院今后的发展方向。同时，通过进一步地分析，方便管理者找寻管理中的薄弱环节，从而为医院的管理改革提供合理的参考。

3.对信息进行监督

医院良好的服务质量与医疗水平能够增加人们对医院的信任。医院的统计系统能够对每位医护工作者的工作状态与工作能力进行定期的统计与分析，通过数据更加直观地反映出不同部门医护工作者的服务质量与水平，增强患者对医疗人员的了解，增强医疗人员的工作干劲，提高专业化治疗的效率。通过各项监督手段，能够保持良好融洽的医患关系，通过奖惩制度的建立，能够调动医疗工作者的积极性，作为对医护人员工作表现的参考，信息统计起着不可替代的作用。

四、结语

在社会主义新时期，医院作出的信息统计分析是顺应信息化时代潮流的，也是医疗建设过程的一个重要改革点。新的问题只有用新的手段去解决，只有不断刷新统计方法，才能更好地反映医院发展状况，才有利于对医院的建设作出合理准确的分析与决策，使得信息统计更好地服务于医院建设与人民大众。

参考文献：

[1] 胡华安. 统计方法在医院统计分析中的应用探讨[J]. 经管视线，2014.06（31）

[2] 关金芝. 医疗统计信息管理中存在的问题和对策[J].管理创新，2015.14（247）