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理论分布文献资料
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关于均数与偏差
标准差(x±s)，是用来反映变异程度，当两组观察值在单位相同、均数相近的情况下，标准差越大，说明观察值间的变异程度越大。即观察值围绕均数的分布较离散，均数的代表性较差。反之，标准差越小，表明观察值间的变异较小，观察值围绕均数的分布较密集，均数的代表性较好。在医学研究中，对于标准差的大小，原则上应该控制在均值的12%以内，如果标准差过大，将直接影响研究的准确性。数理统计表明，在标准正态分布曲线下的面积是有规律性的，根据这一规律，人们经常用(x±s)来计算样本观察值数量的理论分布，以此来鉴定样本的代表性。x±1.96s 表示95%的观察值在此范围内；x±2.58s 表示99%的观察值在此范围内。如果取得的样本资料的实际分布与理论分布非常接近，证明该样本具有代表性。反之，则需要重新修正抽样方法或样本含量。x±1.96 s是确定正常值的方法，经常在工作中被采用，也称为95%正常值范围。
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logistic回归分析中的过度离散现象及纠正
过度离散(Overdispersion)是实际观测到的数据分布和拟合连接函数所对应的理论分布存在差异时表现出来的一种统计现象.
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应用Excel做泊松分布及其近似正态分布的电脑实验
泊松分布是统计学中一种较为抽象的离散型理论分布,是一种用以描述罕见事件发生次数的概率分布.
