首页 > 文献资料
-
肝炎、肝硬变合并糖尿病病人的护理
肝脏是人体主要的代谢器官,肝脏病变引起的肝脏结构和功能的改变可导致糖代谢的异常.国外资料认为,肝硬化与糖尿病有着伴随关系,肝硬化有糖尿病的机会是一般人群的2倍[1].肝炎、肝硬变可助长糖尿病的发展,而糖尿病控制不好又影响肝炎、肝硬变的治疗效果,二者相互影响、相互促进,给治疗护理带来一定难度.本组27例病人通过采用不严格糖尿病饮食、药物治疗、心理护理等方法,取得了良好的效果.
-
不孕症妇女抗卵巢抗体与排卵关系的分析
抗卵巢抗体(antiovarian antibodies,AOAb)与卵巢早衰(POF)、过早绝经(PM)之间有密切的伴随关系,且有抗生育效应,在女性免疫性不孕的病因中占有重要位置,常见于POF、不孕症和接受体外人工授精的患者[1～3].为了解AOAb与卵泡发育及排卵之间的关系,我们分别对AOAb阳性、AOAb阴性的不孕症妇女进行了基础体温(BBT)、尿中促黄体生成激素(LH)、B超监测排卵和子宫内膜活检的比较,现将结果报道如下.
-
阻塞性睡眠呼吸暂停综合征与胃食管反流病
阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)与胃食管反流病(GERD)发病因素相似.目前研究提示,OSAS与GERD可互相影响,在OSAS基础上合并GERD,可加重OSAS的症状,反之亦然,但二者是因果还是伴随关系尚无定论.
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中，X与Y都是随机变量；在回归分析中，Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中，X与Y都是随机变量；在回归分析中，Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中，X与Y都是随机变量；在回归分析中，Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中，X与Y都是随机变量；在回归分析中，Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中， X与Y都是随机变量；在回归分析中， Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中， X与Y都是随机变量；在回归分析中， Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中，X与Y都是随机变量；在回归分析中，Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中， X与Y都是随机变量；在回归分析中， Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中， X与Y都是随机变量；在回归分析中， Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中， X与Y都是随机变量；在回归分析中， Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中， X与Y都是随机变量；在回归分析中， Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中， X与Y都是随机变量；在回归分析中， Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中，X与Y都是随机变量；在回归分析中，Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量. ②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将"因"或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系. ③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制. ④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位.
-
直线相关与回归分析的区别和联系
区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中，X与Y都是随机变量；在回归分析中，Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。
-
养生忽悠术为啥总得逞
从吃绿豆,到吃大蒜、喝尿,所谓“养生之道”此起彼伏忽悠人,还偏偏总有很多人信,咋回事?秘密或许就在他们的忽悠术上.头一样,把伴随关系包装成因果关系.两件事是同时发生的,这叫伴随关系;乙必然是甲导致的,这才是因果关系.或许能找到坚持喝尿、身体也好的人,但是,身体好真是喝尿喝出来的吗?
