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发布时间：2023-09-29 09:36:13 发布人：本站
02、报告中最常出现的几个名词cv值，sd值，它们各代表的什么意义，它们是如何计算出来的？
计量的精密度(precision of measurement)，系指在相同条件下，对被测量进行多次反复测量，测得值之间的一致(符合)程度。从测量误差的角度来说，精密度所反映的是测得值的随机误差。精密度高，不一定正确度高。也就是说，测得值的随机误差小，不一定其系统误差亦小。
是指得到的测定结果与真实值之间的接近程度。
准确度是指测得值与真值之间的符合程度。
准确度和精密度是两个不同的概念，但它们之间有一定的关系。应当指出的是，测定的精密度高，测定结果也越接近真实值。但不能绝对认为精密度高，准确度也高，因为系统误差的存在并不影响测定的精密度，相反，如果没有较好的精密度，就很少可能获得较高的准确度。可以说精密度是保证准确度的先决条件。
它能够反映变量值的离散程度 ，正负值就是在计算好的sd上加个正负号 表示在这个范围内波动 在平均值上加上或者减去这个数字，都认为在正常范围内。
方差：s^2=[(x1-x)^2 (x2-x)^2 ......(xn-x)^2]/（n-1）(x为平均数)
标准差：方差的算术平方根=s
标准差能很客观准确的反映一组数据的离散程度，但是对于不同的检验目的，或同一项目不同的样本，标准差就缺乏可比性了，因此对于方法学评价来说又引入了变异系数cv。
cv(coefficient of variance):标准差与均值的比率。用公式表示为：cv＝σ/μ
考虑预测对象发展变化本质基础上，分析因变量随一个自变量变化而变化的关联形态，借助回归分析建立它们因果关系的回归方程式，描述它们之间的平均变化数量关系，据此进行预测或控制。
假设预测目标因变量为y，影响它变化的一个自变量为x，因变量随自变量的增（减）方向的变化。一元线性回归分析就是要依据一定数量的观察样本（xi,yi）i=1，2…，n，找出回归直线方程y=a bx (1)
对应于每一个xi，根据回归直线方程可以计算出一个因变量估计值yi，将求出的a和b代入式（1）就得到回归直线yi =a bxi 。那么，只要给定xi值，就可以用作因变量yi的预测值。
在分析测试中，一元回归分析通常采用相关系数r这一统计量来检验x与y是否确实相关以及相关的程度如何。相关系数r的值总是在－1与＋1之间。
当r＝1时，所有的点都在一条直线即回归直线上，此时称y与x完全线性相关。
当r＝0时，b＝0，即回归直线平行于x轴，所示，说明y的变化与x无关， 此时x与y毫无线性关系。
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