EQS含义第一种:机械制图用语 EQS,,全称Equally Spaced，表示均匀分布的意思。 在机械制图上,假如孔、槽等均匀分布时，则不必逐个标注尺寸，在尺寸后注明“EQS”即可。第二种:结构方程模型软件? 1995年和Peter Bentler教授在洛杉矶成立Multivariate Software，Inc成为他的生意伙伴公开发行EQS软件，受到许多学者欢迎并选用为他们作研究和教学的工具，目前全球有近三十个国家的科研人员在使用这个软件。 EQS是结构方程模型里最容易使用，具备最新的统计方法，尤其是在处理非正态分布和有缺失值资料最具盛名的软件。Eric负责从SEM有关的学术论文里挑选有用的理论，把这些功能加入EQS，并指导软件的设计和开发。 它包含计算结构方程模型(structural equations models)，包含了多重回归,多变量回归，确定因子分析(confirmatory factor analysis)，结构平均数分析(structured means analysis)，路径分析(path analysis)，及多总数比较(multiple population comparisons)，使用EQS不需要学习矩阵及代数的技巧。 用 Diagrammer (EQS 的模型绘图工具 ) 画出路径图的例子，只是点几下鼠标，使用者可以很容易在屏幕上画出它们的图解，只要画出模型，使用者不再需要学习 EQS 命令语言的语法。大众汽车EQS系统? FIS-EQS全称FIS-electronic Quality Support。是大众汽车集团管理服务部开发的一款控制车身质量的系统，是FIS生产系统的一个重要组成部分。主要作用是对汽车制造过程的质量进行监控，其构造由服务器和客户端组成。在大众工厂的涂装车间、总装车间都有很多EQS质量保证控制点，简称QRK点。现在使用EQS系统的有全球所有大众汽车的分公司，其中包括中国的一汽大众、上海大众和一汽大众成都三厂。eQS食品质量安全体系 eqs标志eQS食品质量安全体系（electric quality safety），即三方满意电子化食品质量安全体系，亦称为“看得见的食品质量安全体系”，该体系通过对食品生产、加工、运输、销售整个供应链环节的全程可视化监控，对供应链环节中管理、检验监测信息的电子化管理，采用电子档案三级认证，使供应链后续环节人员以及消费者可以直观的了解掌握食品流通过程管理以及安全水平，促使食品供应链各环节人员切实提高食品安全的管理水平，最终实现透明、规范、责任明确的食品安全体系，从根本上维护广大消费者权益。
英语 Bootstrap n. 靴带； 是皮鞋后部的一条小带子或一个小环，它可以使你方便地把鞋子穿起来，但生活中很少应用作为原意的。计算机 引导(bootstrap)： (1)一个指令序列，执行它可以导致装入并执行附加的指令，直到将整个计算机程序装入存储器为止． (2)一种设计成通过自己的操作使其自身处于期望状态的技术或设备，例如，一种机器例程，该例程的头几个指令足以使其自身的其余部分从输入设备进入计算机。 在操作系统中： 指使用一个很小的程序将某个特定的程序（通常是指操作系统）载入计算机中。亦指启动节点，引导节点。c++中? Bootstrap函数先于main函数执行。生活中 引导的意思，引导在付出一点努力后就能取得更大且更有意义的成果这个过程中起着杠杆作用。 还有一句很通俗的表述，“用你的引导性思维使自己前进”，意思是说在一个低的人生起点阶段要想尽办法使自己取得成功。进化树 即自展值，是用来检验你所计算的进化树分支可信度的。简单地讲就是把序列的位点都重排，重排后的序列再用相同的办法构树，如果原来树的分枝在重排后构的树中也出现了，就给这个分枝打上一分，如果没出现就给0分，这样经过你给定的repetitions次（至少1000次）重排构树打分后，每个分枝就都得出分值，计算机会给你换算成bootstrap值。重排的序列有很多组合，值越小说明分枝的可信度越低，最好根据数据的情况选用不同的构树方法和模型。统计学 非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法，也称为自助法。其核心思想和基本步骤如下： （1） 采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。 （2） 根据抽出的样本计算给定的统计量T。 （3） 重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。 （4） 计算上述N各统计量T的样本方差，得到统计量的方差。 应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。
Bonferroni校正 如果在同一数据集上同时检验n个独立的假设，那么用于每一假设的统计显著水平，应为仅检验一个假设时的显著水平的1/n。举个例子：如要在同一数据集上检验两个独立的假设，显著水平设为常见的0.05。此时用于检验该两个假设应使用更严格的0.025。即0.05* (1/2)。该方法是由Carlo Emilio Bonferroni发展的，因此称Bonferroni校正。 这样做的理由是基于这样一个事实：在同一数据集上进行多个假设的检验，每20个假设中就有一个可能纯粹由于概率，而达到0.05的显著水平。
BMDP是Bio Medical Data Processing的缩写，是世界级的统计工具软件，至今已经有40多年的历史。目前在国际上与SAS、SPSS被并称为三大统计软件包。BMDP是一个大型综合的数据统计集成系统，从简单的统计学描述到复杂的多变量分析都能应付自如。每一个BMDP程序的执行算法都经历了最为严酷的实际专业测试才被予以应用。 BMDP为常规的统计分析提供了大量的完备的函数系统，如：方差分析（ANOVA）、回归分析（Regression）、非参数分析（Nonparametric Analysis）、时间序列（Times Series）等等。此外，BMDP特别擅于进行出色的生存分析（Survival Analysis ）。许多年来，一大批世界范围内顶级的统计学家都曾今参与过BMDP的开发工作。这不仅使得BMDP的权威性得到了保障，更使BMDP能够为全世界的同行提供质量极高的统计分析服务。 BMDP第一版诞生于1961年，由加州大学洛杉矶分校研发。是由一个名为BIMED的生物医学应用软件修改而来。起初是免费使用的，应用于生化、医药、农业等领域的统计分析。1968年 BMDP公司发行，是最早的综合专业统计分析软件，在国际上影响很大，它方法全面、灵活，早期曾有很多独具特色的分析方法。 进入20世纪90年代后，BMDP发展路途不畅，从1991年的7.0版以后就没有新版本。但BMDP统计软件作为一方霸主，在国外仍然影响巨大，国外许多大学的统计学网站均对其关照有加，几乎所有著名大学统计学系开设的多变量分析课程当中都有BMDP软件的教学内容，而且大型学术研究机构的服务器上也通常安装着BMDP for Unix软件供终端用户使用。 最后BMDP被SPSS公司并购，并且收购之初SPSS公司在开发与推广BMDP统计软件方面的积极性也不大。如今，可能是由于要与SAS竞争专业统计领域的市场份额，BMDP的停滞状况才有所改变。目前最新的版本是BMDP 2007。
DOS命令mode命令简介 mode命令用于配置系统设备。 串行端口: MODE COMm[:] [BAUD=b] [PARITY=p] [DATA=d] [STOP=s] [to=on|off] [xon=on|off] [odsr=on|off] [octs=on|off] [dtr=on|off|hs] [rts=on|off|hs|tg] [idsr=on|off] 设备状态: MODE [device] [/STATUS] 打印重定向: MODE LPTn[:]=COMm[:] 选定代码页: MODE CON[:] CP SELECT=yyy 代码页状态: MODE CON[:] CP [/STATUS] 显示模式: MODE CON[:] [COLS=c] [LINES=n] 击键率: MODE CON[:] [RATE=r DELAY=d]应用示例 示例一： 改变DOS窗口的尺寸： 打开命令提示符cmd，键入mode con cols=100 lines=40则DOS窗口的尺寸将会变为40行100列的。在C语言中也可以通过system函数调用这个dos命令来实现这个功能。 示例二： 显示代码页： 代码页，通俗的说就是DOS中显示的语言。具体代码页可以查看代码页这个百科词条。 比如，想让DOS下显示的语言为美式英语，则输入mode con cp select=437即可，输出为： Status for device CON: ---------------------- Lines: 40 Columns: 100 Keyboard rate: 31 Keyboard delay: 1 Code page: 437 如果输入的是mode con cp select=936（936表示简体中文），则输出： 设备状态 CON: --------- 行: 40 列: 100 键盘速度: 31 键盘延迟: 1 代码页: 936数学统计 [数学][统计]n. A statistical term referring to the most frequently occurring term in a set of numbers. Investopedia Says: For example, in the following set of data--32, 34, 34, 34, 45, 67, 71, 43--the mode is 34 because it is the most common number in the set . 中文释义： 众数，一组数据中出现次数最多的数。 例如，有如下数组： 1，2，3，1，4，6，10，6，4，9，5，4，4，1，4 其中，4是众数，因为它出现了5次，在这个数组所有数字中出现次数最多。 如果有2个或者2个以上的数字出现的次数一样多，且都是最多次出现，则这几个数字都是众数。 例如，有如下数组： 1，2，3，1，4，6，10，1，6，4，9，5，4，4，1，1，4 其中，1和4都是众数。
概述 logistic回归又称logistic回归分析，主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率，等等。例如，想探讨胃癌发生的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是是否胃癌，即“是”或“否”，为两分类变量，自变量就可以包括很多了，例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。通过logistic回归分析，就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。 logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归，如果是poisson分布，就是poisson回归，如果是负二项分布，就是负二项回归，等等。只要注意区分它们的因变量就可以了。 logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。logistic回归的主要用途一是寻找危险因素 正如上面所说的寻找某一疾病的危险因素等。二是预测 如果已经建立了logistic回归模型，则可以根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大。三是判别 实际上跟预测有些类似，也是根据logistic模型，判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。 这是logistic回归最常用的三个用途，实际中的logistic回归用途是极为广泛的，logistic回归几乎已经成了流行病学和医学中最常用的分析方法，因为它与多重线性回归相比有很多的优势，这些优势将在以后的文章中一一介绍。本篇文章主要是先让大家对logistic回归有一个初步的了解，以后会对该方法进行详细的阐述。案例分析 关于富士康跳楼曲线的Logistic回归分析 来源： 黄睿昆无上界的日志 今天一早的流力课上，发现富士康11连跳了。 正常人都能知道这绝对不是偶然，至于这背后有什么？我一开始也不甚清楚。 然后一篇突如其来的实验报告被发还给我，然后看着我亲手绘制的磁滞回线。有了主意。 首先，我查到了有记载以来，所有富士康员工自杀的日期： 列出如下表格：（以07年6月18号，第一例自杀案例为原点，至今（10年5月25日）1072天） （自杀时间x/d） 0 75 272 758 794 950 997 1003 1015 1023 1024 1024 1053 1061 1072 （累计自杀人数y）1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 在MATLAB中容易做出散点图： 可见这是一个对数增长的曲线。 对此我认为自杀和流行病一样，自杀也是一种病，而且是一种可以传染的疾病。 因此其增长曲线与对数增长很接近。 对其做对数函数拟合： General model Exp2: f(x) = a*exp(b*x) + c*exp(d*x) Coefficients (with 95% confidence bounds): a = 7.569e-007 (-6.561e-006, 8.075e-006) b = 0.01529 (0.006473, 0.0241) c = 1.782 (0.5788, 2.984) d = 0.001075 (2.37e-005, 0.002125) Goodness of fit: SSE: 8.846 R-square: 0.9684 Adjusted R-square: 0.9598 RMSE: 0.8968 可见相关度0.96也是非常高的。 然而和所有疾病一样，一旦其事件引起了人们的关注，则各方的反馈作用，将阻碍其继续上升。 因此，和很多流行病分析一样，该曲线很有可能呈S型。对于该曲线的分析，使用Logistic回归。 首先我们假设Logis(B,x)=F(x),之中B为参数数组，则由经验和可能的微分方程关系，回归曲线应该为 S（x）=m*Logis（B,x+t）/（n+Logis（B,x+t））格式 由于当Logis（B,x）较小时S(x)=Logis（B,x），则可以认为f（x）的参数可以直接引入S（x）作为一种近似，而对于m，n的确定，我以1为间隔，画出m*n=40*20的所有曲线， 选出其中最吻合的的一条（m=22 n=20 t=50）： 富士康跳楼曲线 由此可以见，富士康的跳楼人数最终会稳定在在22人左右。。。由此仍然不会超过全国平均跳楼率。 对此曲线的分析，我们借鉴微生物生长曲线的方法，将其分为： 缓慢期，对数期，稳定期，衰亡期 缓慢期，富士康员工虽然受到很大的工作压力，可是其自身的心理并没有崩溃，因此跳楼这种事件发生频率很少，而且呈线性关系，说明没有跳楼者受到别的跳楼者的影响。 对数期，富士康员工由于受到工厂巨大的工作压力，以及来自社会各方的压力，甚至加上上级的欺压，心理防线渐渐崩溃，无处发泄。而一旦有想不开者跳楼，则为其提供了一个发泄的模板，这种情况下，很容易有相同经历的员工收到跳楼者的影响，从而一个接一个的跳楼自杀。目前的富士康正处于此时期 稳定期，由于社会、媒体各方面的关注，以及社会，广大人民对工厂的压力，工厂不得不做出改变，员工的心理压力渐渐得到释放，从而员工跳楼亲生频率会很快下降。 衰亡期，这个。。。由于资料长期保存，不小心遗失；或者某机关的辟谣；或者所有人的健忘，导致跳楼人数被修正，被减少。 其实，社会处于这个关键时期，这种事情的发生不可避免，不过，我们应该引起足够的重视，对于跳楼者，至今没有一个公开的调查结果。对事件也没有一个认定。各方都在推卸责任。我相信跳楼者中不仅仅有爱情受挫的人。也不仅仅有工作压力太大的人。他们也许有人只是为了引起足够的重视，让我们把目光转向他们，转向富士康，转向这样的大型生产力密集型企业，然后问问：这究竟是怎么一回事？
John Sall 博士是美国著名统计学家、计算机科学应用专家及企业管理研究专家，于1998年当选美国统计协会院士(Fellow)，并在该协会担任统计应用领域诸多重要职务。 John Sall博士早在1976年参与创建了SAS公司，SAS如今已成为全球最顶尖的统计学王牌，他还当选为美国北卡州立大学校监理事会重要成员。 长期以来，John Sall博士一直致力于研究统计学及计算机科学的应用以及顶尖企业的研发、John Sall生产、质量管理实践，成果卓著。 John Sall 博士在2009年的身价是31亿美元，被称作统计学家中的首富。
1853年，法国巴黎的医学统计学家耶克.贝蒂荣（Jacques Bertillon）提出疾病死亡原因统计分类法，受到政府与公共卫生行政部门的重视，在进50年中几经修订，逐步推广使用，它便是当今国际疾病分类法的第一版。此后，在1900年、1920年、1929年、1938年的巴黎国际统计学会议上被命名为“国际死因分类法(international list of causes of death）”的第2~5版，简称ICD系统。 1948年，世纪卫生组织（WHO）接管后更名为“国际疾病、外伤与死因统计分类法”第六版，首次成为一个综合性的疾病分类法，同时包括了精神疾病分类法。 1957年，公布了ICD-7。到1959年官方使用ICD的国家有英国、芬兰、新西兰、秘鲁和泰国。 1966年，公布了ICD-8。两年后逐步推广使用，英国、法国、德国、斯堪的纳维亚国家都予以接受。ICD-8中队全部疾病都添加了描述性定义，对诊断名词做出了界定与解释，并且列出同义的其他诊断名词，确定包括不包括，这是一大进步。 1975年，WHO公布了ICD-9，与ICD-8大致相同。 目前仍在使用的ICD-10是于1992年正式公布。经过近十年的努力，四易其稿，终于在1992~1994年先后完成并出版了《国际疾病分类》第十次修订本（简称ICD-10）的三卷书。ICD-10的特变是每个疾病的论断都列出了诊断指标与鉴别诊断要点，其诊断指标与分类方法明显受到DSM-Ⅲ的影响，但又保持了自己的某些特色。 1993年1月1日起生效。世界卫生组织1997年报告世界上已有38个国家使用或计划使用ICD-10。根据世界卫生组织的建议，ICD-10的使用将不再以10年为修订期限，希望能使用20年或更长时间。
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