所谓“金标准”是指当前临床医学界公认的诊断疾病的最可靠方法。 使用金标准的目的就是准确区分受试对象是否为某病患者。 较为常用的金标准有活检、手术发现、微生物培养、尸检、特殊检查和影像诊断，以及长期随访的结果等。
在重点调查中，需要选择重点单位进行调查。 重点单位是从现象数量方面进行考虑的，即这些单位可能数目不多，但是就调查的标志值来说，在总体标志总量中占有很大比重。 重点单位并非是战略目标的重点建设项目、重点工程的单位。 例如，要及时了解全国原油生产的基本情况，只要调查占全国原油产量比重很大的大庆油田、大港油田、胜利油田等的原油产量即可。
重庆工商大学数学与统计学院（http://stat.ctbu.edu.cn/）现有统计学、数学和应用数学、信息与计算科学3个全日制本科专业，在校学生900余人。学院设有应用统计教研室、国民经济统计教研室、基础数学教研室、应用数学教研室、经济数学教研室、高等数学教研室、信息与计算科学教研室、数学建模实验室和统计学实验室等教学机构。拥有一支素质高、职称结构、学历结构优化的师资队伍。现有教职工66人，专任教师56人，其中教授11人、副教授20人，具有博士、硕士学位的教师38人，博士生导师2人，硕士生导师6人，享受国务院特殊津贴的专家2人，市级教学名师1人，市学术技术带头人2人，重庆市优秀中青年骨干教师3人，重庆市中青年学术骨干教师资助计划5人，重庆市“322人才”工程第二层次人选1人，校级学科带头人1人，校学科顾问2人，校级学术带头人4人，校级学术骨干3人。 统计学学科是重庆市立项重点建设学科，2005年获得统计学硕士学位授予权，统计学专业为校级品牌专业，应用数学为学校首批重点建设学科，系统理论为校级重点支持建设学科。 学院高度重视科学研究，学院教师取得了一批科研成果，近5年，发表在《数学学报》、《Discrete Mathematics》、 《经济问题》、《西北农林科技大学学报》 等刊物上的论文300余篇，其中被SCI、EI、ISTP、CSCI等收录的有50多篇，主持或主研科研项目60余项，获得国家自然科学基金课题及子课题5项，省级课题20多项，近4年学院一共取得422.2万元的课题经费，其中，纵向课题经费213.3万元，横向课题经费208.9万元。有 1项科研成果获得重庆市人民政府社会科学成果二等奖 ，1项获重庆市自然科学三等奖，5项获省部级科技进步三等奖。 学院积极推进教学改革，努力提高本科教学质量，课程建设工作取得了明显的成效。现有重庆市精品课程2门，重庆市重点建设课程1门；校级精品课程 2门；校级重点课程 4门，形成了课程建设的优势和特色。学院获省部级优秀教学成果奖4项。 学院积极开展国内外学术交流与合作，邀请和聘请知名专家学者来学院高水平的学术报告和学术讲座，与美国、新加坡、加拿大及国内著名高校建立了长期友好的学术交流关系。 学院积极组织和引导学生参加课内外科技文化活动，努力培养学生的创新意识、创新精神、创新能力，结合专业特点，有计划、有步骤地组织学生开展学术科技活动，近三年组织学生参加全国大学生数学建模竞赛荣获全国一等奖4项，全国二等奖7项，重庆市一、二等奖共42项的佳绩。 数学与统计学院坚持以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，以学科专业建设为龙头，以教学为中心，以科研促教学，不断深化教育教学改革，以本科教育为主体，努力提高办学层次，为国家培养更多的适应社会发展和经济建设需要的高素质应用型高级专门人才。统计学专业简介 专业方向：应用统计学、调查与分析、经济分析 培养目标：本专业培养具有良好的数学与管理学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、金融、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。 专业要求：要求学生具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练；掌握统计学基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能；具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力；熟练掌握一门外语；具有扎实的经济学、管理学基础；熟悉国家经济发展的方针、政策、和统计法律、法规；能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力和实际工作能力。 学位及学分要求:本专业学生在学习期间必须修满教学计划规定的174学分方能毕业。其中课堂教学学分（含课内教学与课内实践）150学分，集中性实践教学环节学分24分。达到学位要求者授予经济学学士学位。 主要课程： 高等数学、概率论、数理统计、回归分析、抽样调查、统计预测与决策、多元统计分析、时间序列、非参数统计等。根据专业方向，还开设方向选修课。应用统计方向：应用随机过程、统计质量管理、国民经济统计等。调查与分析方向：市场调查实务、调查数据分析、市场分析方法、统计分析软件应用等。经济分析方向：投入产出分析、宏观经济统计分析、证券与期货统计分析等。 就业情况：本专业毕业生就业面广。历届毕业生主要分配在国家机关、国有企业、三资企业、银行、保险公司、证券公司、研究所及学校等单位工作。学院许多毕业生现已成为供职单位的业务、科研骨干力量。近年来，统计学专业毕业生分配就业情况良好。随着我国社会进步、经济发展对人才的需求，统计学专业毕业生将会进一步受到使用单位的欢迎。数学及应用数学专业简介 学制:四年 层次:本科 授予学位:理学 培养目标: 本专业培养掌握数学科学的基本理论、基础知识与基本方法, 能够运用数学知识和使用计算机解决若干实际问题, 具备在高等和中等学校进行数学教学的教师、教学研究人员及其他教育工作者;或者培养掌握数学科学的基本理论、基础知识与基本方法, 熟悉经济理论, 富有创新精神, 善于用数学和计算机知识创造性地解决经济、管理、金融等实际应用问题的复合型高级专门人才。 专业要求: 本专业学生主要学习数学及应用数学的基本理论和方法, 受到严格的数学思维训练, 掌握计算机的基本原理和应用手段, 并通过教育理论课程和教学时间环节, 形成良好的教师素养, 培养从事数学教学的基本能力和数学教育研究、数学科学研究、数学实际应用等基本能力; 或者主要学习数学及应用数学的基本理论和方法, 受到严格的数学思维训练, 掌握计算机的基本原理和应用手段, 应用数学知识进行定量经济分析和科学决策的训练, 具备应用数学知识解决实际问题的能力。 主要课程: 数学分析、代数学、空间解析几何、常微分方程、函数论、近世代数、概率论、数理统计、数值分析、计算机技术、数学模型与数学实验、教育学、心理学; 保险分析与精算、预测与决策分析、计量经济学、时间序列与证券期货分析等。信息与计算科学专业简介 学制:四年 层次:本科 授予学位:理学 培养目标: 信息与计算科学是当今科学的前沿领域, 是信息科学、计算科学、运筹与控制科学等交叉渗透而形成的新的理科专业, 它主要培养适应二十一世纪社会、经济、科技发展需要的德、智、体、全面发展的具有坚实数学理论基础和科学计算知识、较熟悉掌握现代信息处理方法和高级应用软件开发技术, 能在科技、教育、金融机构等部门从事研究、教学、应用开发、管理等创新型高级专门人才。 专业要求: 通过四年的理论学习和实际训练, 掌握信息科学和计算科学的基本理论、基本知识和基本方法, 熟悉现代信息处理方法和高级应用软件开发技术, 初步具备在信息科学与计算科学领域从事科学研究, 解决实际问题及设计开发软件的能力, 了解现代信息科学发展方向并具有较强的综合分析问题和解决实际问题的能力。 主要课程: 数学分析、线性代数、概率与数理统计、数据结构、数据库原理、信息理论、计算方法、数学模型与数学实验、JAVA与网络编程, 计算机网络、可视话程序设计、现代密码学、实用数据库技术、计算机图形学等。
sampling with replication 又称放回式抽样。 每次从总体中抽取的样本单位，经检验之后又重新放回总体，参加下次抽样，这种抽样的特点是总体中每个样本单位被抽中的概率是相等的。
指先抽总体中更大范围的单位，再从中选大单位中抽取较小范围的单位，逐次类推，最后从更小范围中抽选样本的基本单位，分阶段来完成抽样的组织工作。
阴性似然比(negative likelihood ratio, －LR) 是筛检结果的假阴性率与真阴性率之比。 表示错误判断阴性的可能性是正确判断阴性可能性的倍数。 其比值越小，试验结果阴性时为真阴阳性的可能性越大。
概念 随机数是专门的随机试验的结果。运用 在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代随机数表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中，或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。 产生随机数有多种不同的方法。这些方法被称为随机数发生器。随机数最重要的特性是：它所产生的后面的那个数与前面的那个数毫无关系。 真正的随机数是使用物理现象产生的：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等。这样的随机数发生器叫做物理性随机数发生器，它们的缺点是技术要求比较高。 在实际应用中往往使用伪随机数就足够了。这些数列是“似乎”随机的数，实际上它们是通过一个固定的、可以重复的计算方法产生的。计算机或计算器产生的随机数有很长的周期性。它们不真正地随机，因为它们实际上是可以计算出来的，但是它们具有类似于随机数的统计特征。这样的发生器叫做伪随机数发生器。 在真正关键性的应用中，比如在密码学中，人们一般使用真正的随机数。随机数表 034743738636964736614699698162977424676242811457204253323732167602276656502671073290797853125685992696966827310503729315555956356438548246223162430990162277943949544354821737932378844217533157245506887704744767630163785916955567199810507175332112342978645607825242074428181807924644171658097983861962266238977584160744998311463224234240547482977777810745321408623628199550922611970056763138378594351283395008304234079688702917121340332038261389510374566218373596835087759712259347994957227788429545721664361600160815047233271434094559346849311693324350278987192015370049
随机效应模型 random effects model 随机效应模型(random effects models)是经典的线性模型的一种推广，就是把原来（固定）的回归系数看作是随机变量，一般都是假设是来自正态分布。如果模型里一部分系数是随机的，另外一些是固定的，一般就叫做混合模型（mixed models）。 虽然定义很简单，对线性混合模型的研究与应用也已经比较成熟了，但是如果从不同的侧面来看，可以把很多的统计思想方法综合联系起来。概括地来说，这个模型是频率派和贝叶斯模型的结合，是经典的参数统计到高维数据分析的先驱，是拟合具有一定相关结构的观测的典型工具。 随机效应最直观的用处就是把固定效应推广到随机效应。注意，这时随机效应是一个群体概念，代表了一个分布的信息 or 特征，而对固定效应而言，我们所做的推断仅限于那几个固定的（未知的）参数。例如，如果要研究一些水稻的品种是否与产量有影响，如果用于分析的品种是从一个很大的品种集合里随机选取的，那么这时用随机效应模型分析就可以推断所有品种构成的整体的一些信息。这里，就体现了经典的频率派的思想-任何样本都来源于一个无限的群体(population)。 同时，引入随机效应就可以使个体观测之间就有一定的相关性，所以就可以用来拟合非独立观测的数据。经典的就有重复观测的数据，多时间点的记录等等，很多时候就叫做纵向数据(longitudinal data)，已经成为很大的一个统计分支。 上述两点基本上属于频率派，分析的工具也很经典，像极大似然估计，似然比检验，大样本的渐近性等。但是，应该注意到把固定的参数看做是随机变量，可是贝叶斯学派的观念。当然，mixed models 不能算是完全的贝叶斯模型，因为贝叶斯学派要把所有的未知的参数都看作是随机的。所以有人把它看做是半贝叶斯的 or 经验贝叶斯的。在这个模型上，我们可以看到两个学派很好的共存与交流，在现代的统计方法里两种学派互相结合的例子也越来越多。 众所周知，随机效应有压缩(shrinkage)的功能, 而且可以使模型的自由度(df) 变小。这个简单的结果，对现在的高维数据分析的发展起到了至关重要的作用。事实上，随机效应模型就是一个带惩罚(penalty)的一个线性模型，有引入正态随机效应就等价于增加的一个二次惩罚。有趣的是，著名的岭回归(ridge regression) 就是一个二次惩罚，它的提出解决了当设计矩阵不满秩时最小二乘估计（LSE）无法计算以及提高了预测能力。于是，引入随机效应或者二次惩罚就可以处理当参数个数p 大于观测个数n的情形，这是在分析高维数据时必须面对的问题。当然，二次惩罚还有一个特性，如：计算简便，能选择相关的predictors，对前面的几个主成分压缩程度较小等。
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