重要指标和名词解释
重要指标和名词解释
研发经费与国内生产总值的比例：研发活动是指在科学技术领域，为增加知识总量以及运用这些知识去创造新的应用进行的系统的创造性活动，包括基础研究、应用研究、试验发展三类活动。研发经费占国内生产总值比例是指全社会用于科学研究与试验发展活动的经费支出与国内生产总值的比例，是国际上通用的衡量一个国家或地区科技活动规模、科技投入水平和科技创新能力的重要指标，在一定程度上也反映了一个国家或地区的经济发展方式。
每万名就业人员的研发人力投入：每万名就业人员的研发人力投入是指在报告年度内一个国家或地区每万名就业人员中研发人员全时当量的比例。研发人员全时当量是指参与研发活动的全时人员数加非全时人员按工作量折算为全时人员数的总和。例如：有2个全时人员和3个非全时人员（工作时间分别为20%、30%和70%），则研发人员全时当量为2+0.2+0.3+0.7=3.2人年。该指标反映了一个国家或地区投入研发活动的人力资本的强度。
国际科学论文被引用次数：国际科学论文被引用次数是指被科学引文索引（SCI）收录的学术论文在发表后的一段时间内被引用的次数之和。该指标是评价国际科学论文质量的重要指标，也反映了一个国家或地区国际科学论文的影响力。
每万人发明专利拥有量：每万人发明专利拥有量是指在报告年度内一个国家或地区每万人拥有的经国内外知识产权行政部门授权且在有效期内的发明专利件数。该指标既反映了一个国家或地区拥有发明专利的数量，也体现了科技成果的市场价值和竞争力。
每百名研发人员的发明专利申请量：发明专利申请量是指在报告年度内一个国家或地区的法人或自然人向知识产权行政部门提出发明
专利申请并被受理的件数。每百名研发人员的发明专利申请量是指每百人年研发人员全时当量所拥有的发明专利申请量，该指标反映了研发人员的创新意识和研发投入产出效率。
全国技术市场合同交易总额：全国技术市场合同交易总额是指全国技术合同成交项目的总金额。合同交易总额中的技术交易额可以反映技术转移和科技成果转化的总体规模。技术交易额是指从合同交易总额中扣除购置设备、仪器、零部件、原材料等非技术性费用后的剩余金额。
高技术产业增加值占制造业增加值的比重：高技术产业增加值占制造业增加值的比重是指在一定时期内高技术产业增加值与制造业增加值的比例，是衡量高技术产业对产业结构调整和经济发展方式转变贡献的重要指标。高技术产业是指制造业中技术密集度明显高于其他行业的产业，包括航天航空器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医药制造业和医疗设备及仪器仪表制造业等行业。
科技进步贡献率：科技进步贡献率是指广义技术进步对经济增长的贡献份额，即扣除了资本和劳动之外的其他因素对经济增长的贡献。这些因素不仅包括科学知识、技术发展或工艺改进，还包括劳动者素质提高和管理创新等。该指标是衡量科技竞争实力和科技成果转化为现实生产力的综合性指标，反映了科技支撑经济社会发展的整体效益。该指标数据来源于中国科学技术发展战略研究院开展的科技进步贡献率评价的测算结果。
国家综合创新能力：在本规划中国家综合创新能力由国家创新指数表征，该指数是对创新资源、知识创造与应用、企业创新、创新绩效和创新环境五个方面若干指标综合计算的结果。该指标数据来源于中国科学技术发展战略研究院发布的《国家创新指数报告》。
公民具备基本科学素质的比例：公民具备基本科学素质的比例是
指一个国家或地区拥有的了解必要科学技术知识、掌握基本科学方法、崇尚科学精神的公民的比例。该指标数据来源于中国科学技术协会的中国公民科学素质调查结果。该调查参照国际通用调查题项，对我国18~69周岁公民对科学技术知识的了解程度、对科学技术感兴趣的程度、对科学技术的态度和看法以及公众获得科学技术信息的渠道等方面展开调查。
国家科技重大专项：国家科技重大专项是《科技规划纲要》确定的重大战略任务，是为了实现国家目标，通过核心技术突破和资源集成，在一定时限内完成的重大战略产品、关键共性技术和重大工程，是我国科技发展的重中之重。《科技规划纲要》确定了16个重大专项，涉及信息、生物等战略产业领域，能源资源环境和人民健康等重大紧迫问题，以及军民两用技术和国防技术。
战略性新兴产业：战略性新兴产业是指以重大技术突破和重大发展需求为基础，对经济社会全局和长远发展具有重大引领带动作用，成长潜力巨大的产业，是新兴科技和新兴产业的深度融合，既代表着科技创新的方向，也代表着产业发展的方向，具有科技含量高、市场潜力大、带动能力强、综合效益好等特征。在《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》中把节能环保、信息、生物、高端装备制造、新能源、新材料、新能源汽车等作为现阶段重点发展的战略性新兴产业。
国家自主创新示范区：国家自主创新示范区是指经国务院批准，在推进自主创新和高技术产业发展方面先行先试、探索经验、做出示范的区域。目前，国务院已批准支持北京中关村科技园区、武汉东湖新技术产业开发区和上海张江高新技术产业开发区建设国家自主创新示范区。建设国家自主创新示范区对于进一步完善科技创新的体制机制，加快发展战略性新兴产业，推进创新驱动发展，加快转变经济发展方式等方面将发挥重要的引领、辐射、带动作用。
国家高新技术产业开发区：国家高新技术产业开发区，简称国家高新区，是指经国务院批准，旨在促进高新技术及其产业的形成和发展的国家级产业开发区，主要通过实施高新技术产业的优惠政策和各项改革措施，推进科技产业化进程，形成我国发展高新技术产业的重要基地。2009年国家高新技术产业开发区为56家，2010年又有27个省级高新技术产业园区升级为国家高新技术产业开发区，截至目前，我国共有国家高新技术产业开发区83家。
国家创新型试点城市：国家创新型试点城市是指通过选择一批创新基础条件好、经济社会发展水平高、对周边带动作用大的城市进行试点，在体制机制和创新政策等方面先行先试，推动其率先进入创新型城市行列，示范和引导更多城市走上创新发展的道路。主要任务包括确立城市创新发展战略、加快经济发展方式转变、促进经济社会协调可持续发展、大力增强企业自主创新能力、加强创新人才培养和创新基地建设、加强创新服务体系建设、营造激励创新的良好环境、推进体制改革和管理创新等。目前，全国已有38个城市（区）被确定为国家创新型试点城市（区）。
产业技术创新战略联盟：产业技术创新战略联盟是指由企业、大学、科研机构或其他组织机构，以企业的发展需求和各方的共同利益为基础，以提升产业技术创新能力为目标，以具有法律约束力的契约为保障，形成的联合开发、优势互补、利益共享、风险共担的技术创新合作组织。推动产业技术创新战略联盟的构建是加强产学研用结合，促进技术创新体系建设的重要举措。目前，已经批准的试点联盟为56家，集聚了1100多家行业龙头企业、重点高校和科研机构。
技术创新服务平台：技术创新服务平台是指面向产业和区域发展的重大需求，通过有效整合高等学校、科研院所、科技中介服务机构以及骨干企业等优势单位资源，面向企业技术创新共性需求提供公共服务的组织体系。技术创新服务平台主要功能包括条件资源服务、技
术研发服务、技术成果转化与推广服务、产业技术人才培训与交流服务等。
创新型企业：创新型企业主要是指那些拥有自主知识产权和知名品牌，具有较强国际竞争力，依靠技术创新获取市场竞争优势和持续发展的企业。推动创新型企业建设的主要内容包括引导企业加强创新战略谋划，加强创新能力建设，建立健全技术创新内在机制，加强技术创新管理，发挥广大职工在技术创新中的重要作用等。目前，已经批准的国家创新型试点企业为550家，地方创新型试点企业达4000多家。
科技金融：科技金融是指通过创新财政科技投入方式，引导和促进银行业、证券业、保险业金融机构及创业投资等各类资本，创新金融产品，改进服务模式，搭建服务平台，实现科技创新链条与金融资本链条的有机结合，为初创期到成熟期各发展阶段的科技企业提供融资支持和金融服务的一系列政策和制度的系统安排。加强科技与金融的结合，不仅有利于发挥科技对经济社会发展的支撑作用，也有利于金融创新和金融的持续发展。
创新人才推进计划：创新人才推进计划是国家中长期人才规划纲要明确提出的一项重大人才工程。主要内容包括在我国具有相对优势的科研领域设立科学家工作室，重点支持和培养一批具有发展潜力的中青年科技创新领军人才，重点扶持科技创新创业人才，建设若干重点领域创新团队，以及建设创新人才培养示范基地等。
统计学名词解释
1、统计学 统计学是一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。 2、指标和标志 标志是说明总体单位属性或特征的名称。指标是说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料。 3、总体、样本和单位 统计总体是统计所要研究的对象的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个体所构成的整体。简称总体。构成总体的个体则称为总体单位，简称单位。样本是从总体中抽取的一部分单位。 4、统计调查 统计调查是根据统计研究的目的和要求、采用科学的方法，有组织有计划的搜集统计资料的工作过程。它是取得统计数据的重要手段。 5、统计绝对数和统计相对数 反映总体规模的绝对数量值，在社会经济统计中称为总量指标。统计相对数是两个有联系的指标数值之比，用以反映现象间的联系和对比关系。 6、时期指标和时点指标 时期指标是反映总体在一段时期内累计总量的数字资料，是流量。时点指标是反映总体在某一时刻上具有的总量的数字资料，是存量。 7、抽样估计和假设检验 抽样估计是指根据所抽取的样本特征来估计总体特征的统计方法。假设检验是先对总体的某一数据提出假设，然后抽取样本，运用样本数据来检验假设成立与否。 8、变量和变异 标志的具体表现和指标的具体数值会有差别，这种差别就称为变异。数量标志和指标在统计中称为变量。 9、参数和统计量 参数是反映总体特征的一些变量，包括总体平均数、总体方差、总体标准差等。统计量是反映样本特征的一些变量，包括样本平均数、样本方差、样本标准差等。 10、抽样平均误差 样本平均数与总体平均数之间的平均离散程度称之为抽样平均误差，简称为抽样误差。重复抽样的抽样平均误差为总体标准差的1/n。 11、抽样极限误差 抽样极限误差是指样本统计量和总体参数之间抽样误差的可能范围。我们用样本统计量变动的上限或下限与总体参数的绝对值表示抽样误差的可能范围，称为极限误差或允许误差。 12、重复抽样和不重复抽样 重复抽样也称为回置抽样，是从总体中随机抽取一个样本时，每次抽取一个样本单位时都放回的抽样方式。不重复抽样也叫不回置抽样，它是在每次抽取样本单位时都不放回的抽样方式。13、点估计和区间估计 点估计也叫定值估计，就是直接用抽样平均数代替总体平均数，用抽样成数代替总体成数。区间估计是在一定概率保证下，用样本统计量和抽样平均误差去推断总体参数的可能范围的估计方法。 14、统计指数 广义上来说，它是表明社会经济现象的数量对比关系的相对指标。狭义上来说，它是反映不能直接相加对比的复杂总体综合变动的动态相对数。 15、综合法总指数 凡是一个总量指标可以分解为两个或两个以上的因素指标时，将其中一个或一个以上的因素指
压力变送器技术指标名词解释
压力变送器关键技术参数 一、压力传感器 能感受规定的被测量流体压强值，并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置。通常由敏感元件和转换元件组成。当输出为规定的标准信号时，则一般称压力变送器。 二、压力类型 绝对压力：参照压力为真空时所测量的压力值为绝对压，通常简称绝压。 表压：参照压力为当地的大气压力时，所测量的压力值为表压。表压力为正时简称压力，表压力为负时称负压力或真空度。负压力的绝对值越大，即绝对压力越小，则真空度越大。 差压：传感器或变送器两端都感受到被测压力时，两端压力之差称差压。三、压力传感器的特性参数 测量范围：在允许误差限内被测量值的范围称为测量范围。 上限值：测量范围的最高值称为测量范围的上限值。 下限值：测量范围的最低值称为测量范围的下限值。 量程：测量范围的上限值和下限值的代数差就是量程。 精度：被测量的测量结果与真值间的一致程度。 非线性： 重复性：相同测量条件下，对同一被测量进行连续多次测量所得结果之间的一致性。 蠕变：当被测量及其所有环境条件保持恒定时，在规定时间内输出量的变化。 迟滞：在规定的范围内，当被测量值增加或减少时，输出中出现的最大差值。 激励：为使传感器正常工作而施加的外部能量。一般是电压或电流。施加的电压或电流不同，传感器的输出值等参数也不同，所以有的参数，如零点输出，上限值输出、漂移等参数要在规定的激励条件下测量。 零点漂移：零点漂移是指在规定的时间间隔及标准条件下，零点输出值的变化。由于周围环境温度变化引起的零点漂移称为热零点漂移。 过载：通常是指能够加在传感器或变送器上不致引起性能永久性变化的被测量的最大值。 稳定性：传感器或变送器在规定的条件下储存、试验或使用，经历规定的时间后，仍能保持原来特性参数的能力。 可靠性：指传感器或变送器在规定的条件下和规定的时间内完成所需功能的能力。
医学统计学名词解释复习资料
1. 总体(population)：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体(finite population)。假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体(infinite population)。 2. (总体)参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。总体参数是事物本身固有的、不变的。 3. 样本(sample)：从总体中随机抽取的部分个体。 4. 样本含量(sample size)：样本中所包含的个体数。 5. 变量(variable)：观察对象个体的特征或测量的结果。由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量(random variable)，简称变量(variable)。变量的取值称为变量值或观察值(observation)。根据变量的取值特性，分为数值变量和分类变量。 6. 数值变量(Numerical variable)：又称为计量资料、定量资料，指构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的数值，组成的资料。 7. 计数资料：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。 8. 抽样(sampling)：从总体中抽取部分观察单位的过程称为抽样。 9. 抽样误差(sampling error)：由于抽样造成的统计量与参数之间的差别，特点是不能避免的，可用标准误描述其大小。 10. 误差(error)：统计上所说的误差泛指测量值与真值之差，样本指标与总体指标之差。主要有以下二种：系统误差和随机误差 。 11. 可信区间(confidence interval, CI)：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间，又称置信区间。 12. 总体均数的可信区间：按一定的概率大小估计总体均数所在的范围(CI)。常用的可信度为95％和99％，故常用95％和99％的可信区间。 13. 变异(variation)：同质事物间的差别。由于观察单位通常即为观察个体，故变异亦称为个体变异(individual variation)。 16. 平均数(average)：也叫平均值，是一组(群)数据典型或有代表性的值。这个值趋向于落在根据数据大小排列的数据的中心，包括算术平均数(arithmetic mean)、几何平均数(geometric mean)、中位数(median)等。 17. 中位数(median)：将一组观察值按升序或降序排列，位次居中的数，常用M 表示。适用于偏态分布资料或不规则分布资料和开口资料。所谓“开口”资料，是指数据的一端或两端有不确定值。当n 为奇数时，M=X (n+1)/2；当n 为偶数时，M=[X n/2+ X n/2+1]/2。 18. 百分位数(percentile)：是一种位置指标，以P x 表示，一个百分位数Px 将全部观察值分为两个部分，理论上有x%的观察值小于Px 小，有(1-x%)的观察值大于Px 。 19. 变异系数(coefficient of variance, CV)：亦称离散系数(coefficient of dispersion)，为标准差与均数之比，常用百分数表示。100%X s/CV ?=, 变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。 20. 频率(relative frequency)：在n 次随机试验中，事件A 发生了m 次，则比值 22. 概率(probability)：在重复试验中，事件A 的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p ，这个常数p 就称为事件A 出现的概率(probability)，记作P(A)或P 。 描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P 来表示。 23. 统计量(statistic)：由样本所算出的统计指标或特征值。 24. 相关系数(correlation coefficient)：用以说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度和相关方向的指标，称为相关系数，又称为积差相关系数(coefficient of product-moment correlation)，总体相关系数用希腊字母ρ表示，而样本相关系数用r 表示，取值范围均为[-1, 1]。 25. 回归系数(regression coefficient)：直线回归方程Y ?= a+b X 的系数b 称为回归系数，也就是回归直线的斜率(slope)，表示X 每增加一个单位，Y 平均改变 b 个单位。 26. 参考值范围(reference range)：也称为正常值范围(normal range)，医学上常把绝大多数正常人的某指标值范围称为该指标的正常值范围。绝大多数：可以是90%、95%、99%等等，最常用的是95%。正常人：不是指健康人，而是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的同质人群。又称参考值范围，是指特定健康人群的解剖、生理、生化等各种数据的波动范围。习惯上是确定包括95%的人的界值。 28. 统计推断(statistic inference)：从总体中随机抽取一定含量的样本进行研究，目的是通过样本的信息判断总体的特征，这一过程称为统计推断。 29. 标准误(standard error, SE)：在统计理论上将样本统计量的标准差称为标准误，用来衡量抽样误差的大小。据此，样本均数的标准差X σ称为标准误。 30. 参数估计(parameter estimation)：由样本信息估计总体参数。它包括两种：点估计和区间估计。 点估计：直接用样本统计量作为对应的总体参数的估计值。 区间估计：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间(confidence interval, CI )，又称置信区间。这种估计方法称为区间估计。 33. 95%可信区间含义：如果重复若干次样本含量相同的抽样，每个样本均按同一方法构建95%可信区间，则在这些可信区间中，理论上有95个包含了总体参数，还有5个未估计到总体均数。 34.Ⅰ类错误(type Ⅰerror)：统计学上规定，拒绝了实际上成立的H 0，这类“弃真”的错误称为Ⅰ型错误或第一类错误，Ⅰ型错误的概率用α表示。 35.Ⅱ类错误(type Ⅱerror)：统计学上规定，不拒绝实际上不成立的H 0，这类“存伪”的错误称为Ⅱ型错误或第二类错误，Ⅱ型错误的概率用β表示。 36. 检验效能(power of a test)：又称把握度，即两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。 37. 参数检验：总体分布已知，对其中一些未知参数进行估计或检验。这类统计推断的方法叫参数统计或参数检验。 38. 参数检验：假定比较数据服从某分布,通过参数的估计量(x , s)对比较总体的参数(μ)作检验，统计上称为参数法检验(parametric test)。如t 、u 检验、方差分析。 39. 率(rate)：又称频率指标，用以说明某现象发生的频率或强度。常以百分率(%)、千分率(‰)、万分率(1/万)、十万分率(1/10万)等表示。其计算公式为： 40. 构成比(proportion)：又称构成指标，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。 41. 比(ratio)：又称相对比，是A 、B 两个有关指标之比，说明A 为B 的若干倍或百分之几，它是对比的最简单形式。其计算公式为：比=A/B 。 统计学（Statistics ）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达 的科学。 总体（population ）：大同小异的研究对象全体。更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。 样本（sample ）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。样本应该具有代表性，能反映总体的特征。利用样本信息可以对总体特征进行推断。
选矿名词解释和选矿指标
选矿名词解释和选矿指标 金属回收率所谓金属回收率，就是精矿中所含的金属重量与原矿中该金属重量的比值，常用百分数来表示。处理原矿品位(克/吨)＝处理原矿含金量(克) / 处理原矿量(吨)选矿理论回收率(％)＝精矿品位*(原矿品位－尾矿品位)/(原矿品位*(精矿品位－尾矿品位) )*100％.=( 氰原矿金属量(克)－浸渣金属量(克) )/氰原矿金属量(克)*100％.=( 氰原矿金属量(克)－浸渣金属量(克) －排液金属量(克))/( 氰原矿金属量(克)－浸渣金属量(克) )*100％. 选矿指标处理原矿品位是指入选处理的原矿中所含铁金属量占原矿处理量的百分比。铁精矿品位是指选矿厂最终产品铁精矿中所含铁金属量占铁精矿量的百分比。选矿金属回收率是指选出的铁精矿金属量占处理原矿金属量的百分比。实际金属回收率（％）= 铁精矿量（吨）*铁精矿品位（%）*100％.（2）为了便于综合汇总，理论金属回收率的母项为原矿金属量，其于项为理论精矿金属量，它是以理论金属回收率与原矿金属量的乘积反求而得。 矿床开发总利润估算矿床开发总利润估算。静态总利润是指矿床可采储量经工业开发后，可能获利总水平的一项静态指标。假设其矿石品位Cu为0.91%、每吨原矿生产成本为16.25元、采矿回收率91%、贫化率5%、选矿回收率88.23%、精矿品位14%、每吨精矿售价4160元、可能的矿山年生产规模99万t。因为NPVR2＞NPVR1，说明如果该矿床年开采规模加大到120万t，生产服务年限减少到20年，则较年产99万t原矿、生产服务年限27年的方案，能获得更加显著的经济效益。 矿石的成本计算方式吨矿生产完全成本：为每吨原矿所分摊的采矿、选矿和原矿运输成本、企业管理、精矿销售、矿山维检和矿权使用等费用的总和。如：某地采矿成本50元/吨，选矿成本40元/吨，原矿运输成本30元/吨，企业管理费20元/吨，精矿销售费20元/吨, 矿山维检费15元/吨，矿权使用费20元/吨，共计吨矿生产成本195元/吨。铜含量为20.00％标准时正常结算，铜精矿结算价格＝上海金属交易所1＃电解铜期货月平均结算价*铜精矿计价系数＋铜品位变化差价。 铁矿资源回收与尾矿综合利用铁矿资源回收与尾矿综合利用铁矿资源回收与尾矿综合利用。2003年全国主要铁矿山的平均入选品位30.77%、铁精矿品位67.56%、尾矿品位8.86%、选矿回收率83.56%，其统计数据中包括攀枝花矿山公司、包钢白云鄂博等难选矿区，沉积变质型贫矿所占比例高于山东省，可以看出山东省铁矿山选矿技术指标尚存在一定差距。3.3 做好铁矿尾矿再选工作开展铁矿尾矿再选是提高资源利用率、减少尾矿排放的重要措施。 矿石选矿加工工艺原矿一般由有用矿物和脉石所组成，含有用成分的矿物称为有用矿物；为了满足冶炼的要求，对于品位低的贫矿石，在冶炼之前就需要用选矿的方法，将矿石中的有用矿物和脉石分离，使有用矿物富集，得到适合于冶炼或其它部门要求的高品位原料。由此可知，选矿的目的就是将矿石中的有用矿物和脉石分离，提高矿石的品位，降低有害杂质的含量；由此可见，冶炼前对矿石进行选矿，不仅在技术上是必须的，而且在经济上也是非常重要的。 选矿方法和选矿过程(1) 选矿方法：矿石中的各种矿物，都具有各自固有的物理化学性质，如：粒度、形状、颜色、光泽、比重、摩擦系数、磁性、电性、表面的润湿性等。最常用的选矿方法有重选、浮选、磁选、电选、化学选矿、光电选、摩擦选和手选等。重选（全称重力选矿法）：是根据矿物比重的不同而分离矿物的选矿方法。光电选矿法：是基于矿物之间的光电性质（颜色、反射率、受激发光和透明度等）的区别，利用光电效应，采用机械分拣矿物的选矿方法。 如何提高浮选精矿品位？如何提高浮选精矿品位？要提高浮选精矿品位，首先要弄清哪些因素影响精矿品位。解决的办法是增加现有磨矿物料细度，或者增设精矿再磨作业，以提高目的矿物单体解离度。 四、由于多种矿物可浮性相近，导致在精矿中互含高而影响精矿品位。（三）在优先浮选或等可浮选流程中，对第一种矿物或第二种矿物采用捕收力较弱，选择性较好的捕收剂或实行饥饿式给药的弱捕收原则，最大限度的减少无用矿物的上浮，以便提高第一种矿物的精矿质量。
JCR主要评价指标及名词解释
JCR主要评价指标及名词解释 Journal Citation Reports是美国科学情报研究所（ISI）出版的综合性、多学科的期刊分析与评价性质的工具，它客观地统计Web of Science（SCI、SSCI）收录期刊所刊载论文的数量、论文参考文献的数量、论文的被引用次数等原始数据，再应用文献计量学的原理，计算出各种期刊的影响因子、立即影响指数、被引半衰期等反映期刊质量和影响的定量指标。 影响因子（Impact Factor）：这是一个国际上通行的期刊评价指标。由E.加菲尔德于1972年提出，可以衡量某一年中期刊发表的文章被引用的平均频率，用来评估同一研究领域不同期刊的相对重要性。由于它是一个相对统计量，所以可公平地评价和处理各类期刊。通常，期刊影响因子越大，它的学术影响力和作用也越大。 总被引频次(Total Cites): 指该期刊自创刊以来所登载的全部论文在统计当年被引用的总次数。可以显示该刊被使用和重视的程度，以及在科学交流中的作用和地位。 即时影响因子（Immediacy Index）：这是一个表征期刊即时反应速率的指标，描述期刊当年发表的论文在当年被引用的情况。由此可确定某一特定期刊被引用的速度，从而评估那些新成长起来的研究领域中的专业期刊的影响力。 文献总数（Article counts）：在某一特定年度该期刊出版的文献总数。（只包括原创性研究及综述性文章） 被引用半衰期（Cited half-life）被引半衰期是指期刊达到50%被引用率所需的时间。帮助判断该期刊文献采集结构布局是否合理。 ISSN 国际标准期刊号 ISSN 的全称是International Standard Serial Number，是根据国际标准组织1975年制订之ISO-3297的规定，由设于法国巴黎的国际期刊资料系统中心( International Serial Data System - ISDS International Center) 所赋予申请登记的每一种刊物一个具有识别作用且通行国际间的统一编号。 “期刊”是指任何一系列定期或不定期连续出版的刊物，它们通常以一定的刊名发行，以“年月日”，“年月”或数字标明卷、号、期数。市面上常见的期刊、杂志、丛刊、年刊等大都属于国际标准期刊号的编号与编码范围。每一种期刊在注册登记时，就得到一个永久专属的ISSN，一个ISSN只对应一个刊名；而一个刊名也只有一个ISSN。所以当该刊名变更时，就得另申请一个ISSN。如果期刊停刊，那么被删除的ISSN 也不会被其它期刊再使用。每组ISSN是由八位数字构成，分前后两段，每段四位数，段与段间用“- ”相连，其中后
统计学名词解释及公式
第1章统计与统计数据 一、学习指导 统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。 概念：统计学，描述统计，推断统计。 统计在工商管理中的应用。 统计的其他应用领域。 概念：分类数据，顺序数据，数值型数据。 不同数据的特点。 概念：观测数据，实验数据。 概念：截面数据，时间序列数据。 统计数据的间接来源。 二手数据的特点。 概念：抽样调查，普查。 数据的间接来源。 数据的收集方法。 调查方案的内容。 概念。抽样误差，非抽样误差。 统计数据的质量。 概念：总体，样本。 概念：参数，统计量。 概念：变量，分类变量，顺序变量，数值 型变量，连续型变量，离散型变量。 二、主要术语 1.统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。 2.描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。 3.推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。 4.分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。 5.顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。 6.数值型数据：按数字尺度测量的观察值。 7.观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。 8.实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 9.截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 10.时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。
11.抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推 断总体特征的数据收集方法。 12.普查：为特定目的而专门组织的全面调查。 13.总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。 14.样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 15.样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。 16.参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。 17.统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。 18.变量：说明现象某种特征的概念。 19.分类变量：说明事物类别的一个名称。 20.顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。 21.数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。 22.离散型变量：只能取可数值的变量。 23.连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。 四、习题答案 1.D 2.D 3.A 4.B 5.A 6.D 7.C 8.B 9.A 10.A 11.C、12.C 13.B 14.A 15.C 16.D 17.C 18.A 19.C 20.D 21.A 22.C 23.C 24.B 25.D 26.C 27.B 28.D 29.A 30.D 31.A 32.B 33.C 34.A 35.A 36.A 37.D 38.B 39.B 40.C 41.C 42.D 43.C 44.D 45.A 46.B 47.C 48.A 49.C 50.D 51.A 52.C 53.D 54.A 55.B
卫生统计学名词解释
1.总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合。总体可分为有限总体和无限总体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。 样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。样本应具有代表性。所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。 2.随机抽样：随机抽样（random sampling）是指按照随机化的原则（总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位的过程。随机抽样是样本具有代表性的保证。 3.变异：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异（variation）。变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，其表现为各种生理测量值的参差不齐。 4.计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料（measurement data）。计量资料亦称定量资料、测量资料。.其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。如某一患者的身高（cm）、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏（次/分）、血压（KPa）等 计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（count data）。计数资料亦称定性资料或分类资料。其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。如调查某地某时的男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效的人数；调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。 等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料（ordinal data）。等级资料又称有序变量。如患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差别，但这种差别却不能准确测量；一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为 +、++、+++等。 等级资料与计数资料不同：属性分组有程度差别，各组按大小顺序排列。 等级资料与计量资料不同：每个观察单位未确切定量，故亦称为半计量资料。 5．概率：概率(probability)又称几率，是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值，记为P（A），P（A）越大，说明A事件发生的可能性越大。0﹤P（A）﹤1。频率：在相同的条件下，独立重复做n 次试验，事件A 出现了m 次，则比值m/n 称为随机事件A 在n 次试验中出现的频率(freqency)。当试验重复很多次时P（A）= m/n。 2.概率是描述随机事件发生可能性大小的数值，常用P表示。随机事件概率的大小在0与1之间，P越接近1，表示某事件发生的可能性越大；P越接近0，表示某事件发生的可能性越小。习惯上将P≤0.05的事件，称为小概率事件，表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小，可视为不发生。 6. 随机误差：随机误差（random error）又称偶然误差，是指排除了系统误差后尚存的差。它受多种因素的影响，使观察值不按方向性和系统性而随机的变化。误差变量一般服从正态分布。随机误差可以通过统计处理来估计。 抽样误差（sampling error ）是指样本统计量与总体参数的差别。在总体确定的情况下，总体参数是固定的常数，统计量是在总体参数附近波动的随机变量。 7．系统误差：系统误差(systematic error)是指由于仪器未校正、测量者感官的某种偏差、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因，使观察值不是分散在真值的两侧，而是有方向性、系统性或周期性地偏离真值。系统误差可以通过实验设计和完善技术措施来消除或使之减少。 8．随机变量：随机变量（random variable）是指取指不能事先确定的观察结果。随机量的具体内容虽然是各式各样的，但共同的特点是不能用一个常数来表示，而且，理论上讲，每个变量的取值服从特定的概率分布。 9．参数：参数（paramater）是指总体的统计指标，如总体均数、总体率等。总体参数是固定的常数。多数情况下，总体参数是不易知道的，但可通过随机抽样抽取有代表性的样本，用算得的样本统计量估计未知的总体参数。 10．统计量：统计量（statistic）是指样本的统计指标，如样本均数、样本率等。样本统计量可用来估计总体参数。总体参数是固定的常数，统计量是在总体参数附近波动的随机变量。 11.频数表（frequency table）用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间的出现的频繁程度（频数）。对于离散数据，每一个观察值即对应一个频数，如某医院某年度一日内死亡0，1，2…个病人的天数。对于散布区间很大的离散数据和连续型数据，数据散布区间由若干组段组成，每个组段对应一个频数。 12.算术均数（arithmetic mean）描述一组数据在数量上的平均水平。总体均数用μ表示，样本均数用X 表示。 13.几何均数（geometric mean）用以描述对数正态分布或数据呈倍数变化资料的水平。记为G。 14.中位数（median）Md将一组观察值由小到大排列，n 为奇数时取位次居中的变量值；为偶数时，取位次居中的两个变量的平均值。反映一批观察值在位次上的平均水平。 15.极差（range）亦称全距，即最大值与最小值之差，用于资料的粗略分析，其计算简便但稳定性较差。 16.百分位数（percentile）是将n 个观察值从小到大依次排列，再把它们的位次依次转化为百分位。百分位数的另一个重要用途是确定医学参考值范围。
品质指标名词解释
Quality Index Defination 品质指标名词解释 1.0 目的 統一、規范本公司常用的品質指標的定義，包括中英文解釋、定義、公式、及其報告的格式。以下按照從廠外到廠內(COPIS)的順序，把常見的品質指標加以說明，其中包括：CIT、AFR、DOA&客戶端LRR、客戶端VLRR、COQ、TAT、FPY （直通率）、制程不良率、制程來料不良率、MQA 判退率、CAR結案率、SCAR結案率、IQA LRR(進料批退率)、IQA VLRR(廠商來料批退率) 2.0 範圍 MSIS all QA Dept. 3.0 組織與權責 MSIS由Function QA定義制定; 由MSIS all QA Dept. 實施並執行。 4.0 流程圖 無 5.0 作業內容、規定、注意事項 5.1 CIT 5.1.1 CIT中英文對照 中文:客訴追蹤報告 English: Customer Incidents Tracking log 5.1.2 CIT定義 CIT是為了有效地、系統地對客戶端發生的品質異常進行追蹤紀錄，而由CQS制作並更新 維護的追蹤報告。(daily report) CIT單位：件數。CIT Qty:即客訴發生的件數。CIT的定義范圍如下，共12條： 5.1.2.1板子/零件燒毀 5.1.2.2批量性不良(包括集中性高不良) 5.1.2.3會引起重工的(包括廠內和廠外sorting & rework) 5.1.2.4造成廠內hold貨的客訴問題(即影響到廠內出貨) 5.1.2.5造成客戶端停線/退貨的客訴問題 5.1.2.6 Workmanship issue和制程問題需100%提報(此問題可highlight給廠內改善) 5.1.2.7屬MSI的廠商來料不良的客訴問題 5.1.2.8 Design 問題5.1.2.9客人Audit重大缺失項 5.1.2.10客人發正式的異常通知單或者要求回復正式的改善報告 5.1.2.11屬CID的問題也需要報告CIT(不會影響客訴減半的KPI) 5.1.2.12廠商直接出貨到客人端以及外包產品，在客戶端出現問題均需要提報CIT CIT Website address:首頁-2007>系統整合>未結案系統> Customer Incidents Tracking Log 5.1.3 CIT公式 Weekly CIT Qty:當周提報的CIT Qty累加之和。Monthly CIT Qty:當月提報的CIT Qty累加之和。Yearly CIT Qty:整年度提報的CIT Qty累加之和。 5.1.4 CIT報告格式 見附件6.1 5.2 AFR 5.2.1 AFR中英文對照 中文: 累積不良率 English: Accumulated Failure Rate 5.2.2 AFR定義 AFR即產品在客戶端的不良回歸到產品制造月份的累積不良率。從AFR報告裡面可以偵測 到產品在客戶端都發生了哪些不良以及這些不良在產品的整個生命周期發生的時機為何； 還可以使用AFR對廠內外的良率做比對、分析和並尋求改善產品品質和信賴度的方向。(weekly report) AFR 單位：DPPM(每百万的不良数) 5.2.3 AFR公式 3個月的AFR=(從生產當月算起3個月的所有返修數量/當月的生產總數)*10^6 6個月的AFR=(從生產當月算起6個月的所有返修數量/當月的生產總數)*10^6 1年的AFR=(從生產當月算起12個月的所有返修數量/當月的生產總數)*10^6 2年的AFR=(從生產當月算起24個月的所有返修數量/當月的生產總數)*10^6 3年的AFR=(從生產當月算起36個月的所有返修
统计名词解释
统计 第一章 一、心理与教育统计的定义与性质 定义：在心理与教育研究中，通过调查、实验、测量等手段有意地获取一些数据，并将得到的数据按照统计学的原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理，最后得到结论的一种研究方法。性质：应用统计学。 二、心理与教育科学研究数据的特点 （1）数据与结果多用数字呈现 （2）数据具有一定的随机性和变异性 （3）数据具有一定的规律性 （4）通过部分数据来推测总体的特征 三、心理与教育统计学的内容
1、描述统计(descriptive stastics)主要研究如何整理心理与教育科学实验或调查得来的大量数据，描述一组数据的全貌，表达一件事物的性质。 包括：A、数据如何分组、使用统计图表描述一组数据的分布情况； B、计算一组数据的特征值（集中量数和差异量数），进而描述一组数据的全貌； C、表示一事物两种或两种以上属性间的相互关系(相关分析)。 2、推论统计(inferential statistics)主要研究如何通过局部数据所提供的信息，推论总体的情形。 包括：A、如何进行假设检验，如z检验、t检验、卡方检验、F检验、回归分析等； B、总体参数特征值的估计方法； C、各种非参数检验的统计方法。 3、实验设计(experimental design)主要目的在于研究如何科学地、经济地以及有效地进行实验，它是统计学近几十年发展起来的一部分内容。 四、心理与教育的基础概念 数据类型 1、从数据的观测方法和来源来划分 计数数据(count data)是指计算个数的数据，如人口数、学校数、男女数等等。一般取整数形式； 测量数据(measurement data)是指借用一定的测量工具或具有一定
统计名词解释
1.参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。总体参数是事物本身固有的、不变的。 统计量(statistic)：由样本所算出的统计指标或特征值。 2.正态分布：以均数u为中心左右完全对称的分布，记为X～N(u, ) 标准正态分布：以均数为0，标准差为1的正态分布，记为u～N(0,1) 3.平均数：也叫平均值，是一组(群)数据典型或有代表性的值。这个值趋向于落在根据数据大小排列的数据的中心，包括算术平均数、几何平均数、中位数等。 标准差S：将方差开方，得到标准差，它是最常用的变异指标，标准差越大，说明数据的变异程度越大。 标准误S X：在统计理论上将样本统计量的标准差称为标准误，用来衡量均数抽样误差的大小。据此，样本均数的标准差称为标准误。 S p(样本率的标准差)：率的标准误，用来描述样本率的抽样误差。 4.参数检验：总体分布已知，对其中一些未知参数进行估计或检验。这类统计推断的方法叫参数统计或参数检验。 参数检验：假定比较数据服从某分布,通过参数的估计量( , s)对比较总体的参数(μ)作检验，统计上称为参数法检验(parametric test)。如t、u检验、方差分析。 非参数检验：是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和用参数估计量，直接对比较数据的分布进行统计检验的方法，称为非参数检验(nonparametric test). 5.率(rate)：强度相对数，用以说明某现象发生的频率或强度。是某事物或现象发生的实际数与可能数的比例关系。 构成比(proportion)：结构相对数，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示，其计算公式为： 比(ratio):又称相对比，是A、B两个有关指标之比，说明A为B的若干倍或百分之几，它是对比的最简单形式。其计算公式为：比=A/B。 6.相关系数：用以说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度和相关方向的指标，称为相关系数，又称为积差相关系数。 复相关系数：是决定系数的平方根，相对系数的绝对值，用来度量应变量与多个自变量间的线性相关程度。 决定系数：是反映回归贡献相对程度的指标，是回归平方和与总体平方和之比。无单位，取值在0到1之间。 回归系数：直线回归方程= a+bX的系数b称为回归系数，也就是回归直线的斜率(slope)，表示X 每增加一个单位，Y平均改变 b 个单位。 偏回归系数：是多元线性回归方程中的各个自变量的回归系数。 标准偏回归系数：将原始数据实施标准化变换后的直线回归方程中的偏回归系数，反映各变量对因变量的贡献大小。 零相关：指两个变量间没有直线相关的关系。 7. 统计描述：指选用恰当的统计指标，选用合适的统计表和统计图，对资料的数量特征及其分布规律进行测定和描述。 统计推断：从总体中随机抽取一定含量的样本进行研究，目的是通过样本的信息判断总体的特征，这一过程称为统计推断。 8.X检验：以卡方分布为理论依据，用途颇广的假设检验方法。 秩和检验：推断一个总体表达分布位置的中位数M和已知M0，两个或多个总体的分布是否有差别。 9.生存率：是指接受某种治疗的病人或患某病的病人中，经若干年的随访后，尚存活的病人数所占的比例。
财务指标名词解释
获利息倍数又称为利息保证倍数 获利息倍数(interest coverage)是指企业息税前利润与利息支出的比率,它可反映获利能力对债务尝付的保证程度 已获利息倍数=息税前利润总额/利息支出=EBIT/interest expense 或=(净利润+利息费用+所得税费用)/利息费用 公式中的息税前利润总额为：企业的净利润利润+企业支付的利息费用+企业支付的所得税。 公式中的利息费用，包括财务费用中的利息支出和资本化利息。 一般情况下，已获利息倍数越高，企业长期偿债能力越强。国际上通常认为，该指标为3时较为适当，从长期来看至少应大于1。 已获利息倍数为负值时没有任何意义，已获利息倍数是表示长期偿债能力的。 流动比率/速动比率。 流动比率=流动资产合计/流动负债合计*100% 还有一个与之相关的概念是速动比率quick ratio，QR，QR=速动资产/流动负债*100% 其中速动资产是指流动资产中可以立即变现的那部分资产，如现金，有价证券，应收账款[1]。 流动比率和速动比率都是用来表示资金流动性的，即企业短期债务偿还能力的数值，前者的基准值是2，后者为1。 但应注意的是，流动比率高的企业并不一定偿还短期债务的能力就很强，因为流动资产之中虽然现金、有价证券、应收账款变现能力很强，但是存货、待摊费用等也属于流动资产的项目则变现时间较长，特别是存货很可能发生积压、滞销、残次、冷背等情况，流动性较差。 而速动比率则能避免这种情况的发生，因为速动资产就是指流动资产中容易变现的那部分资产。 衡量企业偿还短期债务能力强弱，应该两者结合起来看，一般来说如下： CR<1 and QR<0.5 资金流动性差 1.5
统计学概论名词解释
统计学概论名词解释 1.总体与样本-------总体是客观存在的具有相同性质的许多个体的集合, 具有同质性、大量性、变异性的特点。样本是从总体中抽取出来的部分个体的集合，样本是用来推断总体的，样本同样具有同质性、大量性和变异性的特点。 2.标志和指标-------标志是说明总体单位特征的名称,有可以用文字说明 的品质标志和用数值表示的数量标志。指标是说明总体特征的，有总量指标、相对指标、平均指标等区分，所有的指标都是或只能用数字来表示。 变量数列-----又称变量分布数列，是总体按数量标志分组所形成数列。 变量数列分为单项数列和组距数列。 4. 复合分组--------对同一总体选择两个或两个以上的标志进行的分组， 又分平行分组和交叉分组两种情况。复合分组便于对总体内部的差别和关系有更深入的分析。 5.中位数、众数----两者都是位置平均数。中位数是将总体各单位标志 值按一定的顺序进行排序后，处于中间位置的那个标志值。众数则是 在分组的情况下，出现次数最多的那个标志值。数列中可以没有众 数，也可以出现两个以上的众数。 6. 标准差-----是应用最广泛、最重要的一种变异指标。数值越小反应分布越 均匀或平均数的代表性越高。它是各变量值与其算术平均数的离差的平方的平均数（方差）的平方根。（也可以直接用公式表示） 7. 平均发展水平（序时平均数）----将不同时间的发展水平加以平均而得 到的平均数叫做平均发展水平，反映现象在一段时间内的平均水平，属于动态平均数。 8. 时点指标，时期指标-----两者是总量指标的不同形式。时点指标反映 现象在某一时点上所达到的水平；时期指标则反映现象在一段时期内累计达到的量。时期指标的数值大小与时间长短有关，不同时间的数值可以相加；时点指标正好相反；时点指标一般是不连续登记，而时期指标则是连续登记获取的。 9. 相关关系------变量之间客观存在的不严格的非确定性的数量依存关 系。当一个现象发生变动时，另一个现象也会发生相应的变化，但其