【文章內容簡介】 隔離而被移除，則所有易感者最終都將變?yōu)楦腥菊摺? 50 二． 重金屬毒物蓄積模型 ? 金屬毒物對機體的致病性影響研究已很廣泛和詳盡，隨著近代生物數(shù)學的發(fā)展，目前對毒物在體內的定量分析取得了很大的進展。尤其在應用數(shù)學模型這一方法來表達金屬毒物在機體內的 吸收 、 蓄積 和 排出 這三者之間的數(shù)量關系，從而來預測在長期接觸某一頂濃度的金屬毒物時集體內的蓄積量，并與預測接觸者是否發(fā)生慢性中毒和中毒的發(fā)生時間。 最大蓄積量模型： 2/102/100 TsTskss ??????51 最大蓄積量模型 推導 ? 吸收量 ——在生產環(huán)境中毒物的吸收量常常較為恒定，看作一個常數(shù) ? 排出量 ——在吸收量確定的情況下，取決于該毒物的生物半衰期 T1/2 ? 最大蓄積量 ——在吸收量和 T1/2確定的情況下，體內蓄積量隨時間的變化趨于一個極限值 ? 代謝動力學的一級動力學條件： ksdtds ? S： t時刻的體內毒物的濃度 K：毒物從體內排出的速度，負號表示排出 求解上式： ktces ??初始條件， t=0， s=s0，于是有： ktess ??052 最大蓄積量模型 推導 kss 0??? ?ktt ktt eksdtess ?? ??? ? 100 0? 如果每天給一新的劑量 s0，那么對于 連續(xù)接觸毒物 后，任意時刻體內的蓄積量，就要對上式求積分： ? T趨于無窮時，體內蓄積量即為最大蓄積量： 2/12/100002/12ln22,2/1TTkessessssTtkTkt????????，代入到公式：? 利用生物半衰期 T1/2，求排出系數(shù) k： 最大蓄積模型 ： 2/102/10 6 9 TsTss ?????53 中金屬毒物蓄積模型的應用 54 55 56 、常用統(tǒng)計檢驗方法 數(shù)理統(tǒng)計的基本內容 參數(shù)估計 （ 置信區(qū)間估計 ） 假設檢驗 方差分析 回歸分析 ?要求：課下自己掌握 57 二、假設檢驗 ? ？ 樣本和總體之間或兩次不同抽樣之間必然有差異。樣本和總體間的差異或者兩次不同抽樣間的差異可能有兩方面的原因： 那么差異究竟是 合理的抽樣誤差 造成的還是 本質差異 造成的，需要進行檢驗。這就是假設檢驗研究的內容。因此假設檢驗是對抽樣誤差的評估和處理。 58 例 一篇題為《重癥肺炎并發(fā) DIC*29例》的文章中寫道，有 3例腦型病例，只有 1例死亡。作者結論 “一般腦型病死亡率高達 57％，本組腦型病死亡率為 33％，較低， ……. 本療法對降低腦型病死率有重要意義。 ” 假如 將上述實驗重復 100次，每次均含有 3例腦型病例，可能的死亡組合及幾率如下： 每種情況的幾率（按 57 ％的死亡率） 3 人死， 0 人生（33C ，一種組合） 1 7 7 7 ＝ 85 91 3 2 人死， 1 人生（23C 有三種組合） 3 7 7 3 ＝ 19 12 1 1 人死， 2 人生（13C 有三種組合） 3 7 3 3 ＝ 16 17 9 0 人死， 3 人生（03C ，一種組合） 1 3 3 3 ＝ 79 50 7 所以： 在 57％的總體死亡率情況下，至多死亡一人的概率為 ＋ ＝ ≈40%，可見進行 100次實驗，就有 40次病死率不超過 33％。 59 原文結論難以成立的理由 ?在 57％的病死率的情況下， 3個病例中僅死亡 1例的概率高達 40%，因此原文病死率為33％的結果偶然性很大，不能認為該療法對降低病死率有統(tǒng)計學意義。 那么， 30個病例中，死亡 10例，是否可下這樣的結論：本組腦型病死亡率為 33％，低于 57％的一般腦型病死亡率，可見本療法對降低腦型病死率有重要意義 可求得 30人死亡人數(shù)小于等于 10人的概率為 。 60 假設檢驗的基本思想－ 小概率原理 ?某事件發(fā)生的概率很小 ， 則認為在一個抽樣中實際不可能發(fā)生 。 ?作出一個假設，在該假設條件下計算某事件的概率，如果概率小，但事件發(fā)生了，則認為所作假設不合理，拒絕假設。 61 H0 檢驗假設 H0（無效假設） 備擇假設 H1（要求： H0和 H1對立） 檢驗水準即是允許的最大誤差 常用的檢驗水準為： α＝ 較高要求的檢驗水準為： α＝ 也可選擇其他水準，必須在結論時標明 要根據(jù)檢驗的目的確定統(tǒng)計推斷的統(tǒng)計量，并計算該統(tǒng)計量 的值，從而求得概率 P P值并作結論 事先確定的檢驗水準界定 P值，并據(jù)此認定對 H0的取舍 P≤α 拒絕 H0 ， 接受 H1（稱差異有統(tǒng)計學意義 ) Pα 不拒絕 H0，（稱差異尚無統(tǒng)計學意義） 62 ? ? u檢驗 ? t檢驗 ? F檢驗 ? χ2檢驗 ? 秩次檢驗 ? Ridit分析 63 二、最小二乘法與經驗公式 ?回歸分析是用數(shù)理統(tǒng)計方法處理曲線擬合問題，和曲線擬合類似。但是它除了要給出方程的待定系數(shù)的估計值外，還要對估計值進行檢驗給出估計值的可靠性，即相關系數(shù) R。 R愈接近于 1，則回歸方程的擬合度愈好。 64 回歸分析 ?無論是在經濟管理、社會科學還是在工程技術或醫(yī)學、生物學中，回歸分析都是一種普遍應用的統(tǒng)計分析與預測技術。 回歸分析 是尋找不完全確定的變量間的數(shù)學關系式并進行統(tǒng)計推斷， 能提示多個自變量與因變量之間的內在關系 ，以及判斷自變量的選擇是否恰當?shù)茸饔?，為人們的生產起指導作用。 65 回歸分析的步驟 ?繪制散點圖 ?確定回歸方程的基本形式 （確定方程基本形式不僅僅是個數(shù)學問題，一定要根據(jù)問題內在的規(guī)律和散點圖為依據(jù)） ?應用最小二乘法的原理或其他一些判別原理回歸確定回歸系數(shù)（或偏回歸系數(shù)） ?回歸系數(shù)或（偏回歸系數(shù)）的假設檢驗 66 主要內容 ?直線相關與線性回歸 ?指數(shù)回歸 ?二次函數(shù)回歸 67 直線相關與線性回歸