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15
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东莞市高升电子精密科技有限公司
技术指标:
| 序号 | 标准器组成 | 技术指标 |
| 1 | 环面面形标准器1 | 球面曲率半径R=6.45mm±0.05mm,曲率半径不确定度U=0.002mm(k=2); 面形误差:±1μm;有效光学区域直径≥10mm。 |
| 2 | 球面面形标准器2 | 球面曲率半径R=7.95mm±0.05mm,曲率半径不确定度U=0.002mm(k=2); 面形误差:±1μm;有效光学区域直径≥10mm。 |
| 3 | 球面面形标准器3 | 球面曲率半径R=9.45±0.05mm,曲率半径不确定度U=0.002mm(k=2); 面形误差:±1μm;有效光学区域直径≥10mm。 |
| 4 | 环曲面标准器 | R1=8.00mm±0.2mm,R2<R1,R1-R2=0.4mm±0.7mm。轴位标称值分别为:0°/180°、45°、90°和135°,轴位不确定度U=1°(k=2) 有效光学区域直径≥10mm。 |
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文献和实验有序的行×列表资料一般不宜采用卡方检验,通常采用基于秩次的假设检验方法,也称之为秩和检验,属于非参数统计学范畴。 2、摘录精炼准确的表述 平时我们在阅读文献中,时常看到统计学部分有这样的描述:「计量资料采用均数、标准差描述,组间比较采用 t 检验,计数资料采用频数、构成比描述,组间比较采用卡方检验。」 粗看上去,上述的描述貌似完美无缺,没什么问题。但当有一天,你在阅读中看到类似如下的表达: 「符合正态分布的计量资料采用均数、标准差描述,组间比较采用两独立样本 t 检验;偏态分布的计量资料采用中位数(四
Nature 子刊:上海交通大学左小磊等团队开发基于框架核酸生物传感的分子分类器,实现前列腺癌精准诊断
上海交通大学化学化工学院樊春海、左小磊团队近期发展了框架核酸生物传感平台,在此基础上研制了可用于疾病分型的分类器,并通过对多维度生物标志物(核酸、蛋白质以及小分子)的分类分析实现了前列腺癌精准诊断。该成果近日发表于《自然·纳米技术》(Nature Nanotechnology)。 可准确反映患者生理病理状态的分子分型是发展精准医学的基础。近年来,研究者利用 DNA 分子反应发展了一系列基于单一维度生物标志物的分子分类器,例如 mRNA 分子分类器以及 microRNA 分子分类器。但疾病的发生
性分析对于数据分析来说是一项基础性的工作,目的要于熟悉数据源,把握数据的整体性分布情况。SPSS 中的描述性分析过程可以生成相关的描述性统计量,如均值、方差、标准差、全距、峰度和偏度等,同时描述性分析过程还能将原始数据转换为标准Z分值并作为变量储存。基本输出的统计量主要有以下几个方面:(一) 表示集中趋势的统计量:均值,中位数,众数,百分位数;(二)表示离中趋势的统计量:方差与标准差,均值标准误差,极差或范围,最大值,最小值,变异系数;(三)表示分布形态的统计量:偏度,峰度;(四)其他相关统计量:Z
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