统计功效

FSpwr 工具能够对 FreeSurfer 数据进行统计功效分析。可靠性分析的表面数据存储于可靠性文件 reliabilty.zip 中，该文件包含 fsaverage 空间中的 ICC 覆盖文件。用户需要创建一个配置文件以执行不同类型的统计功效分析。此配置文件中的 cfg 结构提供了计算功率分析所需的所有信息，然后将其传递给 FSpwr.m 函数进行处理。输出数据将写入 cfg.outputPath 中指定的路径。

T 检验功效工具蛮有用的，是对于那些需要进行实验设计和统计的朋友。你可以通过它计算效应量（d）、样本量（N）和显著性水平（alpha）来进行 t 检验的功效。它挺适合用来规划实验的样本量，尤其当你不确定样本量应该选择多少时，通过输入 N 的数组，你就能清晰地看到效果。还有个小功能，设置PLOT参数为 1，它会帮你绘制一个图表，清晰展示各个样本量的功效值。哦对了，目标功效水平（DESPWR），程序还会告诉你达到这个功效所需的最小样本量，方便。总体来说，这个工具挺实用，你避免因样本量不足或过多而浪费资源。

估计执行方差分析模型I（固定效应）后的统计功效。需要提供观察到的F统计量、分子自由度(k - 1)、分母自由度(N - k)、非中心参数估计方法（1=无偏；其他=均匀最小方差无偏）和显著性水平。输出包括模型I的ANOVA测试功效，以及中心和非中心F分布的图形。

功效系数法的企业大数据案例，挺适合你拿来参考算法建模的。按上限值、下限值搞一套评分体系，再加权平均，比起拍脑袋定权重，靠谱多了。而且每个指标怎么来的也有说法，适合做经营评估、管理决策的。 功效系数法的评分逻辑挺清晰的：先定好每个指标的满意值和不允许值，比如像客户满意度，满意是 90，不允许是 60，那就有分值区间可以操作。再根据数据去算功效系数，都归一到 0 到 1 之间。 再妙的是，它不是单看一个指标，而是把所有指标得分按权重做加权平均。你可以自定义权重，比如销售额占比高一点，员工满意度轻一点，灵活度挺高的。适合多维度的企业经营。 我翻了几个参考链接，有几个还不错的案例： 企业经营数据实例

食物营养和功效是我们日常饮食中重要的考量因素。通过当季时节、营养属性和适宜人群等字段详细介绍各种食物的营养价值和功效，帮助人们更好地了解和选择健康食物。

奖金统计 最高奖金 最低奖金 奖金最大差额

深入了解统计分析，从总体、样本到误差和基本统计量。

每天任务统计：- 10TB 压缩数据新增- 135TB 扫描数据总量- 7500+ 任务- 80K 计算小时- 95% Hadoop 任务使用 Hive1GB 机架内连接，100MB 机架间连接所有磁盘均为 7200 SATA

这款成绩统计系统面向教师、年级段、学校和县区教育管理部门，助力其对学生成绩和教师学科教学成果进行统计分析。 功能亮点： 灵活的总分计算: 可根据预设比例，计算学生全科总分和主科总分。 多维度排名: 支持对任意项目进行班内、校内和县内排名。 全面的单科统计: 可统计单科的参考人数、平均分、最高分、最低分、及格率、优良率、优秀率、综合分、分数段等数据在班内、校内、年级段内的分布情况。 深入的教师学科分析: 可统计科任教师所教科目的参考人数、平均分、最高分、最低分、及格率、优良率、优秀率、综合分、分数段等数据在班内、校内、年级段内的分布情况。 多样的总分数据统计: 可统计总分最高分、最低分、平

SAS 软件挺强的，适合各种数据需求。你只要学会它的基本操作，后续的统计都会变得高效，尤其是在农业研究、金融、医疗等领域。教材《统计与 SAS 软件》里，不仅讲了 SAS 的基础操作，还提到了一些实用的统计方法，比如回归、方差什么的。举个例子，如果你要比较两种农药的防治效果，SAS 能帮你直接做个百分比检验，P 值一看就知道效果差异大不大，方便快捷。其实 SAS 不仅仅是农业研究的好帮手，在其他领域也能大显身手。掌握了 SAS，工作中的数据和会变得轻松多了。而且，你能用菜单操作，或者写点代码，都可以，灵活性蛮高的。最重要的是，这个软件可以大幅提升你的数据效率和质量，所以对于从事相关工作的你来说