什么是生物统计分析？

一、什么是生物统计分析？

生物统计学是一门探讨如何从事生物学实验研究的设计,取样,分析,资料整理与推论的科学。

二、生物统计分析的特点？

生物统计学的基本特征是：①通过样本来推断总体。②有很大的可靠性但也有一定的错误率。

生物统计学（有时也称生物计量学）是 统计学的原理和方法在生物学研究中的应用 ，是一门应用数学，最常见的是应用于医学。生物统计专业几乎都是研究生院的。其研究内容主要是去创造以及使用一些数学方法去研究人体科学, 用统计学中的光谱分析的技术去推断新的疾病爆发的可能性, 提供给学术界, 政府机构, 医药公司, 医疗卫生组织以及其他的相关组织很多有价值的信息。

三、标准识别生物的方法？

1.指纹识别

指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。

指纹识别技术是目前最成熟且价格便宜的生物特征识别技术。目前来说指纹识别的技术应用最为广泛，我们不仅在门禁、考勤系统中可以看到指纹识别技术的身影，市场上有了更多指纹识别的应用：如笔记本电脑、手机、汽车、银行支付都可应用指纹识别的技术。

2.静脉识别

静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，从静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过红外线CMOS摄像头获取手指静脉、手掌静脉、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中静脉特征值比对，采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。全过程采用非接触式。

3.虹膜识别

虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状区域，在红外光下呈现出丰富的纹理信息，如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育，到第8个月虹膜的主要纹理结构已经成形。除非经历危及眼睛的外科手术，此后几乎终生不变。

虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份，其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而实现自动的个人身份认证。英国国家物理实验室的测试结果表明：虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的。从普通家庭门禁、单位考勤到银行保险柜、金融交易确认，应用后都可有效简化通行验证手续、确保安全。如果手机加载“虹膜识别”，即使丢失也不用担心信息泄露。机场通关安检中采用虹膜识别技术，将缩短通关时间，提高安全等级。

4.视网膜识别

视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。视网膜识别的优点就在于它是一种极其固定的生物特征，因为它是“隐藏”的，故而不可能受到磨损，老化等影响；使用者也无需和设备进行直接的接触；同时它是一个最难欺骗的系统，因为视网膜是不可见的，故而不会被伪造。另一方面，视网膜识别也有一些不完善的，如：视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏，这需要进一步的研究；设备投入较为昂贵，识别过程的要求也高，因此角膜扫描识别在普遍推广应用上具有一定的难度。

5.面部识别

面部识别是根据人的面部特征来进行身份识别的技术，包括标准视频识别和热成像技术两种。

标准视频识别是透过普通摄像头记录下被拍摄者眼睛、鼻子、嘴的形状及相对位置等面部特征，然后将其转换成数字信号，再利用计算机进行身份识别。视频面部识别是一种常见的身份识别方式，现已被广泛用于公共安全领域。热成像技术主要透过分析面部血液产生的热辐射来产生面部图像。与视频识别不同的是，热成像技术不需要良好的光源，即使在黑暗情况下也能正常使用。

6.手掌几何学识别

手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别，高级的产品还可以识别三维图象。作为一种已经确立的方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。它适用的场合是用户人数比较多，或者用户虽然不经常使用，但使用时很容易接受。

如果需要，这种技术的准确性可以非常高，同时可以灵活地调整性能以适应相当广泛的使用要求。手形读取器使用的范围很广，且很容易集成到其他系统中，因此成为许多生物特征识别项目中的首选技术。

7.DNA识别

人体内的DNA在整个人类范围内具有唯一性（除了同卵双胞胎可能具有同样结构的DNA外）和永久性。因此，除了对同卵双胞胎个体的鉴别可能失去它应有的功能外，这种方法具有绝对的权威性和准确性。DNA鉴别方法主要根据人体细胞中DNA分子的结构因人而异的特点进行身份鉴别。这种方法的准确性优于其它任何身份鉴别方法，同时有较好的防伪性。然而，DNA的获取和鉴别方法（DNA鉴别必须在一定的化学环境下进行）限制了DNA鉴别技术的实时性；另外，某些特殊疾病可能改变人体DNA的结构组成，系统无法正确的对这类人群进行鉴别。

8.声音和签字识别

声音和签字识别属于行为识别的范畴。声音识别主要是利用人的声音特点进行身份识别。声音识别的优点在于它是一种非接触识别技术，容易为公众所接受。但声音会随音量、音速和音质的变化而影响。比如，一个人感冒时说话和平时说话就会有明显差异。再者，一个人也可有意识地对自己的声音进行伪装和控制，从而给鉴别带来一定困难。签字是一种传统身份认证手段。现代签字识别技术，主要是透过测量签字者的字形及不同笔划间的速度、顺序和压力特征，对签字者的身份进行鉴别。签字与声音识别一样，也是一种行为测定，因此，同样会受人为因素的影响。

9.亲子鉴定（基因识别）

由于人体约有30亿个核苷酸构成整个染色体系统，而且在生殖细胞形成前的互换和组合是随机的，所以世界上没有任何两个人具有完全相同的30亿个核苷酸的组成序列，这就是人的遗传多态性。尽管遗传多态性的存在，但每一个人的染色体必然也只能来自其父母，这就是DNA亲子鉴定的理论基础。

四、属于生物识别方法的是？

生物识别技术是指利用人体生理特征(如指纹、面部和虹膜)或行为特征(如声音和笔迹)进行个人识别的方式 。与传统的身份识别方法相比，生物识别技术具有安全、保密和方便的优点。

　　从识别方法的角度来看，生物识别可以分为指纹识别、人脸识别、语音识别、虹膜识别和静脉识别等 。其中，指纹识别是目前市场上应用最广泛的生物识别技术，人脸识别正在兴起。因此两种识别技术也众所周知。

五、生物识别技术市场

生物识别技术市场的增长和前景展望

生物识别技术市场在过去几年中取得了爆炸式的增长，成为信息安全和身份验证领域的重要技术。这种技术通过识别人体特征，例如指纹、虹膜、声音等，来验证和确认个人的身份。随着科技的进步和安全需求的不断增加，生物识别技术已经开始渗透到各个行业，如金融、政府、医疗和零售等。

生物识别技术的市场规模不断扩大，这主要得益于消费者对安全和方便性的追求。相较于传统的身份验证方法，生物识别技术具有更高的准确性和不可伪造性，同时也更加便捷。无需记忆复杂的密码或携带易丢失的身份证件，只需一项个人特征即可轻松完成身份验证。这种便捷性不仅提升了用户体验，也为企业和组织带来了更高的安全性。

生物识别技术市场的主要驱动因素

1. 安全需求的增加：随着网络犯罪和身份盗窃的不断增加，个人和组织对安全性的要求也越来越高。传统的身份验证方法存在着危险和弱点，例如密码被破解、身份证件被盗用等。生物识别技术提供了更可靠和安全的身份验证方式，有效减少了安全风险。

2. 科技的进步：随着计算机算力的提升和人工智能的发展，生物识别技术的准确性和速度得到了极大的提升。现在，识别一个人的指纹或虹膜只需要几秒钟的时间，并且准确率可以达到99%以上。这种技术的进步使得生物识别技术成为现实，赋予了它在各个领域的广泛应用。

3. 政府的支持和推动：为了加强国家安全和防止身份盗窃，许多国家的政府已经开始积极支持生物识别技术的发展和应用。政府机构和公共场所开始采用生物识别技术来加强边境管理、身份验证和犯罪侦查，这为生物识别技术市场的增长提供了巨大的机会。

生物识别技术市场的应用领域

1. 金融行业：生物识别技术在金融行业的应用非常广泛。银行和金融机构可以利用生物特征来验证用户的身份，提高交易的安全性。例如，指纹识别技术可以用于提款机和移动支付应用，确保只有授权用户才能进行交易。

2. 政府和公共服务：政府机构可以利用生物识别技术来加强边境管理、签证申请和公共服务领域的身份验证。通过识别个体的生物特征，政府可以确保身份的真实性，并有效预防恶意活动。

3. 医疗保健：生物识别技术在医疗保健领域的应用也越来越普遍。医院可以利用生物特征来验证医生和患者的身份，防止病历篡改和医疗欺诈。此外，生物识别技术还可以用于患者的健康监测和药物分发，提高医疗服务的质量和效率。

生物识别技术市场的挑战和未来发展

尽管生物识别技术市场的前景广阔，但仍然面临一些挑战。其中最主要的挑战之一是隐私问题。生物识别技术需要采集和存储个人的生物特征信息，这可能引发对个人隐私的担忧。因此，相关企业和机构需要确保用户数据的安全性和隐私保护措施，以维护用户的信任。

另一个挑战是技术成本和复杂性。虽然生物识别技术的价格已经逐渐下降，但仍然是一项较高成本的技术。此外，实施和维护生物识别系统也需要一定的技术专业知识和人力成本。

尽管面临挑战，生物识别技术市场仍然具有巨大的潜力和前景。随着技术的不断进步和应用场景的扩大，生物识别技术将成为各行各业不可或缺的一部分。它将不仅提升用户体验和安全性，还为企业和组织带来更高的效率和便捷性。

综上所述，生物识别技术市场正以迅猛的速度增长，并在各个领域展现出巨大的应用潜力。随着安全需求的增加和科技的进步，这一行业将继续蓬勃发展。然而，相关企业和机构也需要充分考虑隐私和成本问题，以确保技术的稳健发展和用户的满意度。

六、统计分析方法分类？

统计分析方法可以根据其目的和所用的数学方法大致分为描述性统计分析和推断性统计分析两大类。

描述性统计分析：通过图表和统计指标来描述数据的分布特征、相关关系、平均水平等。描述性统计分析可以帮助人们更好地理解数据，发现数据的规律和趋势。

推断性统计分析：通过样本数据来推断总体数据的分布特征、参数值等。推断性统计分析可以帮助人们从样本数据中获取对总体数据的推断和估计。

在描述性统计分析中，常用的方法包括频数分布、百分比分布、平均数、中位数、标准差、相关系数等。在推断性统计分析中，常用的方法包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。

此外，根据所用的数学方法的不同，统计分析方法还可以分为线性回归分析、非线性回归分析、逻辑回归分析、时间序列分析、多元统计分析等。

以上内容仅供参考，建议查阅专业统计学书籍获取更全面和准确的信息。

七、sas生物统计分析软件的用途？

SAS是一款最权威的统计软件，它的统计工作指的是：收集、整理、分析和表述数据，而统计软件在收集数据中一般用处不大（只有试验设计可能需要计算机生成试验表）

1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC.）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。

在一般工作中确实只需要excel，毕竟它的功能已经足够强大了，特别是2007版。但是还有很多功能是excel不能提供的，作为专业人士，还是要精通sas。

八、did统计分析方法？

did是双重差分模型(difference-in-differences)

主要被用于社会学中的政策效果评估。其原理是基于一个反事实的框架来评估政策发生和不发生这两种情况下被观测因素y的变化。如果一个外生的政策冲击将样本分为两组—受政策干预的Treat组和未受政策干预的Control组，且在政策冲击前，Treat组和Control组的y没有显著差异，那么我们就可以将Control组在政策发生前后y的变化看作Treat组未受政策冲击时的状况(反事实的结果)。通过比较Treat组y的变化(D1)以及Control组y的变化(D2)，我们就可以得到政策冲击的实际效果(DD=D1-D2)。

九、事故统计分析方法？

统计分析方法:以研究伤亡事故统计为基础。

1)描述统计法:用于概括和描述原始资料总体的特征。它可以提供一种组织归纳和运用资料的方法。最常用的描述统计有频数分布、图形或图表、算数平均值及相关分析等。

2)推理统计法:是从一个较大的资料总体中抽取样本来推断结论的方法。它的目的是使人们能够用数量来表示可能的论述。对伤亡事故原因的专门研究以及事故判定技术等主要应用推理统计法。

十、mdr统计分析方法？

多因子降维法 (multifactordimensionalityreduction,MDR)是近年来发展的一种分析交互作用的新方法 ，“因子”即交互作用研究中的变量(如基因型或环境因素）。“维”是指研究的多因子组合中的凶子数(如基 型数目)；以疾病易感性分类(高危、低危)的方式建模，将研究中的多个因子看作一个多因子组合(基因型组合)，这样就把高维的结构降低到单维两水平(即高危或低危)，即为 “降维”，最后，再通过交叉验证和置换检验来评估该单维的多网子组合识别和预测疾病的能力。作为一种非参数的分析方法，它无需指定遗传模式(显性或隐性遗传)和交瓦作用模型(线性或非线性模型，加法或乘法模型)，因而既克服J，传统的logistic同归分析的线性模型对小样本参数估计所导致的I类和Ⅱ类错误增大的问题。