常用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與應(yīng)用吳彤宇內(nèi)容統(tǒng)計(jì)工作步驟根本統(tǒng)計(jì)概念常用統(tǒng)計(jì)方法及應(yīng)用常用統(tǒng)計(jì)軟件及使用統(tǒng)計(jì)工作的步驟統(tǒng)計(jì)學(xué)：是研究數(shù)據(jù)搜集、整理與分析的科學(xué)，面對不確定的數(shù)據(jù)作出科學(xué)的推斷。設(shè)計(jì)：最關(guān)鍵的一步搜集資料：資料使用權(quán)限整理資料：修正數(shù)據(jù)錯(cuò)誤分析資料統(tǒng)計(jì)描述：統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、統(tǒng)計(jì)圖表描述統(tǒng)計(jì)推斷：樣本信息推斷總體參數(shù)估計(jì)：點(diǎn)值估計(jì)、區(qū)間估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)

根本統(tǒng)計(jì)概念變量總體樣本概率根本統(tǒng)計(jì)概念變量與變量值被觀察單位的特征稱為變量，變量的具體取值是變量值。數(shù)值變量〔亦稱計(jì)量資料，定量資料〕：表現(xiàn)為數(shù)值大小，一般有度量衡單位。分類變量〔定性資料或計(jì)數(shù)資料)：表現(xiàn)為不相容的類別或?qū)傩?。無序分類：二項(xiàng)分類：兩類互相對立，如陰性陽性多項(xiàng)分類：互不相如類別，如血型有序分類〔等級資料〕

根據(jù)需要各類變量可以互相轉(zhuǎn)化。不同變量使用不同的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析。根本統(tǒng)計(jì)概念總體總體是根據(jù)一定目確實(shí)定的所要研究的事物的全體。它是由客觀存在的、具有某種共同性質(zhì)的許多個(gè)別事物構(gòu)成的整體。根據(jù)總體所包含的單位數(shù)量，總體可以分為有限總體和無限總體兩類。有限總體是由有限量的單位構(gòu)成的總體。當(dāng)總體單位數(shù)難以確定，其數(shù)量可能是無限時(shí)，便構(gòu)成無限總體。根本統(tǒng)計(jì)概念樣本從總體中隨機(jī)抽取局部觀察單位，其實(shí)測值的集合成為樣本。樣本也由一定數(shù)量的單位構(gòu)成的，樣本所包含的觀察單位數(shù)稱為樣本量〔或稱樣本大小、醫(yī)學(xué)常稱樣本例數(shù)〕。根本統(tǒng)計(jì)概念概率描述隨機(jī)事件發(fā)生的可能性大小的數(shù)值，常用P表示。概率在0-1之間，即0≤P≤1，常用小數(shù)或百分?jǐn)?shù)表示。

P=0時(shí)事件不可能發(fā)生

P=1時(shí)事件必然發(fā)生統(tǒng)計(jì)學(xué)上的結(jié)論都是帶有概率性的，習(xí)慣上將P，或P稱為小概率事件，表示事件發(fā)生的可能性很小。統(tǒng)計(jì)描述計(jì)量資料集中趨勢平均數(shù)〔算數(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)〕中位數(shù)百分位數(shù)離散趨勢極差、四分位數(shù)間距、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)計(jì)數(shù)資料比、構(gòu)成比、率

常用統(tǒng)計(jì)方法t檢驗(yàn)〔計(jì)量資料〕方差分析〔計(jì)量資料〕卡方檢驗(yàn)〔計(jì)數(shù)資料〕直線相關(guān)〔計(jì)量資料〕常用統(tǒng)計(jì)方法

統(tǒng)計(jì)推斷：用樣本信息推斷總體特征。假設(shè)檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)推斷的一種方式，假設(shè)檢驗(yàn)是以小概率為標(biāo)準(zhǔn)，對總體的狀況所做出的假設(shè)進(jìn)行判斷。統(tǒng)計(jì)推斷假設(shè)檢驗(yàn)步驟1.建立假設(shè)和確定檢驗(yàn)水平2.選定檢驗(yàn)方法和計(jì)算統(tǒng)計(jì)量3.確定P值和做出推斷結(jié)論

常用統(tǒng)計(jì)方法兩樣本均數(shù)（其總體均數(shù)分別是μ1與μ2）比較

目的H0H1雙側(cè)檢驗(yàn)是否μ1≠μ2μ1=μ2μ1≠μ2單側(cè)檢驗(yàn)是否μ1>μ2μ1=μ2μ1>μ2

是否μ1<μ2μ1=μ2μ1<μ2建立假設(shè)和確定檢驗(yàn)水平假設(shè)有兩種：檢驗(yàn)假設(shè)H0，備擇假設(shè)H1檢驗(yàn)水準(zhǔn)：亦稱顯著性水準(zhǔn)，實(shí)際上常取常用統(tǒng)計(jì)方法小概率原理：即指概率很小的事件在一次試驗(yàn)中實(shí)際上不可能出現(xiàn)。這種事件稱為“實(shí)際不可能事件〞有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，有顯著性差異。雖然進(jìn)行了檢驗(yàn)仍有可能出現(xiàn)錯(cuò)誤〔Ⅰ類錯(cuò)誤拒絕H0，“棄真〞;Ⅱ類錯(cuò)誤不拒絕H0“存?zhèn)唯暋吵Ｓ媒y(tǒng)計(jì)方法假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)注意的問題1.要有嚴(yán)格的抽樣研究設(shè)計(jì)(組間均衡性、可比性)2.假設(shè)檢驗(yàn)方法應(yīng)符合應(yīng)用條件3.正確理解差異有無顯著性的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義〔顯著與不顯著是統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語，有無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義〕4.結(jié)論不能絕對化5.報(bào)告結(jié)論應(yīng)注意檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、單側(cè)雙側(cè)、p值范圍常用統(tǒng)計(jì)方法t檢驗(yàn)與U檢驗(yàn)t檢驗(yàn)應(yīng)用條件：1.樣本例數(shù)較小時(shí)2.樣本取自正態(tài)總體3.兩樣本均數(shù)比較要求兩樣本總體方差齊U檢驗(yàn)應(yīng)用條件：樣本例數(shù)較大或樣本雖少而總體標(biāo)準(zhǔn)差常用統(tǒng)計(jì)方法t檢驗(yàn)應(yīng)用1.樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗(yàn)2.配對涉及的差值與總體均數(shù)0的比較t檢驗(yàn)3.成組設(shè)計(jì)的兩樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn)4.成組設(shè)計(jì)的兩樣本幾何均數(shù)比較的t檢驗(yàn)5.成組設(shè)計(jì)的兩大樣本均數(shù)比較的U檢驗(yàn)〔n>50或n>100〕6.方差不齊時(shí)兩樣本均數(shù)的比較方差齊性檢驗(yàn)t’檢驗(yàn)應(yīng)用、秩和、變量變換

常用統(tǒng)計(jì)方法1.樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗(yàn)樣本均數(shù)與總體均數(shù)〔理論值、標(biāo)準(zhǔn)值或經(jīng)過大量觀察所得穩(wěn)定值，推斷樣本均數(shù)與總體均數(shù)有無差異〕。例根據(jù)大量調(diào)查，健康成年男子脈搏均數(shù)為72次每分，在一山區(qū)調(diào)查25名健康成年男子，脈搏平均75次每分，能否認(rèn)為該山區(qū)健康成年男子脈搏高于一般健康成年男子？常用統(tǒng)計(jì)方法2.配對設(shè)計(jì)的差值與總體均數(shù)0的比較t檢驗(yàn)〔1〕同對的兩個(gè)受試對象分別給予兩種處理〔2〕同一受試對象處理前后比較兩種飼料喂養(yǎng)大白鼠肝中維生素A含量比較大白鼠對號飼料1飼料2差值1355024501100220002400-400330001800120043950320075053800325055063750270010507345025009508305017501300

6500克矽平治療前后的血清粘蛋白患者號治療前治療后差值165343127336373733736430264573433065637197735023

180常用統(tǒng)計(jì)方法3.成組設(shè)計(jì)的兩樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn)分別從兩個(gè)總體抽樣，做兩樣本均數(shù)比較，判斷兩總體均數(shù)有無差異例某克山區(qū)測得11例患者與13名健康人血磷值，問該地急性克山病患者與健康人血磷值是否不同？4.成組設(shè)計(jì)的兩樣本幾何均數(shù)比較的t檢驗(yàn)5.成組設(shè)計(jì)的兩大樣本均數(shù)比較的U檢驗(yàn)〔n>50或n>100〕6.方差不齊時(shí)兩樣本均數(shù)的比較常用統(tǒng)計(jì)方法方差分析〔計(jì)量資料分析〕該統(tǒng)計(jì)分析方法能一次性地檢驗(yàn)多個(gè)總體均值是否存在顯著差異。思路：總變異：所有的觀察值不等組間變異：各組均數(shù)不相同組內(nèi)變異：不同組內(nèi)各觀察值與均數(shù)不等總變異=組間變異+組內(nèi)變異同一總體，組間變異=組內(nèi)變異統(tǒng)計(jì)量F值=組間變異/組內(nèi)變異，理論上為1常用統(tǒng)計(jì)方法方差分析應(yīng)用條件1.各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本2.各樣本來自正態(tài)總體3.各處理組總體方差相等方差分析常見用法1.成組設(shè)計(jì)的多樣本均數(shù)比較2.配伍組設(shè)計(jì)的多樣本均數(shù)比較3.多樣本均數(shù)間的兩兩比較4.多個(gè)方差齊性檢驗(yàn)常用統(tǒng)計(jì)方法1.成組設(shè)計(jì)的多樣本均數(shù)比較〔單因素方差分析〕多組，一個(gè)處理因素，多水平三組石棉礦工的用力肺活量比較石棉肺患者可疑患者非患者1.82.32.91.42.13.21.52.12.72.12.12.81.92.62.71.72.531.82.33.41.92.431.82.43.41.83.32

3.5常用統(tǒng)計(jì)方法2.配伍組設(shè)計(jì)的多樣本均數(shù)比較(兩因素方差分析)多組，兩個(gè)因素〔研究因素、配伍因素〕，數(shù)據(jù)無重復(fù)氟作業(yè)工人不同時(shí)間尿氟濃度工人編號工前工中工后190.53142.1287.38288.43163.1765.27347.3763.1668.434175.8166.33210.545100.01144.75194.75646.32125.5365.27773.69138.96200.028105.27125.33100.01方法：先將全部受試對象按某種特性分為假設(shè)干個(gè)組，使每個(gè)組內(nèi)的觀察對象水平盡可能相近。目的：減少了個(gè)體間差異對結(jié)果的影響，比成組設(shè)計(jì)更容易檢驗(yàn)出處理因素間的差異，提高了研究效率。配伍組設(shè)計(jì)的多樣本均數(shù)比較常用統(tǒng)計(jì)方法3.多樣本均數(shù)間的兩兩比較〔1〕研究時(shí)設(shè)計(jì)了兩兩比較〔2〕研究后發(fā)現(xiàn)需要兩兩比較兩兩比較的做法1.多樣本均數(shù)間每兩個(gè)均數(shù)的比較q檢驗(yàn)2.多個(gè)實(shí)驗(yàn)組與一個(gè)對照組均數(shù)間的兩兩比較最小顯著法〔LSD法〕，側(cè)重減少第二類錯(cuò)誤新復(fù)極差法q’，側(cè)重減少第一類錯(cuò)誤常用統(tǒng)計(jì)方法2檢驗(yàn)用途廣，僅介紹用于分類變量〔計(jì)數(shù)資料〕，推斷兩個(gè)或兩個(gè)以上總體率〔或構(gòu)成比〕之間有無差異，兩變量間有無相關(guān)關(guān)系，常用的有：四格表資料的2檢驗(yàn)〔兩樣本率的比較〕行列表資料的2檢驗(yàn)列聯(lián)表資料的2檢驗(yàn)四格表資料的2檢驗(yàn)什么是四格表資料？但凡兩個(gè)率或構(gòu)成比資料都可以看做四格表資料。兩組大白鼠發(fā)癌率的比較處理發(fā)癌鼠數(shù)未發(fā)癌鼠數(shù)合計(jì)發(fā)癌率(%)鼻注組52(57.18)19(13.82)7173.24鼻注組+VitB1239(33.823(8.18)4292.86合計(jì)912211380.5352193932檢驗(yàn)根本原理統(tǒng)計(jì)量：2=〔A-T〕2/T如果假設(shè)檢驗(yàn)〔H0)成立，A與T不應(yīng)該相差太大?？梢宰C明〔A-T〕2/T服從x2分布，計(jì)算出2值后，查表判斷x2是否為小概率事件，以判斷假設(shè)檢驗(yàn)〔H0)是否成立。實(shí)際上講就是看實(shí)際頻數(shù)和理論頻數(shù)的吻合程度，吻合的好2值就不會太大，否那么就相反。2檢驗(yàn)根本原理四格表專用公式x2

=(ad-bc)2*N/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)校正四格表專用公式x2=(|ad-bc|-n/2)2*N/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)或x2=〔〕2/T〔1〕1<T<5，而n>40，需計(jì)算校正2值，或用確切概率計(jì)算法〔2〕T<1或n<40時(shí)用用確切概率計(jì)算法行列表的2檢驗(yàn)當(dāng)行數(shù)或列數(shù)超過2時(shí)，統(tǒng)稱為行x列表行x列表的2檢驗(yàn)是對多個(gè)樣本率的檢驗(yàn)根本公式：2=〔A-T〕2/T專用公式：2=nx〔A2/nR*nC-1〕例：某省為了解花生黃曲霉素污染，隨機(jī)觀察了三個(gè)地區(qū)的花生受黃曲霉素B1污染的情況，結(jié)果見下表。請問這三個(gè)地區(qū)花生的黃曲霉素B1污染率是否不同？某省三個(gè)地區(qū)花生的黃曲霉素B1污染率調(diào)查地區(qū)受檢樣品合計(jì)污染率（％）未污染污染甲6232979.3乙30144431.8丙831127.3合計(jì)44408447.6行列表的2檢驗(yàn)應(yīng)用注意1.要求理論頻數(shù)不宜太小，表中不宜有1/5以上格子的理論頻數(shù)小于5，或有一個(gè)格子的理論頻數(shù)小于1?！蔡幚矸椒?增加樣本例數(shù)，刪去理論頻數(shù)太小的行和列；合并太小理論頻數(shù)的行或列與性質(zhì)相近的的實(shí)際頻數(shù)〕2.檢驗(yàn)有顯著性時(shí)，只能說明總體不全相同，但不能確定哪兩個(gè)不同;需要進(jìn)一步證明時(shí)，用行x列表的2分割法?！蚕嘟倪M(jìn)行比較，無差異的合并，再比較〕行列表的2檢驗(yàn)比較地區(qū)未污染數(shù)污染數(shù)合計(jì)污染率(%)值p1乙30144431.80.09>0.05丙831127.3

合計(jì)3817552乙+丙38175517.83<0.05甲6232979.3

合計(jì)444084

17.92

列聯(lián)表的2檢驗(yàn)對一組觀察對象，分別觀察其兩種分類變量的表現(xiàn)，歸納成雙向交叉排列的統(tǒng)計(jì)表，用于描述行變量和列變量之間的關(guān)系，特成為列聯(lián)表?！矙z驗(yàn)假設(shè)的意思是兩變量有無關(guān)系〕不同期次矽肺患者肺門密度級別分布矽肺期次肺門密度級別合計(jì)

++++++Ⅰ4318814245Ⅱ19672169Ⅲ6175578合計(jì)50301141492直線相關(guān)

直線相關(guān)又稱簡單相關(guān)，用于雙變量正態(tài)分布資料，如果兩變量變化趨勢一致，稱為正相關(guān)，反之為負(fù)相關(guān)。相關(guān)用相關(guān)系數(shù)表示，說明具有直線相關(guān)的兩個(gè)變量間，相關(guān)關(guān)系的密切程度與相關(guān)方向的指標(biāo)。相關(guān)系數(shù)沒有單位，其值為-1≤r≤1正值是正相關(guān)，負(fù)值是負(fù)相關(guān)，0為零相關(guān)，1為完全相關(guān)。相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)，常用t檢驗(yàn)。Logistic回歸分析通常人們將“Logistic回歸〞、“Logistic模型〞、“Logistic回歸模型〞及“Logit模型〞的稱謂相互通用，來指同一個(gè)模型。主要在流行病學(xué)中應(yīng)用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險(xiǎn)因素，根據(jù)危險(xiǎn)因素預(yù)測某疾病發(fā)生的概率等等。例如，想探討胃癌發(fā)生的危險(xiǎn)因素，可以選擇兩組人群，一組是胃癌組，一組是非胃癌組，兩組人群肯定有不同的體征和生活方式等。這里的因變量就是是否胃癌，即“是〞或“否〞，為兩分類變量，自變量就可以包括很多了，例如年齡、性別、飲食習(xí)慣、幽門螺桿菌感染等。自變量既可以是連續(xù)的，也可以是分類的。通過logistic回歸分析，就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危險(xiǎn)因素。

Logistic回歸分析Logistic回歸分類Logistic回歸分析根據(jù)因變量取值類別不同，又可以分為二分類Logistic回歸分析和多分類Logistic回歸分析，二分類Logistic回歸模型中因變量只能取兩個(gè)值1和0，而多分類Logistic回歸模型中因變量可以取多個(gè)值。二分類多分類條件Logistic回歸〔匹配資料〕非條件Logistic回歸〔成組資料〕

Logistic回歸分析logistic回歸的主要用途1.尋找危險(xiǎn)因素尋找某一疾病的危險(xiǎn)因素等。2.預(yù)測如果已經(jīng)建立了logistic回歸模型，那么可以根據(jù)模型，預(yù)測在不同的自變量情況下，發(fā)生某病或某種情況的概率有多大。3.判別實(shí)際上跟預(yù)測有些類似，也是根據(jù)logistic模型，判斷某人屬于某病或?qū)儆谀撤N情況的概率有多大，也就是看一下這個(gè)人有多大的可能性是屬于某病。

統(tǒng)計(jì)學(xué)的思維模式數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)分析提綱數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)判斷計(jì)量資料計(jì)數(shù)資料統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)推斷統(tǒng)計(jì)推斷集中趨勢：頻數(shù)、均數(shù)、中位數(shù)、百分位數(shù)、眾數(shù)離散趨勢：極差、四分位數(shù)間距、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)U檢驗(yàn)t檢驗(yàn)方差分析相關(guān)回歸相對比率構(gòu)成比動態(tài)數(shù)列二項(xiàng)分布Poisson分布卡方檢驗(yàn)秩和檢驗(yàn)等級相關(guān)如何做統(tǒng)計(jì)分析資料獲取的正常順序與顛倒順序資料的補(bǔ)充與處理〔增加樣本量、舍棄、平均值〕分析內(nèi)容確實(shí)定〔仁者見仁智者見智〕方法選擇〔統(tǒng)計(jì)的思維〕結(jié)果的處理〔陰性與陽性〕文章中常見的統(tǒng)計(jì)學(xué)問題統(tǒng)計(jì)圖表的格式問題〔統(tǒng)計(jì)表〕數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制〔獲得、標(biāo)準(zhǔn)、錄入〕P值及統(tǒng)計(jì)量的給出統(tǒng)計(jì)的結(jié)論〔不能絕對〕抽樣方法描述〔方法闡述清楚〕統(tǒng)計(jì)描述時(shí)率與構(gòu)成比的混用比較時(shí)是否標(biāo)化統(tǒng)計(jì)軟件使用常用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件Sas：功能強(qiáng)大，使用相對復(fù)雜，需要編程Spss：功能比較強(qiáng)大，視窗操作，可編程Epidate：建庫、數(shù)據(jù)錄入便捷Epiinfor：建庫、數(shù)據(jù)錄入便捷、適合于小型數(shù)據(jù)庫，現(xiàn)場分析Excel：不是數(shù)據(jù)庫，但具有一些統(tǒng)計(jì)功能文件名不同，但可以相互轉(zhuǎn)化，注意版權(quán)使用問題Spss應(yīng)用Spss軟件可以進(jìn)行編程操作也可以用窗口操作1.數(shù)據(jù)來源：自建數(shù)據(jù)，引入數(shù)據(jù)2.數(shù)據(jù)格式橫向?yàn)橐粭l記錄縱向?yàn)橐粋€(gè)變量的值進(jìn)行比較時(shí)數(shù)據(jù)的組織，通常有兩種，橫向排列和縱向排列3.數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)文件與數(shù)據(jù)變換3.統(tǒng)計(jì)處理：t，方差，卡方，回歸、相關(guān)分析……數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)格式數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換t檢驗(yàn)操作SPSS提供了均值比較過程，在主菜單欄單擊“Analyze〞菜單下的“CompareMeans〞項(xiàng)，該項(xiàng)下有5個(gè)過程。t檢驗(yàn)操作均數(shù)計(jì)算均數(shù)計(jì)算均數(shù)計(jì)算單一樣本T-檢驗(yàn)單一樣本T-檢驗(yàn)單一樣本T-檢驗(yàn)獨(dú)立樣本T-檢驗(yàn)獨(dú)立樣本T-檢驗(yàn)獨(dú)立樣本T-檢驗(yàn)配對T-檢驗(yàn)配對T-檢驗(yàn)單項(xiàng)方差分析單項(xiàng)方差分析卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)相關(guān)相關(guān)相關(guān)有意思的例子富士康員工自殺的logistic回歸分析統(tǒng)計(jì)步驟1.沒有設(shè)計(jì)〔起于突發(fā)奇想，先有資料試試看〕2.搜集資料所有富士康員工自殺的日期：列出如下表格：〔以07年6月18號，第一例自殺案例為原點(diǎn)，至今〔10年5月25日〕1072天〕所有富士康員工自殺的日期（自殺時(shí)間x/d）07527275879495099710031015102310241024105310611072（自殺人數(shù)y）123456789101112131415有意思的例子富士康近年來意外事件回憶(截至2021年5月27日)時(shí)間事件2021年5月26日晚11點(diǎn)富士康深圳龍華廠區(qū)大潤發(fā)商場前,C2宿舍一位男性,墜樓身亡。2021年5月21日凌晨5時(shí)許，龍華員工宿舍一名男子墜樓，經(jīng)送醫(yī)院搶救于5點(diǎn)40宣布無效身亡，20歲，姓南。2021年5月14日龍華廠區(qū)北大門附近的福華宿舍，晚間一名梁姓員工墜樓2021年5月11日龍華廠區(qū)女工祝晨明從9樓出租屋跳樓身亡，24歲。2021年5月6日龍華廠區(qū)男工盧新從陽臺縱身跳下身亡，24歲。2021年4月7日觀瀾樟村，富士康男員工身亡，22歲。2021年4月7日觀瀾廠區(qū)外宿舍，寧姓女員工墜樓身亡，18歲。2021年4月6日觀瀾C8棟舍女工饒淑琴墜樓，仍在醫(yī)院治療，18歲。2021年3月29日龍華廠區(qū)，一男性員工從宿舍樓上墜下，當(dāng)場死亡，23歲。2021年3月17日8時(shí)富士康龍華園區(qū)，新進(jìn)女員工田玉從3樓宿舍跳下，跌落在一樓受傷。2021年3月11日晚富士康龍華基地內(nèi)的生活區(qū),一男子從五樓墜亡2021年1月23日4時(shí)許19歲的員工馬向前在富士康華南培訓(xùn)處的宿舍死亡2021年8月20日富士康23歲員工鄭鑫崧在游泳池溺水身亡2021年7月15日富士康25歲員工孫丹勇跳樓自殺2021年3月16日富士康煙臺工業(yè)園28歲員工李某猝死在出租屋內(nèi)2007年9月1日富士康員工21歲的劉兵辭工兩小時(shí)后突然死亡2007年6月18日富士康一名侯姓女工在廁所上吊自殺有意思的例子整理資料與統(tǒng)計(jì)分析有意思的例子這是一個(gè)對數(shù)增長的曲線。對此作者認(rèn)為自殺和流行病一樣，自殺也是一種病，而且是一種可以傳染的疾病。因此其增長曲線與對數(shù)增長很接近。對其做對數(shù)函數(shù)擬合：

GeneralmodelExp2:

f(x)=a*exp(b*x)+c*exp(d*x)

Coefficients(with95%confidencebounds):

a=

7.569e-007

(-6.561e-006,8.075e-006)

b=

0.01529

(0.006473,0.0241)

c=

1.782

(0.5788,2.984)

d=

0.001075

(2.37e-005,0.002125)

Goodnessoffit:

SSE:8.846

R-square:0.9684