EGPRS PAR 相关参数介绍

ABCDownQuality 指配优选的下行链路质量门限BSC6900SETGCELLHOAD(Optional)MS在指配过程中要选择邻区，MS的下行链路质量等级需要大于该参数。

ABCUpQuality 指配优选的上行链路质量门限BSC6900SETGCELLHOAD(Optional)MS在指配过程中要选择邻区，MS的上行链路质量等级需要大于该参数。

ABCWaitMaxTime指配优选最大时长BSC6900SETGCELLHOAD(Optional)MS指配过程中，BSC根据测量报告选择最好小区的最大时间不能超过该参数。

若超过该参数，BSC直接选择服务小区来分配信道。

ABISBYPASSMODE Abis旁路模式BSC6900ADDBTS(Optional)描述基站是否支持旁路。

HDLC和IP基站不支持该参数。

ABISFCEN SDCCH信道拥塞流量控制允许BSC6900SETGCELLCCCH(Optional)该参数表示是否允许Abis流量控制。

流量控制功能作用于呼叫管理，当系统发生拥塞时，通过拒绝部分业务或者延长业务请求的时间，达到缓解系统负荷的目的；Abis流量控制主要用AbisFCTimer1Abis流控定时器1BSC6900SETBSCTMR(Optional)和"Abis流控定时器2"共同控制小区流控等级的变化。

在小区流控等级变化时将相应修改系统消息中MS最大重传次数、扩展传输时隙数。

AbisFCTimer2Abis流控定时器2BSC6900SETBSCTMR(Optional)和"Abis流控定时器1"共同控制小区流控等级的变化。

在小区流控等级变化时将相应修改系统消息中MS最大重传次数、扩展传输时隙数。

AbisJamThreshold2 StartLs 启动BTS本地交换的Abis口拥塞门限BSC6900SETBSSLS(Optional)当Abis接口的拥塞率超过此门限值时，启用BTS本地交换功能。

页眉内容短距离发射器测试建议书1. 短距离发射器技术介绍无执照发射器主要应用于遥控钥匙(RKE)、家庭自动化、家庭安全系统和其他需要近距离通信的设备(SRD)，主要工作于ISM频段（包括315Mhz和433.92Mhz）这种近距离通信通常采用ASK调制，ASK调制方式实现简单，成本较低，广泛采用的是直接双边带调制DSB-ASK，其他还有单边带SSB-ASK和相位翻转PR-ASK等调制形式，但是采用FSK调制也是一个发展方向，以为FSK调制在传输较高速率数据时更加稳定，抗干扰性也好于ASK。

对于ASK调制信号主要通过包络检波和幅度检测等方式得到调制的数据，对于FSK调制信号主要通过鉴频电路或数字IQ解调得到调制数据。

2.主要测试项目及安捷伦解决方案对于发射机研发和生产测试有很多区别，研发测试设计更加全面的测试，包括射频和基带电路，包括天线的分析，着重于发现和解决在研发过程可能出现的各种问题，所以研发测试可能设计的仪表更多，包括矢量信号源用于产生测试信号，信号分析仪用于测试发射信号的功率，频谱和调制特性，矢量网络分析仪用于分析天线和射频器件特性，电源分析仪用于测试低功耗控制性能，示波器用于分析基带数据序列和响应时间等。

由于信号的瞬变特性以及不同的滤波器方式，常常呈现复杂的频谱特性和时变特性，不容易稳定的测量，安捷伦公司的宽带信号矢量采集和回放就可以很好的帮助用户捕捉和存储信号，还可以通过高性能的矢量信号源进行复现，使用N9020A、N9030A信号分析，捕捉和采集带宽可以达到160Mhz，可以很好的捕捉不同频带同时出现的失真和干扰信号。

生产测试主要针对整机设备，只测试关键的系统指标，着重于提高测试效率和降低测试成本。

2.1 发射机测试发射机测试主要包括功率和频谱测试，调制质量测试，杂散测试等。

推荐在研发中使用安捷伦公司的X系列信号分析仪，包含最新的信号处理技术和开放的windows系统，突破了以往分析仪的极限，支持最快的信号和频谱分析，实现速度和性能的最优化，不仅可以测试测频信号，还可以支持相噪测试，噪声系数测试。

一、 Prams[n.参数] 电池组（1）.Geometry[美?[d?i'ɑ?m?tri],n.几何，几何学] 电池组这一组都是对数据的抓取，电池都有左侧输入端和右侧输出端，都有两种输入数据的方法，一种是把相应数据连接到左侧输入端，另一种是电池上点右键 Set one XXX，新设置一个XXX。

Set multipleXXX，[美['m?lt?pl],adj,多种多样的，许多的，n.倍数，关联]，即设置多个。

但是Set one curve 只能选取Rhino 中创建好的，[美?['ra?no?],n.犀牛] 左侧输入端：任何相应属性数据。

右侧输出端：电池所包含的相应属性数据。

属性对应如下：Point:输入点数据【美[p??nt],n.点】Vector：输入向量数据【美['vekt?r]，n，向量，矢量】Circle：输入圆数据，这个电池只包含圆和椭圆相关曲线【美['s??rkl]】Curve：输入曲线数据【美[k??rv]】Plane：输入平面数据【美[ple?n]】Circular Arc：输入圆弧数据【美['s??rkj?l?r]，adj,圆形的，循环的，美[ɑ?rk]，n,弧，弧形物】Line：输入直线数据【美[la?n]】Rectangle：输入网格数据【美['rekt??ɡl]，n，矩形】Box：输入实体盒子数据【美[bɑ?ks]】Mesh:输入mesh面数据，即网格面数据【美[me?],n.网状物】Surface:输入曲面数据，为poly曲面，不可输入mesh曲面【美['s??rf?s] n.表面，外表】Brep:输入任意实体或者曲面数据（这个很常用）【美[b'rep]n.表面表示】Mesh Face:与mesh类似，这里更多的是提取规则的mesh面Twisted Box：输入北扭曲的实体【美['tw?st?d]，adj，扭曲的】Field，输入磁场数据【美[fi?ld]】Group：输入成组的数据【美[ɡru?p]】Geometry：输入几何图形数据（包含点线面任何数据）Transform输入三线性集合变换图形【美[tr?ns'f??m]，v,改边，转换】Geometry Pipeline从犀牛中输入集合管线到GH中【美['pa?pla?n]，n,管道，管线，渠道】Geometry Cache物体缓存，【美[k??]，n,隐藏所，缓存】主要作用：1、快速烘培GH汇总的物体，2、快速选择已经烘培到Rhino中的物体（2）.Primitive 电池组【['pr?m?t?v] ，adj，原始的，简陋的】Boolcean:输入布尔值【?['bu?li?n] n,布尔布尔逻辑的】Integer：输入整数【 ['?nt?d??r] n. [数] 整数；整体；】Number：输入一列双精度浮点数据Text:输入任意文字Color：输入一列颜色参数的RGB值【['k?l?r]】Culture：包含了一系列文化特征【[?k?lt??] n.文化，修养】Domain2:输入任意二维区间数据或者UV范围【[do?'me?n]N. 领地；领域；范围】Matrix:包含了一系列的数据矩阵【['me?tr?ks] n 矩阵】Complex:代表一个复核的集合。

爱立信基站数据配置本文主要介绍爱立信设备在GSM网络新建和扩容基站工程中，如何进行数据制作，而实现更好的技术支持。

关键词：小区、MO、DCP、参数我们工程人员在每次新建和扩容基站中无论是数据装载还是硬件安装，都必须得考虑网络质量问题，所以我们必须要熟练掌握基站开通的操作流程和数据制作。

下面我们谈谈如何进行数据配置。

一、数据准备基站开通之前，首先要与基站安装调测人员沟通，了解基站实际的硬件配置情况，主要是以下两方面：（1）基站的经纬度及方位角，用于制作电子地图，便于检验CDD 中邻区的合理性；（2）基站实际安装规模，软件IDB配置，传输配置情况，用于制作基站MO数据；二、小区参数配置小区参数包括两部分，第一部分是BSC公共参数，如：系统类型、所使用的频率波段，这部分数据已经做进交换机中，我们数据制作过程中不能修改这部分数据；第二部分是与具体小区相关的参数；一般都有已制作好的小区参数模板，开站时只需根据小区要覆盖的地理位置和使用的频率修改CELL_PAR文件中的相关参数即可。

（一）、新建站的数据包括：INTERNAL CELL NAME （指令：RLDEI）INTERNAL CELL DESCRIPTION DATA （指令：RLDEC）CONNECT A CHANNEL ALLOCATION PROFILE CELL(S) （指令：RLHPC）DEFINITION OF SUBCELL （根据网优需要才定义，指令：RLDSI）CHANGE OF TRAINING SEQUENCE CODE （根据网优需要才定义，指令：RLDTC）CHANNEL GROUP DATA （指令：RLDGI）CONFIGURATION FREQUENCY DATA （指令：RLCFI）CONFIGURATION CONTROL CHANNEL （指令：RLCCC）CONFIGURATION FREQUENCY HOPPING （指令：RLCHC）CONFIGURATION POWER DATA （指令：RLCPC）CONFIGURATION DTX DOWNLINK （指令：RLCXC）CELL LOCATING DATA （指令：RLLOC）CELL LOCATING URGENCY DATA （指令：RLLUC）CELL LOCATING PENALTY DATA （指令：RLLPC）CELL LOCATING FILTER DATA （指令：RLLFC）CELL LOCATING DISSCONNECT DATA （指令：RLLDC）LOCATING HIERARCHICAL （指令：RLLHC）CELL LOCATING OVERLAID SUBCELL （根据网优需要才定义，指令：RLOLC）CELL LOCATING INTRACELL HANDOVER （指令：RLIHC）SYSTEM INFORMATION SACCH AND BCCH （指令：RLSSC）SYSTEM INFORMATION BCCH （指令：RLSBC）DYNAMIC MS POWER CONTROL CELL （指令：RLPCC RLPCI）DYNAMIC BTS POWER CONTROL CELL （指令：RLBCC RLBCI）SUPERVISION OF LOGICAL CHANNEL A V AILABILITY （指令：RLSLC RLSLI）IDLE CHANNEL MEASSUREMENT （指令：RLIMC RLIMI）CELL LOADSHARING (指令：RLLCC RLLCI）另外，爱立信基站EDGE数据标准规定，承载GPRS业务的载频要单独定义在一个信道组内，从而避免与同一信道组内的频点跳频，一般我们都将其定在CHGR=1上。

【GoogleEarthEngine】GEE实例学习（2）--图像导出在图像进⾏⼀系列的运算之后需要将图像导出，会⽤到⼀个函数Export来输出图像。

GEE主要可以导出如下类型资源，分别是image影像类型、map地图地图类、table⽮量⽂件类和video视频类。

导出函数主要可以直接将数据存放于3个地⽅，Google Drive、Assets和Google Cloud Storage。

由于Google Cloud Storage激活需要信⽤卡，略过不讲。

Google Drive（/drive）通过⾕歌账号可以直接获取15G免费存储空间，⽽且可以通过Colab使⽤免费GPU，适合硬件条件不好的情况。

Assests是GEE资源存放位置，⾥⾯的资源是可以直接在GEE⼯作空间中使⽤，每个⽤户空间限制是250G。

GEE下载⽂件主要有两个⽅式，⼀个是getDownloadURL，⼀个是Export⽅式。

本教程主要介绍Export⽅法。

Export相关⽅法如下，其中红⾊的是废弃的⽅法。

导出到Asset⽅法简介：Export.image.toAsset(image, description, assetId, pyramidingPolicy, dimensions, region, scale, crs, crsTransform, maxPixels)常⽤参数说明：image 需要导出的影像；description 导出任务描述；assetId 资源名称，也就是在Asset⽂件夹中看到的资源名称；pyramidingPolicy 波段值计算⽅式，是⼀个对象值。

计算⽅式包括：mean、sample、min、max、mode，默认是mean。

这个值通常不会设置，都是采⽤默认值。

⽰例：{‘B4’: ‘mean’} 意思是波段名称为B4的波段采⽤mean的⽅式计算；dimensions 导出Image的宽和⾼；region 导出的区域，是⼀个Geomtry；scale 分辨率，单位⽶，⽐如：30；crs 投影信息，⼀般是采⽤默认⽅式，通常可以设置为EPSG:4326；maxPixels 导出影像的最⼤像素个数可以设置为 1e13 防⽌导出时候报错。

Acceleration array，加速度立体阵Acceleration in an arbitrary direction，任意方向上的加速度Acceleration normal, 法向加速度Acceleration space dimension, 加速度空间的维数Acceleration tangential, 切向加速度Acceleration vector, 加速度向量Acceptable hypothesis，可接受假设Accumulation, 累积Accuracy，准确度Actual frequency，实际频数Adaptive estimator，自适应估计量Addition, 相加Addition theorem，加法定理Additivity，可加性Adjusted rate, 调整率Adjusted value, 校正值Admissible error, 容许误差Aggregation，聚集性Alternative hypothesis, 备择假设Among groups，组间Amounts, 总量Analysis of correlation，相关分析Analysis of covariance, 协方差分析Analysis of regression, 回归分析Analysis of time series，时间序列分析Analysis of variance，方差分析Angular transformation, 角转换ANOVA （analysis of variance）, 方差分析ANOVA Models, 方差分析模型Arcing, 弧/弧旋Arcsine transformation，反正弦变换Area under the curve, 曲线面积AREG ，评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计Arithmetic grid paper, 算术格纸Arithmetic mean，算术平均数Arrhenius relation，艾恩尼斯关系Assessing fit, 拟合的评估Associative laws，结合律Asymmetric distribution，非对称分布Asymptotic bias, 渐近偏倚Asymptotic efficiency，渐近效率Asymptotic variance, 渐近方差Attributable risk, 归因危险度Attribute data, 属性资料Attribution，属性Autocorrelation，自相关Autocorrelation of residuals，残差的自相关Average, 平均数Average confidence interval length, 平均置信区间长度Average growth rate，平均增长率Bar chart，条形图Bar graph，条形图Base period，基期Bayes' theorem ，Bayes定理Bell—shaped curve, 钟形曲线Bernoulli distribution, 伯努力分布Best—trim estimator, 最好切尾估计量Bias, 偏性Binary logistic regression，二元逻辑斯蒂回归Binomial distribution，二项分布Bisquare, 双平方Bivariate Correlate, 二变量相关Bivariate normal distribution，双变量正态分布Bivariate normal population，双变量正态总体Biweight interval，双权区间Biweight M—estimator, 双权M估计量Block，区组/配伍组BMDP（Biomedical computer programs）, BMDP统计软件包Boxplots，箱线图/箱尾图Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点Canonical correlation, 典型相关Caption，纵标目Case-control study, 病例对照研究Categorical variable, 分类变量Catenary, 悬链线Cauchy distribution，柯西分布Cause—and—effect relationship, 因果关系Cell, 单元Censoring, 终检Center of symmetry, 对称中心Centering and scaling, 中心化和定标Central tendency, 集中趋势Central value, 中心值CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测Chance, 机遇Chance error，随机误差Chance variable, 随机变量Characteristic equation, 特征方程Characteristic root, 特征根Characteristic vector，特征向量Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则Chernoff faces，切尔诺夫脸谱图Chi-square test, 卡方检验/χ2检验Choleskey decomposition，乔洛斯基分解Circle chart, 圆图Class interval, 组距Class mid—value，组中值Class upper limit, 组上限Classified variable, 分类变量Cluster analysis，聚类分析Cluster sampling，整群抽样Code，代码Coded data, 编码数据Coding, 编码Coefficient of contingency, 列联系数Coefficient of determination，决定系数Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数Coefficient of partial correlation, 偏相关系数Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数Coefficient of rank correlation，等级相关系数Coefficient of regression，回归系数Coefficient of skewness, 偏度系数Coefficient of variation，变异系数Cohort study，队列研究Column，列Column effect，列效应Column factor，列因素Combination pool，合并Combinative table，组合表Common factor，共性因子Common regression coefficient, 公共回归系数Common value，共同值Common variance，公共方差Common variation, 公共变异Communality variance，共性方差Comparability, 可比性Comparison of bathes，批比较Comparison value, 比较值Compartment model，分部模型Compassion，伸缩Complement of an event，补事件Complete association, 完全正相关Complete dissociation，完全不相关Complete statistics，完备统计量Completely randomized design，完全随机化设计Composite event，联合事件Composite events, 复合事件Concavity，凹性Conditional expectation，条件期望Conditional likelihood，条件似然Conditional probability，条件概率Conditionally linear, 依条件线性Confidence interval，置信区间Confidence limit，置信限Confidence lower limit, 置信下限Confidence upper limit，置信上限Confirmatory Factor Analysis ，验证性因子分析Confirmatory research, 证实性实验研究Confounding factor，混杂因素Conjoint，联合分析Consistency，相合性Consistency check，一致性检验Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计Consistent estimate, 相合估计Constrained nonlinear regression，受约束非线性回归Constraint, 约束Contaminated distribution, 污染分布Contaminated Gausssian, 污染高斯分布Contaminated normal distribution, 污染正态分布Contamination，污染Contamination model，污染模型Contingency table, 列联表Contour，边界线Contribution rate, 贡献率Control, 对照Controlled experiments，对照实验Conventional depth, 常规深度Convolution，卷积Corrected factor，校正因子Corrected mean，校正均值Correction coefficient, 校正系数Correctness, 正确性Correlation coefficient，相关系数Correlation index, 相关指数Correspondence, 对应Counting, 计数Counts，计数/频数Covariance，协方差Covariant, 共变Cox Regression, Cox回归Criteria for fitting, 拟合准则Criteria of least squares, 最小二乘准则Critical ratio, 临界比Critical region，拒绝域Critical value，临界值Cross-over design，交叉设计Cross-section analysis, 横断面分析Cross-section survey，横断面调查Crosstabs , 交叉表Cross-tabulation table, 复合表Cube root, 立方根Cumulative distribution function，分布函数Cumulative probability, 累计概率Curvature，曲率/弯曲Curvature, 曲率Curve fit , 曲线拟和Curve fitting，曲线拟合Curvilinear regression, 曲线回归Curvilinear relation，曲线关系Cut—and—try method，尝试法Cycle，周期Cyclist, 周期性D test，D检验Data acquisition，资料收集Data bank，数据库Data capacity，数据容量Data deficiencies, 数据缺乏Data handling，数据处理Data manipulation, 数据处理Data processing，数据处理Data reduction, 数据缩减Data set，数据集Data sources, 数据来源Data transformation，数据变换Data validity，数据有效性Data-in, 数据输入Data-out, 数据输出Dead time，停滞期Degree of freedom，自由度Degree of precision, 精密度Degree of reliability，可靠性程度Degression，递减Density function, 密度函数Density of data points, 数据点的密度Dependent variable，应变量/依变量/因变量Dependent variable, 因变量Depth，深度Derivative matrix, 导数矩阵Derivative-free methods，无导数方法Design, 设计Determinacy，确定性Determinant, 行列式Determinant, 决定因素Deviation, 离差Deviation from average, 离均差Diagnostic plot，诊断图Dichotomous variable，二分变量Differential equation, 微分方程Direct standardization，直接标准化法Discrete variable, 离散型变量DISCRIMINANT, 判断Discriminant analysis，判别分析Discriminant coefficient, 判别系数Discriminant function，判别值Dispersion，散布/分散度Disproportional，不成比例的Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量Distribution free, 分布无关性/免分布Distribution shape, 分布形状Distribution—free method, 任意分布法Distributive laws，分配律Disturbance，随机扰动项Dose response curve, 剂量反应曲线Double blind method，双盲法Double blind trial，双盲试验Double exponential distribution, 双指数分布Double logarithmic，双对数Downward rank, 降秩Dual—space plot，对偶空间图DUD，无导数方法Duncan’s new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法Effect, 实验效应Eigenvalue, 特征值Eigenvector, 特征向量Ellipse, 椭圆Empirical distribution, 经验分布Empirical probability，经验概率单位Enumeration data, 计数资料Equal sun-class number，相等次级组含量Equally likely, 等可能Equivariance，同变性Error, 误差/错误Error of estimate, 估计误差Error type I，第一类错误Error type II，第二类错误Estimand, 被估量Estimated error mean squares, 估计误差均方Estimated error sum of squares, 估计误差平方和Euclidean distance, 欧式距离Event, 事件Event, 事件Exceptional data point, 异常数据点Expectation plane, 期望平面Expectation surface，期望曲面Expected values，期望值Experiment, 实验Experimental sampling，试验抽样Experimental unit, 试验单位Explanatory variable, 说明变量Exploratory data analysis，探索性数据分析Explore Summarize, 探索-摘要Exponential curve, 指数曲线Exponential growth, 指数式增长EXSMOOTH, 指数平滑方法Extended fit, 扩充拟合Extra parameter, 附加参数Extrapolation，外推法Extreme observation，末端观测值Extremes，极端值/极值F distribution，F分布F test，F检验Factor，因素/因子Factor analysis, 因子分析Factor Analysis, 因子分析Factor score，因子得分Factorial，阶乘Factorial design，析因试验设计False negative，假阴性False negative error, 假阴性错误Family of distributions, 分布族Family of estimators，估计量族Fanning, 扇面Fatality rate，病死率Field investigation, 现场调查Field survey，现场调查Finite population, 有限总体Finite-sample, 有限样本First derivative, 一阶导数First principal component, 第一主成分First quartile, 第一四分位数Fisher information, 费雪信息量Fitted value，拟合值Fitting a curve，曲线拟合Fixed base, 定基Fluctuation，随机起伏Forecast, 预测Four fold table, 四格表Fourth, 四分点Fraction blow, 左侧比率Fractional error, 相对误差Frequency，频率Frequency polygon, 频数多边图Frontier point, 界限点Function relationship, 泛函关系Gamma distribution, 伽玛分布Gauss increment，高斯增量Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布Gauss—Newton increment, 高斯—牛顿增量General census，全面普查GENLOG (Generalized liner models）, 广义线性模型Geometric mean，几何平均数Gini's mean difference, 基尼均差GLM (General liner models), 一般线性模型Goodness of fit，拟和优度/配合度Gradient of determinant, 行列式的梯度Graeco-Latin square，希腊拉丁方Grand mean, 总均值Gross errors, 重大错误Gross—error sensitivity，大错敏感度Group averages, 分组平均Grouped data, 分组资料Guessed mean，假定平均数Half-life，半衰期Hampel M—estimators, 汉佩尔M估计量Happenstance，偶然事件Harmonic mean, 调和均数Hazard function，风险均数Hazard rate，风险率Heading，标目Heavy-tailed distribution, 重尾分布Hessian array, 海森立体阵Heterogeneity，不同质Heterogeneity of variance，方差不齐Hierarchical classification, 组内分组Hierarchical clustering method, 系统聚类法High-leverage point，高杠杆率点HILOGLINEAR，多维列联表的层次对数线性模型Hinge, 折叶点Histogram，直方图Historical cohort study, 历史性队列研究Holes，空洞HOMALS, 多重响应分析Homogeneity of variance，方差齐性Homogeneity test，齐性检验Huber M—estimators, 休伯M估计量Hyperbola, 双曲线Hypothesis testing，假设检验Hypothetical universe, 假设总体Impossible event, 不可能事件Independence, 独立性Independent variable，自变量Index, 指标/指数Indirect standardization, 间接标准化法Individual, 个体Inference band, 推断带Infinite population，无限总体Infinitely great，无穷大Infinitely small，无穷小Influence curve, 影响曲线Information capacity，信息容量Initial condition，初始条件Initial estimate，初始估计值Initial level, 最初水平Interaction, 交互作用Interaction terms，交互作用项Intercept, 截距Interpolation，内插法Interquartile range, 四分位距Interval estimation，区间估计Intervals of equal probability，等概率区间Intrinsic curvature，固有曲率Invariance, 不变性Inverse matrix，逆矩阵Inverse probability, 逆概率Inverse sine transformation，反正弦变换Iteration，迭代Jacobian determinant, 雅可比行列式Joint distribution function, 分布函数Joint probability，联合概率Joint probability distribution, 联合概率分布K means method，逐步聚类法Kaplan—Meier，评估事件的时间长度Kaplan-Merier chart，Kaplan-Merier图Kendall's rank correlation, Kendall等级相关Kinetic，动力学Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫—斯米尔诺夫检验Kruskal and Wallis test，Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验Kurtosis, 峰度Lack of fit, 失拟Ladder of powers，幂阶梯Lag, 滞后Large sample，大样本Large sample test，大样本检验Latin square, 拉丁方Latin square design，拉丁方设计Leakage, 泄漏Least favorable configuration, 最不利构形Least favorable distribution, 最不利分布Least significant difference，最小显著差法Least square method，最小二乘法Least—absolute-residuals estimates，最小绝对残差估计Least—absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合Least—absolute-residuals line, 最小绝对残差线Legend，图例L-estimator, L估计量L—estimator of location, 位置L估计量L-estimator of scale，尺度L估计量Level, 水平Life expectance，预期期望寿命Life table, 寿命表Life table method，生命表法Light—tailed distribution, 轻尾分布Likelihood function，似然函数Likelihood ratio，似然比line graph，线图Linear correlation, 直线相关Linear equation，线性方程Linear programming, 线性规划Linear regression, 直线回归Linear Regression, 线性回归Linear trend，线性趋势Loading，载荷Location and scale equivariance，位置尺度同变性Location equivariance, 位置同变性Location invariance, 位置不变性Location scale family, 位置尺度族Log rank test，时序检验Logarithmic curve, 对数曲线Logarithmic normal distribution, 对数正态分布Logarithmic scale，对数尺度Logarithmic transformation, 对数变换Logic check，逻辑检查Logistic distribution，逻辑斯特分布Logit transformation，Logit转换LOGLINEAR, 多维列联表通用模型Lognormal distribution，对数正态分布Lost function, 损失函数Low correlation，低度相关Lower limit, 下限Lowest-attained variance, 最小可达方差LSD, 最小显著差法的简称Lurking variable，潜在变量Main effect，主效应Major heading, 主辞标目Marginal density function，边缘密度函数Marginal probability，边缘概率Marginal probability distribution，边缘概率分布Matched data, 配对资料Matched distribution, 匹配过分布Matching of distribution，分布的匹配Matching of transformation，变换的匹配Mathematical expectation, 数学期望Mathematical model，数学模型Maximum L—estimator, 极大极小L 估计量Maximum likelihood method, 最大似然法Mean，均数Mean squares between groups，组间均方Mean squares within group, 组内均方Means （Compare means），均值-均值比较Median，中位数Median effective dose, 半数效量Median lethal dose，半数致死量Median polish, 中位数平滑Median test，中位数检验Minimal sufficient statistic，最小充分统计量Minimum distance estimation，最小距离估计Minimum effective dose, 最小有效量Minimum lethal dose，最小致死量Minimum variance estimator，最小方差估计量MINITAB, 统计软件包Minor heading, 宾词标目Missing data, 缺失值Model specification，模型的确定Modeling Statistics , 模型统计Models for outliers，离群值模型Modifying the model，模型的修正Modulus of continuity，连续性模Morbidity, 发病率Most favorable configuration, 最有利构形Multidimensional Scaling （ASCAL），多维尺度/多维标度Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归Multiple comparison，多重比较Multiple correlation ，复相关Multiple covariance, 多元协方差Multiple linear regression，多元线性回归Multiple response ，多重选项Multiple solutions，多解Multiplication theorem，乘法定理Multiresponse，多元响应Multi-stage sampling, 多阶段抽样Multivariate T distribution，多元T分布Mutual exclusive，互不相容Mutual independence，互相独立Natural boundary, 自然边界Natural dead，自然死亡Natural zero, 自然零Negative correlation, 负相关Negative linear correlation, 负线性相关Negatively skewed，负偏Newman—Keuls method，q检验NK method，q检验No statistical significance，无统计意义Nominal variable，名义变量Nonconstancy of variability, 变异的非定常性Nonlinear regression，非线性相关Nonparametric statistics，非参数统计Nonparametric test，非参数检验Nonparametric tests，非参数检验Normal deviate，正态离差Normal distribution，正态分布Normal equation，正规方程组Normal ranges，正常范围Normal value，正常值Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数Null hypothesis, 无效假设Numerical variable，数值变量Objective function, 目标函数Observation unit, 观察单位Observed value, 观察值One sided test, 单侧检验One-way analysis of variance, 单因素方差分析Oneway ANOVA ，单因素方差分析Open sequential trial, 开放型序贯设计Optrim，优切尾Optrim efficiency, 优切尾效率Order statistics，顺序统计量Ordered categories, 有序分类Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归Ordinal variable, 有序变量Orthogonal basis，正交基Orthogonal design, 正交试验设计Orthogonality conditions, 正交条件ORTHOPLAN，正交设计Outlier cutoffs，离群值截断点Outliers，极端值OVERALS ，多组变量的非线性正规相关Overshoot, 迭代过度Paired design，配对设计Paired sample，配对样本Pairwise slopes，成对斜率Parabola, 抛物线Parallel tests，平行试验Parameter，参数Parametric statistics，参数统计Parametric test, 参数检验Partial correlation，偏相关Partial regression，偏回归Partial sorting，偏排序Partials residuals，偏残差Pattern, 模式Pearson curves，皮尔逊曲线Peeling, 退层Percent bar graph, 百分条形图Percentage, 百分比Percentile, 百分位数Percentile curves，百分位曲线Periodicity，周期性Permutation, 排列P—estimator，P估计量Pie graph, 饼图Pitman estimator, 皮特曼估计量Pivot，枢轴量Planar，平坦Planar assumption，平面的假设PLANCARDS，生成试验的计划卡Point estimation, 点估计Poisson distribution, 泊松分布Polishing，平滑Polled standard deviation，合并标准差Polled variance，合并方差Polygon，多边图Polynomial，多项式Polynomial curve, 多项式曲线Population, 总体Population attributable risk，人群归因危险度Positive correlation，正相关Positively skewed, 正偏Posterior distribution，后验分布Power of a test，检验效能Precision, 精密度Predicted value，预测值Preliminary analysis，预备性分析Principal component analysis，主成分分析Prior distribution, 先验分布Prior probability, 先验概率Probabilistic model，概率模型probability，概率Probability density，概率密度Product moment, 乘积矩/协方差Profile trace, 截面迹图Proportion, 比/构成比Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样Proportionate, 成比例Proportionate sub-class numbers，成比例次级组含量Prospective study，前瞻性调查Proximities，亲近性Pseudo F test, 近似F检验Pseudo model, 近似模型Pseudosigma，伪标准差Purposive sampling，有目的抽样QR decomposition, QR分解Quadratic approximation, 二次近似Qualitative classification, 属性分类Qualitative method，定性方法Quantile-quantile plot, 分位数—分位数图/Q-Q图Quantitative analysis, 定量分析Quartile，四分位数Quick Cluster，快速聚类Radix sort，基数排序Random allocation, 随机化分组Random blocks design，随机区组设计Random event，随机事件Randomization，随机化Range, 极差/全距Rank correlation，等级相关Rank sum test，秩和检验Rank test, 秩检验Ranked data, 等级资料Rate，比率Ratio, 比例Raw data，原始资料Raw residual，原始残差Rayleigh's test，雷氏检验Rayleigh's Z, 雷氏Z值Reciprocal, 倒数Reciprocal transformation, 倒数变换Recording, 记录Redescending estimators，回降估计量Reducing dimensions, 降维Re-expression, 重新表达Reference set，标准组Region of acceptance, 接受域Regression coefficient, 回归系数Regression sum of square，回归平方和Rejection point, 拒绝点Relative dispersion, 相对离散度Relative number，相对数Reliability, 可靠性Reparametrization，重新设置参数Replication，重复Report Summaries, 报告摘要Residual sum of square，剩余平方和Resistance, 耐抗性Resistant line，耐抗线Resistant technique, 耐抗技术R—estimator of location, 位置R估计量R—estimator of scale，尺度R估计量Retrospective study, 回顾性调查Ridge trace, 岭迹Ridit analysis, Ridit分析Rotation, 旋转Rounding, 舍入Row, 行Row effects，行效应Row factor, 行因素RXC table, RXC表Sample，样本Sample regression coefficient, 样本回归系数Sample size，样本量Sample standard deviation, 样本标准差Sampling error，抽样误差SAS（Statistical analysis system ), SAS统计软件包Scale，尺度/量表Scatter diagram，散点图Schematic plot, 示意图/简图Score test, 计分检验Screening, 筛检SEASON，季节分析Second derivative，二阶导数Second principal component，第二主成分SEM (Structural equation modeling)，结构化方程模型Semi—logarithmic graph, 半对数图Semi-logarithmic paper, 半对数格纸Sensitivity curve，敏感度曲线Sequential analysis, 贯序分析Sequential data set，顺序数据集Sequential design，贯序设计Sequential method，贯序法Sequential test, 贯序检验法Serial tests，系列试验Short—cut method, 简捷法Sigmoid curve，S形曲线Sign function，正负号函数Sign test, 符号检验Signed rank, 符号秩Significance test，显著性检验Significant figure, 有效数字Simple cluster sampling，简单整群抽样Simple correlation，简单相关Simple random sampling, 简单随机抽样Simple regression, 简单回归simple table, 简单表Sine estimator, 正弦估计量Single—valued estimate, 单值估计Singular matrix，奇异矩阵Skewed distribution, 偏斜分布Skewness, 偏度Slash distribution，斜线分布Slope, 斜率Smirnov test, 斯米尔诺夫检验Source of variation, 变异来源Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关Specific factor, 特殊因子Specific factor variance，特殊因子方差Spectra , 频谱Spherical distribution，球型正态分布Spread, 展布SPSS(Statistical package for the social science）, SPSS统计软件包Spurious correlation, 假性相关Square root transformation, 平方根变换Stabilizing variance，稳定方差Standard deviation, 标准差Standard error, 标准误Standard error of difference, 差别的标准误Standard error of estimate，标准估计误差Standard error of rate, 率的标准误Standard normal distribution，标准正态分布Standardization, 标准化Starting value, 起始值Statistic，统计量Statistical control，统计控制Statistical graph, 统计图Statistical inference, 统计推断Statistical table，统计表Steepest descent, 最速下降法Stem and leaf display，茎叶图Step factor, 步长因子Stepwise regression，逐步回归Storage, 存Strata, 层（复数）Stratified sampling，分层抽样Stratified sampling, 分层抽样Strength，强度Stringency, 严密性Structural relationship, 结构关系Studentized residual，学生化残差/t化残差Sub-class numbers, 次级组含量Subdividing, 分割Sufficient statistic，充分统计量Sum of products, 积和Sum of squares, 离差平方和Sum of squares about regression, 回归平方和Sum of squares between groups, 组间平方和Sum of squares of partial regression，偏回归平方和Sure event, 必然事件Survey，调查Survival，生存分析Survival rate，生存率Suspended root gram，悬吊根图Symmetry，对称Systematic error，系统误差Systematic sampling，系统抽样Tags, 标签Tail area，尾部面积Tail length，尾长Tail weight，尾重Tangent line, 切线Target distribution, 目标分布Taylor series, 泰勒级数Tendency of dispersion，离散趋势Testing of hypotheses，假设检验Theoretical frequency, 理论频数Time series，时间序列Tolerance interval，容忍区间Tolerance lower limit, 容忍下限Tolerance upper limit，容忍上限Torsion, 扰率Total sum of square, 总平方和Total variation, 总变异Transformation，转换Treatment, 处理Trend, 趋势Trend of percentage, 百分比趋势Trial，试验Trial and error method, 试错法Tuning constant, 细调常数Two sided test，双向检验Two—stage least squares, 二阶最小平方Two-stage sampling, 二阶段抽样Two-tailed test, 双侧检验Two-way analysis of variance，双因素方差分析Two-way table, 双向表Type I error, 一类错误/α错误Type II error，二类错误/β错误UMVU, 方差一致最小无偏估计简称Unbiased estimate, 无偏估计Unconstrained nonlinear regression ，无约束非线性回归Unequal subclass number, 不等次级组含量Ungrouped data, 不分组资料Uniform coordinate, 均匀坐标Uniform distribution, 均匀分布Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计Unit, 单元Unordered categories，无序分类Upper limit，上限Upward rank，升秩Vague concept，模糊概念Validity, 有效性VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计Variability，变异性Variable，变量Variance，方差Variation，变异Varimax orthogonal rotation，方差最大正交旋转Volume of distribution, 容积W test，W检验Weibull distribution, 威布尔分布Weight, 权数Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验Weighted linear regression method，加权直线回归Weighted mean, 加权平均数Weighted mean square，加权平均方差Weighted sum of square，加权平方和Weighting coefficient, 权重系数Weighting method, 加权法W-estimation，W估计量W-estimation of location，位置W估计量Width，宽度Wilcoxon paired test，威斯康星配对法/配对符号秩和检验Wild point，野点/狂点Wild value, 野值/狂值Winsorized mean，缩尾均值Withdraw, 失访Youden’s index，尤登指数Z test，Z检验Zero correlation, 零相关Z—transformation，Z变换。

基站各种操作流程下面就不同的工作流程分别讲解下：一、换CDUCDU种类多，其中C和C+型定义为HYB。

D型和F型定义为FLT。

A型可定义为HYB或FLT。

由于换CDU需动硬件,所以必须要停站。

1.1停站、TG去服。

1.2 RLSTC:CELL= G014413,STATE=HALTED；(停站)1.3 RXBLI:MO=RXOTG-22,SUBORD,FORCE；RXESE:MO=RXOTG-22,SUBORD； (TG去服务)1.4 CDU换成什么型号的,对应的改数据RXMOC:MO=RXOTG-22,COMB=XX； (对应不同的硬件,改COMB为HYB或FLT)1.5等换好了CDU，TG起服务，如站无告警,激活站。

RXESI:MO=RXOTG-22,SUBORD；RXBLE:MO=RXOTG-22,SUBORD； (TG起服务)RXMSP:MO=RXOTG-22,SUBORD； (查看BLA是不是0840,是此值时大多数是没有问的) RLSTC:CELL= G014413,STATE=ACTIVE；(激活站)RXASP:MO=RXOTG-22； (查看告警\远端OR本地)RLSLP:CELL= G014413； (算载频数是否起全)载频数= {[SDCCH/8+BCCH]+TCH}/8二、基站软件升级过程就是：停站－TG去服务－换软件－TG起服务－激活站。

具体实施如下：方法一：2.1 RLSTC:CELL= G014413,STATE=HALTED； (停站)RXTCP:MOTY=RXOTG,CELL=G014413； (找出CELL与TG得对应关系)2.2 RXBLI:MO=RXOTG-22,SUBORD,FORCE；RXESE:MO=RXOTG-22,SUBORD； (TG去服务)2.3 RXMOC:MO=RXOTG-22,SWVER=B4402R010H； (改基站软件)2.4 RXESI:MO=RXOTG-22,SUBORD；RXBLE:MO=RXOTG-22,SUBORD； (TG起服务)2.5 RXMSP:MO=RXOTG-22,SUBORD；2.6 RLSTC:CELL= G014413,STATE=ACTIVE； (激活站)2.7 RLSLP:CELL= G014413； (算载频数)方法二：无需停站，强LOAD2.1 RXMSC:MO=RXOTG-22,SWVER=B4402R010H；RXPLI:MO=RXOTG-22,UC；2.2 RXCDP:MO=RXOTG-22；RLSLP:CELL= G014413；注意点：1、一般软件升级肯定都是晚上做，而且是大批量的，故之前我们可以做好DT到时LOAD就行了。

R9启用EGRPS功能的方法1、使用指令IOEXP;打印出该BSC的局名，确认最后第2、3位是否是20或20以上(如***1BSCR91/FA/O/0/4/208)，局名的详细说明如下：MMMMMMMMM/AB/C/D/EE/FFGMMMMMMMM = Exchange name, example (GZGMSC57,QYA2BSC90,SWAHLR57)A = APZ Type (D=21211, E=21220, F=21220/21225, G=21230, H=21233，J=21240)B = IOG Type (A=IOG11, B=IOG20, C=IOG11/IOG20, D=APG40)C = Latest APZ CN-A loaded.D = Latest APT CN-A loaded.EE = Latest AC-A loaded.FF = Latest EC-A loaded.G = Latest GDP identity loaded (example A=GDP1,B=GDP2,C=GDP3 etc)Loaded GEPS are only referenced in SDL list.2、使用指令：PCORP：BLOCK=RTGB；确认RTGB的SUID是否为：5SMD/CAAZ 107 7672/388C,有个别BSC可能没有M55CM-2076、MNACM-2076这两个功能单元，但都没影响。

RBS2206第一版的dTRU只支持CS-3、CS-4，第二版的dTRU(dTRUe)才支持EGPRS。

使用指令：RXMFP：MO=RXOTRX-tg-**;打印出dTRUe的串号，确认其串号为KRC 131 ＊＊＊＊/2，即最后两位必需是/2。

微蜂窝：RBS2302不支持EGPRS必需更换为RBS2308。

OMT的版本必需是R32_2或更新。

三、BSC部分的定义1、激活EGPRS功能及GPRS的CS3CS4编码功能DBTSP:TAB=AXEPARS,SETNAME=CME20BSCF,NAME=EGPRSBPCLIMIT;SYPAC:ACCESS=ENABLED,PSW=PSW2PAR;DBTRI;DBTSC:TAB=AXEPARS,SETNAME=CME20BSCF,NAME=EGPRSBPCLIMIT, VALUE=200;!(FOR EGPRS，BSC可能定义的NUMREQEGRPSBPC的数量)DBTSC:TAB=AXEPARS,SETNAME=CME20BSCF,NAME=GPRSCS3CS4,VALUE=1;!(FORGPRS CS3/CS4)DBTRE:COM;SYPAC:ACCESS=DISABLED;2、修改BSC的属性并启用LQC功能RAEPC:PROP=EBANDSINCLUDED-1;RAEPC:PROP=LQCACT-1;RAEPC:PROP=LQCIR-1;RAEPC:PROP=LQCDEFAULTMCSDL-5;RAEPC:PROP=LQCHIGHMCS-9;RAEPC:PROP=LQCUNACK-1;RAEPC:PROP=LQCDEFAULTMCSUL-3;3、修改小区参数及启用LA算法RLSBC：CELL=cell,ECSC=YES;(要求手机上传CLASSMASK)RLGSC：CELL=cell,PDCHALLOC=LAST;(PFCH优先占用非BCCH载波)RLGSC:CELL=cell,LA=ON,CHCSDL=CS2;!(启用LA算法，设置下行初始编码方式为CS2，然后BSC将根据手机的C/I情况指配不同的CS编码(CS1、CS2、CS3、CS4)使不支持EDGE的普通GPRS手机通过EGPRS信道使用CS3/CS4)当LA=OFF，CHCSDL=NA的话，即使BSC已激活CS3CS4，小区分配给手机的下行编码方式将与该BSC定义上行默认编码方式CHCODING=2一致，下行编码方式仍采用CS2CS1。

普轩特参数-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：普轩特参数是一种在统计学和机器学习中常用的参数估计方法，它可以用来描述数据的分布特征和统计规律。

通过对数据样本进行分析和计算，我们可以得到一组普轩特参数，例如均值、方差、协方差等，从而更好地理解数据的特性和趋势。

在实际应用中，普轩特参数可以帮助我们进行数据的建模和预测，以及进行统计推断和假设检验。

通过对普轩特参数的合理选择和优化，我们可以提高数据分析的准确性和效率，为决策和规划提供更可靠的依据。

本文将介绍普轩特参数的基本概念和原理，探讨其在数据分析和机器学习中的应用场景和方法，以及分析普轩特参数在不同领域中的重要性和作用。

希望通过本文的阐述，读者能够更深入地了解普轩特参数的意义和价值，从而更好地运用它们进行数据分析和决策支持。

1.2 文章结构文章结构部分是指整篇文章的组织框架和内容安排方式。

在这篇关于普轩特参数的文章中，文章结构包括了引言、正文和结论三个部分。

引言部分主要介绍了文章的背景和目的，引导读者进入主题。

其中包括了概述、文章结构和目的三个小节。

正文部分是文章的核心内容，主要围绕着普轩特参数展开讨论。

包括了什么是普轩特参数、普轩特参数的应用和普轩特参数的重要性三个小节。

结论部分是对整篇文章进行总结和展望。

包括了总结、展望和结论三个小节。

通过以上文章结构的安排，读者可以清晰地了解整篇文章的内容框架，有助于他们更好地理解和吸收文章中的知识。

1.3 目的：本文的目的是探讨普轩特参数在科学研究和工程实践中的重要性和应用价值。

通过对普轩特参数的定义、特点和应用领域进行详细介绍，旨在帮助读者更深入地了解这一参数的作用和意义。

同时，本文还将探讨普轩特参数在不同领域中的具体应用案例，以便读者对其实际应用有更为直观的认识。

通过对普轩特参数的深入探讨，希望能够引起读者对这一参数的关注并加深对其重要性的认识，从而更好地应用和推广普轩特参数在实际工作中的价值。

teg rotem 常用参数
Teg rotem是一种用于血液凝血功能检测的设备，常用于手术
中和危重病患的监测。

它可以提供关于凝血过程的信息，帮助医生
评估患者的凝血功能状态。

常用参数包括以下几个方面：
1. 凝血时间（CT），表示从开始凝血到形成凝块所需要的时间，反映了凝血因子的活性和血小板功能的情况。

2. 凝血弹性（CFT），表示凝血血块形成后的弹性和稳定性，
反映了纤维蛋白形成的速度和质量。

3. 血小板功能分析（MCF），表示血小板在凝血过程中的贡献
程度，反映了患者的血小板功能状态。

4. 凝血动力学（Alpha Angle），表示纤维蛋白形成速度和血
小板与纤维蛋白之间的相互作用情况。

5. 凝血指数（CI），结合CT和CFT，可以评估凝血功能整体
状态。

这些参数可以帮助医生全面了解患者的凝血功能，指导临床治
疗和手术过程中的用药和干预措施，以保障患者的安全和手术的顺
利进行。

同时，这些参数也可以用于监测患者的凝血功能恢复情况，指导后续的治疗和护理工作。

总的来说，teg rotem常用参数的综
合分析可以为临床医生提供重要的诊断和治疗参考。

参数估计方法及其R语言实现参数估计是统计学中的一个重要内容，用于根据样本数据对总体参数进行估计。

常见的参数估计方法包括最大似然估计、矩估计和贝叶斯估计等。

最大似然估计是一种常用的参数估计方法，它是在给定观测数据的条件下，寻找使得观测数据出现的概率最大的参数值。

最大似然估计的步骤主要包括建立概率模型、写出似然函数、对似然函数取对数并求偏导数，然后通过求解似然方程得到参数的估计值。

在R语言中，可以使用`optim()`函数进行最大似然估计。

`optim()`函数通过求解非线性优化问题来估计参数值，其中的参数`method`可以指定最优化算法的类型。

以下是一个最大似然估计的R语言实现示例：```R# 定义概率密度函数pdf <- function(x, mu, sigma) {return(1 / (sqrt(2 * pi) * sigma) * exp(-(x - mu)^2 / (2 * sigma^2)))}# 生成样本数据set.seed(123)x <- rnorm(100, mean = 2, sd = 1)# 最大似然估计result <- optim(c(0, 1), likelihood, x = x, control = list(fnscale = -1))estimated_mu <- resultpar[1]estimated_sigma <- resultpar[2]# 打印估计结果print(paste("mu的估计值为：", estimated_mu))print(paste("sigma的估计值为：", estimated_sigma))```矩估计是另一种常见的参数估计方法，它是通过样本矩和总体矩之间的对应关系，来估计总体参数值。

矩估计的步骤主要包括建立矩方程、求解矩方程组并得到参数的估计值。

# 计算样本矩sample_mean <- mean(x)sample_variance <- var(x)贝叶斯估计是另一种重要的参数估计方法，它是基于贝叶斯定理进行的估计。

皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient ）1 定义在统计学中，皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient ），有时也简称为PMCC ，通常用r 或是ρ表示，是用来度量两个变量X 和Y 之间的相互关系（线性相关）的，取值范围在[-1,+1]之间。

皮尔逊积矩相关系数在学术研究中被广泛应用来度量两个变量线性相关性的强弱，它是由Karl Pearson 在19世纪80年代从Francis Galton 介绍的想法基础发展起来的，但是发展后原想法相似但略有不同的，这种相关系数常被称为“Pearson 的r ”。

两个变量之间的皮尔逊积矩相关系数定义为这两个变量的协方差与二者标准差积的商，即()()cov(,)X Y XY X Y X YE X Y X Y -μ-μρ==σσσσ 上式定义了总体相关系数，一般用希腊字母ρ（rho ）表示。

若用样本计算的协方差和标准差代替总体的协方差和标准差，则为样本相关系数，一般用r 表示：1()()n i i i X X Y Y r =--=∑另外一个与上式等效的定义相关系数的公式是通过标准化以后变量均值的积定义的。

假设样本可以记为(,)i i X Y ，则样本Pearson 相关系数为111n i i i X Y X X Y Y r s s n =⎛⎫⎛⎫--= ⎪⎪-⎝⎭⎝⎭∑ 其中i XX X s -，X 和X s 分别为标准化变量，样本均值和样本标准差。

2 皮尔逊积矩相关系数的数学特性不论是样本的还是总体的Pearson 相关系数绝对值均小于等于1，相关系数等于1或-1时，所有数据的点都精确地落在一条直线上（为样本相关系数的情况），或是两变量的分布完全由一条直线支撑（为总体相关系数的情况）。

Pearson 相关系数具有对称性，即：corr corr(,)corr(,)X Y Y X =。

edgeR 入门edgeR 包主要是用于利用来自不同技术平台的read 数（包括RNA-seq ，SAGE 或者ChIP-seq 等）来鉴别差异表达或者差异标记（ChIP-seq ）。

主要是利用了多组实验的精确统计模型或者适用于多因素复杂实验的广义线性模型。

所以有时作者也把前者叫做“经典edgeR”， 后者叫做”广义线性模型 edgeR“。

这里定义的read 数是可以指基因水平、外显子水平、转录本水平或者标签水平等，这个由用户根据自己数据分析的实际需要而定。

这里作者也列举了一些差异表达鉴定方面的文献：包括edgeR 刚发布时的文献–“edgeR: a Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data”以及后来的一些改进文章。

1 2 source("/biocLite.R")biocLite("edgeR")快速开始对一个软件不是很熟悉时，一般都可以看看它的快速简介，就能进行运算了。

edgeR 的基本计算步骤就是：经典edgeR 操作步骤：1. 先读取read 数（比如说RNA-seq 数据，可以利用Bowtie 、Tophat 及htseq-counts 这么个流程获取），一个行为基因（或者其它特征）列为样本元素为read 数的矩阵；2. 构建分组变量，主要是对样本进行分组（分为处理组和对照组，利用factor 函数）3. 建立基因表达列表，利用DEGList 函数， 参数counts 为read 数矩阵，group 为上一步的分组变量，还有其它参数，后面有介绍4. 估计与计算各种其它参数，计算各样本内的标准化因子（calcNormFactors 函数）（由于RNA-seq 测序过程中技术因素可能会产生样本特异性效应，所以标准化一般是在这种情况下才使用的，也主要是测序深度即和文库大小有关，可以通过DEGList 函数的lib.size=colSums(counts)来设置。

⽪尔森相关系数（Pearsoncorrelationcoefficient ）⽪尔森相关系数也称⽪尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是⼀种线性相关系数，是最常⽤的⼀种相关系数。

记为r ，⽤来反映两个变量X 和Y 的线性相关程度，r 值介于-1到1之间，绝对值越⼤表明相关性越强。

统计学术语：期望值：E (X ) 表⽰随机变量 X 的期望值。

标准差：反映⼀个数据集的离散程度，是⽅差的算术平⽅根。

总体标准差：σ=∑n i =1(x −−x )2n 样本标准差：S =∑n i =1(x −−x )2n −1协⽅差（Covariance ）：在概率论和统计学中⽤于衡量两个变量的总体误差。

⽅差是协⽅差的⼀种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。

Cov (X ,Y )=E [(X −E (X ))(Y −E (Y ))]=E (XY )−2E (X )E (Y )+E (X )(Y )=E (XY )−E (X )E (Y )定义：两个变量之间的⽪尔逊 相关系数定义为两个变量之间的协⽅差和标准差的商：ρX ,Y =cov (X ,Y )σX σY=E [(X −E (X ))(Y −E (Y ))]σX σY 上式定义了总体相关系数，常⽤希腊⼩写字母 ρ 作为代表符号。

估算样本的协⽅差和标准差，可得到样本相关系数(样本⽪尔逊系数)，常⽤英⽂⼩写字母 r 代表：r =∑n i =1(X i −¯X )(Y i −¯Y )∑n i =1(X i −¯X )2∑n i =1(Y i −¯Y )2r 亦可由(X i ,Y i )样本点的标准分数均值估计，得到与上式等价的表达式：r =1n −1n ∑i =1(X i −¯X σX )(Y i −¯Y σY )其中 X i −¯X σX ，¯X ，σX 分别是 X i 样本的标准分数、样本平均值和样本标准差。

r语言pie的参数R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。

在R语言中，有许多函数和参数可以用来绘制各种图表，其中之一就是饼图（Pie Chart）。

饼图是一种常用的数据可视化方式，可以直观地展示数据的比例关系。

在绘制饼图时，R语言提供了一些参数，可以用来调整饼图的样式和显示效果。

首先，我们来看一下绘制饼图的基本语法：```pie(x, labels = NULL, main = NULL, col = NULL, clockwise = FALSE, radius = 1, init.angle = if(clockwise) 90 else 0, ...)```其中，x是一个向量或矩阵，用来表示各个扇区的数值。

labels是一个可选的向量，用来表示各个扇区的标签。

main是一个可选的字符串，用来设置饼图的标题。

col是一个可选的向量，用来设置饼图的颜色。

clockwise是一个逻辑值，用来设置饼图的绘制方向，TRUE表示顺时针，FALSE表示逆时针。

radius是一个数值，用来设置饼图的半径大小。

init.angle是一个数值，用来设置饼图的起始角度。

接下来，我们来详细介绍一些常用的参数。

1. labels：通过labels参数，我们可以为饼图的每个扇区添加标签。

标签可以是字符向量或表达式向量。

如果不指定labels参数，则默认使用x向量的索引作为标签。

2. main：通过main参数，我们可以为饼图添加标题。

标题可以是一个字符串，用来描述饼图的主题或目的。

3. col：通过col参数，我们可以为饼图的每个扇区设置颜色。

col参数可以是一个颜色向量，也可以是一个颜色名称或颜色代码。

如果不指定col参数，则默认使用R语言的默认颜色。

4. clockwise：通过clockwise参数，我们可以设置饼图的绘制方向。

如果设置为TRUE，则饼图按顺时针方向绘制；如果设置为FALSE，则饼图按逆时针方向绘制。