sas论文

本系统使用 JAVA 进行编写。数据库技术的产生与发展源于对于数据的组织与管理。数据库

技术是数据管理的技术， 它随着数据管理任务的需要而产生于 20 世纪 60 年代中期。 这是一门综

合性技术，涉及操作系统，数据结构，算法设计和程序设计等知识。数据库技术的基本思想是对

数据实行集中，统一，独立的管理，用户可以最大限度的共享数据资源。

一个好的管理信息系统的建立必须要以一个好的管理基础为前提。本物业管理系统的开辟，

是为了规范住宅小区的管理工作，为物业管理部门提供一套高效、快捷的应用软件。合用于管理

以下物业：房产业主、住宅群体、智能小区、各类小区等等。

使用计算机进行小区物业信息的处理优点如下：

(1)及时信息交流，改善服务质量，通过本系统对小区物业管理信息的规范管理，可以及时的掌

握业主们的需求，并根据需求有针对性的改进业务，以提高服务质量。

(2) 方便查询，提高工作效率。

随着人们生活水平的不断提高， 人们对生活环境要求日益提高， 特别是对居住环境不断提出

新的需求，为了适应这种形式，小区的经营者不仅首先要有坚实的硬件基础，还要有一套现代化

的物业管理系统。

第一章 信息系统概述

1.1 系统研究的目标和应用背景

所谓 MIS (信息系统--Management Information System)系统是一个由人、计算机及其他外围

设备等组成的能进行信息的采集、 传递、 存贮、 加工、 维护和使用的系统。 它是一门新兴的科学，

其主要任务是最大限度的利用现代计算机及网络通讯技术加强企业的信息管理， 通过对企业拥有

的人力、物力、财力、设备、技术等资源的调查了解，建立正确的数据，加工处理并编制成各种

信息资料及时提供给管理人员，以便进行正确的决策，不断提高企业的管理水平和经济效益。目

前，企业计算机网络已成为企业进行技术改造及提高企业管理水平的重要手段。

【原创】sas季节性时间序列ARIMA建模报告论⽂

季节性时间序列ARIMA 建模

摘要：研究随机数据序列的统计规律性，可以预测其发展，解决实际问题。时间序列理论在处理动态数据的问题上已经很成熟，⽆论是⾦融⽅⾯的数据，还是⽣活⽣产中的数据，只要是带有时间变量的数据，时间序列在处理上都具有⽆可⽐拟的优越性。

关键词：季节性时间序列 ARMA 模型 SARMA 模型

季节效应分析

在现实⽣活中，很多事物都呈现出季节变动规律，如购买⽕车票的数量，每年的1⽉或者2⽉就会出现购票的最⾼峰，因为这个季节就到了春季返乡⾼峰时间，这就是季节变动规律的。通过时序图，构造季节指数从⽽就可以⽤季节效应分析对所收集的数据进⾏季节效应分析。

季节变动：季节变动是指事物发展规律随着季节的转变发⽣周期性的波动，这种周期可以是⼀年，⼀个季度，⼀个⽉，⼀周，甚⾄是⼀天，⼀⼩时等。季节变动是有规律性的，它的每个周期都会重复出现，具体表现为相邻周期内每个时间段的变化⽅向和趋势⼤致相同。具有季节变动的时间序列可以很容易从时间序列的时间⾛势图上看出。在现实⽣活中，很多事物都具有季节变动规律，如购买机票的数值，每年的1⽉或2⽉就会出现购买机票的最⾼峰，也是机票价格的最⾼峰，因为这个季节就到了春节返乡⾼峰，这是呈现季节规律的。若在分析时间序列的过程中，对季节变化的规律现象不进⾏分析和研究，就会使预测的结果不够准确，也不能正确反映事物的正常发展趋势，从⽽也就丧失了预测其中的作⽤。

季节指数：季节指数是指经济⾏为或经济现象在某⼀特定季节（观察时域）观测值的平均值与总体平均值的⽐率，⽤来测度季节变动的⼤⼩，主要适⽤于定量数据，不适⽤与定性数据。季节模型在经济学领域使⽤的⽐较⼴泛，很多概念都是以经济学学位背景来定义的，它也适⽤与别的领域，不仅仅只有经济领域。季节指数概念中提到的某⼀特定季节，不⼀定就是真正意义上的四季，它可以是⼀年，⼀个季度，也可以是⼀个⽉，⼀周，⼀天等，它⼴义的指代⼀个观察周期。季节指数能定量显⽰季节变动的⼤⼩，季节指数越⼤表⽰同季平均变动越⼤，反之，若季节指数⼩则同季平均变动越⼩。 季节指数的计算分为三步：① 计算周期内各期平均指数，得到长期以来该时期的平均⽔平。

浅谈优质护理服务论文

护士专业素质的高低,直接影响到护理质量。下面是店铺为大家整理的优质护理服务论文，供大家参考。

优质护理服务论文范文一：手术室护理中优质护理服务模式的应用

摘要：目的：探讨优质护理服务模式在手术室护理中的应用价值。方法：将100例行手术治疗患者随机分为观察组和对照组，各50例，分别采用优质护理服务模式和常规护理模式，比较两组临床护理效果。结果：观察组SAS评分低于对照组，护理质量评分和总满意率(92.0%)均高于对照组(80.0%)，比较差异显著(P<0.05)。结论：将优质护理服务模式应用到手术室护理中，有助于改善患者心理状况，提高手术室护理质量和患者满意程度，值得在临床上加以推广。

关键词：手术室护理;优质护理服务;护理质量;应用价值

手术室是医院抢救危重患者的重要场所，患者情况复杂，病种多样，受专业化特殊原因的影响，对相关护理工作提出了较高的要求，随着现代医学模式的转变，强调以患者为中心、深化服务质量的护理理念在临床实践中得到充分体现，这也成为手术室护理人员要面对和探索的一项重要课题[1]。本研究选取我院2015年1月至2016年1月收治的100例行手术治疗的患者作为研究对象，应用优质护理模式取得了较为显著的效果，现报道如下。

1资料与方法

1.1一般资料：以我院2015年1月～2016年1月手术室接收的100例患者作为研究对象，纳入患者均符合手术指征，对于存在语言认知障碍和转院治疗的患者予以排除，将其随机分为观察组和对照组，各50例，观察组男性30，女性20例，年龄范围为12～72岁，平均年龄为(42.6±3.7)岁，脑外科手术15例，泌尿外科手术18例，五官科手术4例，普外科手术10例，骨科手术3例;对照组男性29例，女性21例，年龄范围为13～70岁，平均年龄为(42.5±3.6)岁，手术类型：脑外科手术14例，泌尿外科手术17例，五官科手术5例，普外科手术11例，骨科手术3例。两组患者在性别、年龄、疾病类型和手术方式方面比较差异均无显著性(P>0.05)。

山西医科大学

硕士学位论文

Cox回归比例风险假定的考察和影响点的识别及其SAS和SPSS实

现

姓名：马振中

申请学位级别：硕士

专业：流行病与卫生统计学

指导教师：余红梅

20070508［摘要］

目的：用ＳＡＳ８．２和ＳＰＳＳ１１．５软件包对生存资料Ｃｏｘ回归中比例风险假定和影响

点进行考察与识别，并比较两者输出结果的异同。

方法：比例风险假定的考察采用比较Ｋａｐｌａｎ—Ｍｅｉｅｒ生存曲线、ｌｏｇ［一ｌｏｇＳ（ｔ）］对ｔ

曲线和时协变量法正规检验；影响点的识别采用Ｓｃｈｏｅｎｆｅｌｄ残差、加权ｓｃｏｒｅ残差、鞅

残差、剩余残差、似然距离和最大影响曲率等统计量及其统计图。统计软件的实现采用

ＳＡＳ８．２和ＳＰＳＳ１１．５。结果：图示法和检验法都能够在一定程度上检查Ｃｏｘ回归比例风险假定，除了ＳＡＳ实现ｌｏｇ［一ｌｏｇＳ（ｔ）］对ｔ曲线较需要自编程序外，其它方法ＳＡＳ和ＳＰＳＳ软件实现非常方

便和快捷。对影响点的识别，ＳＡＳ可输出所有的影响诊断统计量，包括Ｓｃｈｏｅｎｆｅｌｄ残差、加权ｓｃｏｒｅ残差、鞅残差、剩余残差、似然距离和最大影响曲率，而ＳＰＳＳ只能输出

Ｓｃｈｏｅｎｆｅ］ｄ残差和加权ｓｃｏｒｅ残差，ＳＰＳＳ下的ｐａｒｔｉａｌｒｅｓｉｄｕａｌｓ相当于ＳＡＳ下的

Ｓｃｈｏｅｎｆｅｌｄ残差。

结论：生存资料拟合Ｃｏｘ回归有必要考察比例风险假定和检查影响点。ＳＡＳ和ＳＰＳＳ

的诊断功能基本相近，比例风险假定的考察ＳＰＳＳ略优于ＳＡＳ，影响点的识别ＳＡＳ优于

ＳＰＳＳ。［关键词］

生存分析，Ｃｏｘ回归，比例风险，影响点ＩＩＩ两医｝｝大卞硕｛学雠论史

ＩＡｂｓｔｒａｃｔｌ

０ｂｊｅｃｔｉｖｅＴｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌｈａｚａｒｄｓａｓｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｔｉａｌｃａｓｅｓｉｎＣｏｘｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｆｏｒｓｕｒｖｉｖａｌｄａｔａｗｅｒｅａｓｓｅｓｓｅｄｗｉｔｈｓｏｆｔｗａｒｅｐａｃｋａｇｅｓＳＡＳ８．２ａｎｄＳＰＳＳ１１．５ａｎｄ