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《儒林外史》第十三回概括内容《儒林外史》第十三回概括内容是如下：
蘧公孙遇到开办帮人补习学问的课堂的马纯上，听他大谈升学的窍门，很受启发。
娄家的仆人宦成与蘧家的丫鬟双红私奔，带着原先王惠丢在蘧老太爷家的箱子跑了。
蘧公孙告了官，而拿人的差役知道了那个箱子是叛官的赃物后，诈走了宦成身上的全部银子，并以宦成的名义去诈蘧公孙要银子，并假惺惺提要求给双红赎身。
差人没见到蘧公孙，找到了马纯上，马纯上极力要自己出银子把事情压下来。
红岩第13章主要内容3篇第十三章:龙光华牺牲,革命者愤怒.要求追悼龙光华,谈判代表被拘禁,难友们绝食抗议四天不动摇,特务们用米饭肉片诱惑终失败,绝食抗议获得成功.第十一章：补叙刘思杨被捕，渣滓洞敌人用断水折磨革命者，龙光华抄叶挺的《囚歌》激励大家意志，老大哥劝大家吃霉臭的米饭，特务屠杀革命者。
第十二章：暴雨过后，余兴江与老师成亲；汽车疾驰，许云峰被拖出牢房；许云峰高呼《国际歌》，同志们手舞足蹈应当和；女牢中“监狱之花”问世，CHCHO时，龙光华用水被踢。
第十三章：龙光华牺牲，革命者愤怒。
要求追悼龙光华，谈判代表被拘禁，难友们绝食抗议四天不动摇，特务们用米饭肉片诱惑终失败，绝食抗议获得成功。
第十四章：叛徒收买，江姐获释。
游击队途中解围，狗特务诡计就范。
第十五章：半夜审讯江姐，竹签子绑十指，狱友们演唱《囚歌》引导宽慰，趁着CHCHO，各囚室送去慰问信和诗篇。
第十六章：战友带来好消息，狱中新年大联欢。
1.1948年元旦，地下党员余新江获知长江兵工总厂炮厂的厂房着火了，就是2个国民党特务摆的火。
余新江找出甫志高，表达领导许云峰的命令，使甫志高筹措钱款救济兵工厂的灾情工人，也必须在沙磁区设立一处水泵联络站。
甫志高公开的身份是大丰银行会计主任，他利用工作之便筹集钱款，然后在沙坪坝正街办了“沙坪书店”，作为地下党备用连络站。
兵工厂的工人陈松林，因这次火灾失业，就是救济对象之一。
甫志高干脆就招募他作为书店的店员，一举两得。
陈松林因书店工作的原因，常回去重庆大学给一些大学生送来书刊杂志，刚好亲眼目睹了学生们反华内战、反逼害集会，还结识了进步学生成瑶和黎纪纲。
2.甫志高来沙坪书店管理事务，指导陈松林。
郑克昌常到书店来看书，与陈松林相识成为朋友。
陈松林到重庆大学看望华为，又看到郑克昌。
原来他是黎纪纲的表弟，失了业没处可去暂时住到表哥的宿舍里。
陈松林与郑克昌攀谈，还送他一本革命书籍。
3.大学生成瑶返回家里，她的二哥成岗获知她出席学生抗议，很害怕她的安危，两人出现争执。
简爱第13章好句有及体会今晚，外面刮着刺骨的寒风，但我的确犯傻，既没有围巾也没有大衣就跑了出来。
我倾听着，尽管我紧闭双眼，一片黑暗，但我仍可以看见自己站在那座巨大的门口——一位英国门房太太的小门房。
尽管我通常都是个睡眠很浅的人，但这次我完全醒了，躺在那里，静静地听着，风在橡树间哀鸣，我觉得这声音就像我在童年时听到的鬼魂的恸哭声。
我在自己的世界里迷失了方向，就像一个在森林中迷路的孩子，我在阴暗的、枝叶纠结的荆棘丛中找不到出口。
突然，远处响起了什么声音——是一阵笑声——清晰、深沉、几近粗鲁的笑声。
《简爱》第十三章：抗争与独立。
在《简爱》的第十三章中，我们看到了主角简爱对生活的抗争和对独立的执着追求。
这一章的主题是“抗争与独立”，通过简爱的经历，我们看到了一个女性在男性主导的社会中，如何坚韧不拔，不屈不挠地追求平等和自由。
首先，我们要明确这一章的主要目标。
这一章的目标是展示简爱如何反抗压迫，争取自由和独立。
她的抗争并不仅仅是个人的反抗，更代表着女性对性别歧视和阶级压迫的反抗。
在阅读这一章时，我深深被简爱的坚韧精神所打动。
她面对生活的困苦，从未放弃对美好生活的向往和追求。
例如，当— 1 —她被关进红房子时，她虽然感到恐惧和不安，但她并未放弃希望，而是用她的智慧和勇气寻找出路。
简爱的独立精神也让我深感敬佩。
她拒绝接受里德太太的施舍，选择了自力更生。
她用自己的行动证明了，不需要依赖他人，也可以活得很好。
她的这种独立精神，让我看到了现代女性追求独立和自主的影子。
在这一章中，还有许多其他值得关注的细节。
比如，简爱在孤儿院的描写，揭示了当时社会对孤儿的不公和冷漠。
而简爱与谭波尔小姐的对话，则展示了她的智慧和勇气。
总的来说，《简爱》的第十三章是一个充满抗争和独立精神的章节。
它向我们展示了简爱如何面对生活的困苦，如何反抗不公，如何追求自由和独立。
从中我看到了一个女性的坚韧和勇气，也看到了社会对孤儿和女性的不公。
我希望通过分享我对这个主题的看法，能够启发更多的读者去思考社会中的不公和不平等，同时激发他们在生活中坚持自己的信念，勇敢地追求自由和独立。
第十三章海盗帮扬帆读后感篇一第十三章海盗帮扬帆读后感嘿，朋友们！读完《第十三章海盗帮扬帆》这一章，我心里那叫一个五味杂陈啊！这一章里，海盗们的冒险之旅简直太刺激啦！他们扬帆起航，向着未知的大海进发，那场面，就像我做梦都想去的那种大冒险。
我就在想，也许他们也不知道前方会有啥，可能是宝藏，也可能是狂风巨浪，但他们就是敢去闯，这勇气，我服！说到这，我不禁反问自己，要是我在那船上，我敢不敢跟着一起去？我觉得吧，可能我会有点怂，毕竟大海那么大，谁知道会遇上啥。
但是呢，看着书中的他们勇往直前，我又觉得自己太胆小啦。
书里描写的那些海盗们的表情和动作，那叫一个生动，就好像他们真的站在我面前一样。
特别是当风吹起船帆的时候，我仿佛都能感觉到那股风刮在脸上。
这细节，绝了！不过，读着读着，我又有点纠结。
你说这些海盗，他们的行为到底是勇敢还是鲁莽呢？也许在有些人眼里，他们就是一帮无法无天的家伙，可我却看到了他们对自由的追求。
这是不是很矛盾？哎呀，不管怎么说，这一章让我感受到了冒险的魅力，也让我思考了好多。
这一路读下来，真好！篇二第十三章海盗帮扬帆读后感哇塞，读完《第十三章海盗帮扬帆》，我整个人都不好啦！不是因为不好看，而是被震撼得不行！你能想象吗？一群海盗，扯起那大大的帆，就这么冲进了茫茫大海。
我当时就在想，他们是不是脑子进水啦？这大海多危险啊，也许下一秒就被海浪给吞了。
但是，再仔细想想，也许他们就是有种“我命由我不由天”的劲儿。
这让我又有点佩服他们了，我自己平常遇到点小困难都想退缩，他们居然敢挑战大海。
书里描写他们在船上的生活，那叫一个艰苦。
风餐露宿的，吃不好睡不好，可他们还乐在其中。
这让我不禁自问，我能吃得了这种苦吗？我觉得够呛！还有啊，他们之间的那种兄弟情，有时候让我感动得想哭，有时候又觉得他们太冲动，为了兄弟义气啥都不顾。
这到底是好还是不好呢？我也说不清楚。
反正这一章读完，我的心情就像坐过山车一样，一会儿兴奋，一会儿担心，一会儿又困惑。
第十三章 简单国民收入决定理论1.在两部门经济中，均衡发生于( )之时。
A.实际储蓄等于实际投资；B.实际消费加实际投资等于产出值；C.计划储蓄等于计划投资；D.总投资等于企业部门的收入。
解答：C2.当消费函数为c ＝a ＋by(a>0,0<b<1)，这表明，平均消费倾向( )。
A .大于边际消费倾向；B .小于边际消费倾向；C .等于边际消费倾向；D .以上三种情况都可能。
解答：A3.如果边际储蓄倾向为0.3，投资支出增加60亿元，这将导致均衡收入GDP 增加( )。
A . 20亿元；B . 60亿元；C . 180亿元；D . 200亿元。
解答：D4.在均衡产出水平上，是否计划存货投资和非计划存货投资都必然为零？解答：当处于均衡产出水平时，计划存货投资一般不为零，而非计划存货投资必然为零。
这是因为计划存货投资是计划投资的一部分，而均衡产出就是等于消费加计划投资的产出，因此计划存货不一定是零。
计划存货增加时，存货投资就大于零；计划存货减少时，存货投资就小于零。
需要指出的是，存货是存量，存货投资是流量，存货投资是指存货的变动。
在均衡产出水平上，计划存货投资是计划投资的一部分，它不一定是零，但是非计划存货投资一定是零，如果非计划存货投资不是零，那就不是均衡产出了。
比方说，企业错误估计了形势，超出市场需要而多生产了产品，就造成了非计划存货投资。
5.能否说边际消费倾向和平均消费倾向总是大于零而小于1？解答：消费倾向就是消费支出和收入的关系，又称消费函数。
消费支出和收入的关系可以从两个方面加以考察，一是考察消费支出变动量和收入变动量的关系，这就是边际消费倾向(可以用公式MPC ＝Δc Δy 或MPC ＝d c d y表示)，二是考察一定收入水平上消费支出量和该收入量的关系，这就是平均消费倾向(可以用公式APC ＝c y表示)。
边际消费倾向总大于零而小于1，因为一般说来，消费者增加收入后，既不会不增加消费即MPC ＝Δc Δy＝0，也不会把增加的收入全用于增加消费，一般情况是一部分用于增加消费，另一部分用于增加储蓄，即Δy ＝Δc＋Δs ，因此，Δc Δy ＋Δs Δy ＝1，所以，Δc Δy ＝1－Δs Δy 。
第十三章活着－－Survival菜单详解（上）（医学统计之星：董伟）上次更新日期：13.1 Life Tables过程13.1.1 界面说明13.1.2 结果解释13.2 Kaplan-Meier过程13.2.1 界面说明13.2.2 结果解释13.3 Cox Regression过程13.3.1 界面说明13.3.2 结果解释13.4 Cox w/Time-Dep Cov过程13.4.1 界面说明13.4.2 结果解释对于急性病的疗效考核，一般可以用治愈率、病死率等指标来评价，但对于肿瘤、结核及其他慢性疾病，其预后不是短期内所能明确判断的，这时可以对病人进行长期随访，统计一定期限后的生存和死亡情况以判断疗效，这就是生存分析。
生存分析是用于以处理生存时间（survival time）为反应变量、含有删失数据一类资料的统计方法。
所谓生存时间，狭义地讲是从某个标准时点起至死亡止，即患者的存活时间。
例如，患有某病的病人从发病到死亡或从确诊到死亡所经历的时间。
广义地说，“死亡”可定义为某研究目的“结果”的发生，如宫内节育器的失落，疾病的痊愈，女孩月经初潮的到来等（生存分析中往往统指各“死亡”为失效）。
此类资料的生存时间变量多不符从正态分布，且常含有删失值，故不适于用传统的数据分析方法如t检验或线性回归进行分析。
根据不同的研究目的和资料类型，可采用不同的分析方法，如寿命表、Kaplan-Meier法、Cox回归模型等分析方法进行分析。
而这正是下面我将要给大家介绍的主要内容。
“喂，你在这里说的都是些什么呀？又是删失、又是Cox的，搞的我一头雾水。
”那位给我提意见了。
列位看官切莫着急，且听在下慢漫道来。
所谓删失值，就是因各种原因对随访对象的随访可能失访或终检（censoring），如研究对象由于其他原因死亡、研究者与病人失去了联系及直到对资料作总结时随访对象还活着但尚未发生所规定的事件。
这种数据就叫做删失值，也叫做截尾数据。
能处理截尾数据是生存分析的一个优点。
Cox回归是一种多变量的生存分析方法。
这是本世纪60～70年代发展起来的、应用于生存资料分析的比例分险模型（the proportional hazard model）。
1972年，英国统计学家D.R.Cox的研究工作使得比例分险模型的理论和实用性更大地推进了一步。
因此许多统计学者就把它称为Cox比例风险或Cox回归。
§13.1 Life Tables过程Life Tables过程用于：1、制作寿命表。
2、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。
3、对某一研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，控制另一因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较，包括从总体上比较和不同水平之间进行两两比较。
例13.1 某临床试验对20名第Ⅲ或第Ⅳ期黑色素瘤患者进行随访研究，截至研究期结束，记录的生存资料见表1。
试计算100周生存率。
注：数据后跟符号“+”表示该数据为删失数据。
13.1.1 界面说明图1 寿命表主对话框【Time】框选入生存时间变量。
【Display Time Intervals】框欲输出生存时间范围及组距。
在by前面的框内填入生存时间上限，本例填入200（此区间必须包括生存时间的最大值）；在by后面的框内填入生存时间的组距，本例填入20，以保证结果列出“100-”的组段。
【Status】框选入生存状态变量，并定义终结事件的标记值。
选入变量“Status”后，【Define Event】钮被激活变黑，击该按钮，弹出定义终结事件标记值的对话框（图1）。
对二分类变量，一般以死亡、复发、恶化等表示终结事件。
本例以死亡为终结事件，其标记值为1，故在Single value框内填入1。
击Continue钮。
若生存状态变量取值为一连续型变量，如反应变量为收缩压，则在下面的Range of values 框中输入140 through 400，此处上限输入400是我随便输入的一个上限，目的是为了定义高血压患者，实际上恐怕没有人的血压能达到400，这样才能保证包括所有的高血压病例，具体情况具体分析。
图2 定义终结事件标记值的对话框【Factor】框定义第1层因素，即分组因素。
【By Factor】框定义第2层因素，即分层因素。
【Options】选项击Options按钮，弹出选项对话框。
（图3）图3 寿命表选项对话框Life Table(s)：输出寿命表，系统默认。
Plot：统计图。
Survival：累积生存函数曲线。
Hazard：累积风险函数散点图。
One minus survival：生存函数被1减后的曲线。
Log survival：对数累积生存函数曲线。
Density：密度函数散点图。
Compare Levels of First Factor：对第1层因素不同水平的比较，即主对话框（图1）中的factor框中所选入的因素。
None：不做比较。
系统默认。
Overall：整体比较。
Pairwise：两两比较。
本例因没有分组因素，故Compare Levels of First Factor 选项均不可选。
13.1.2 结果解释1、寿命表This subfile contains: 20 observationsLife TableSurvival Variable TIME survival time(week)说明：20例观察单位，生存变量为“Time”，变量标签为“survival time(week)”Number Number Number Number CumulIntrvl Entrng Wdrawn Exposd Of Propn Propn Propn Proba-Start this During to Termnl Termi-Sur-Surv bility Hazard Time Intrvl Intrvl Risk Events nating viving at End Densty Rate------------------------------------------------------------.020.0.020.0 2.0.1000.9000.9000.0050.005320.018.0 2.017.0 3.0.1765.8235.7412.0079.009740.013.0 1.012.5 1.0.0800.9200.6819.0030.004260.011.0 1.010.5 1.0.0952.9048.6169.0032.005080.09.0 3.07.5 1.0.1333.8667.5347.0041.0071100.0 5.0 3.0 3.5.0.0000 1.0000.5347.0000.0000 120.0 2.0.0 2.0.0.0000 1.0000.5347.0000.0000 140.0 2.0 1.0 1.5.0.0000 1.0000.5347.0000.0000 160.0 1.0 1.0.5.0.0000 1.0000.5347.0000.0000 The median survival time for these data is 160.00+SE of SE ofIntrvl Cumul Proba- SE ofStart Sur- bility HazardTime viving Densty Rate------- ------ ------ ------.0 .0671 .0034 .003720.0 .0999 .0042 .005640.0 .1081 .0029 .004260.0 .1157 .0031 .005080.0 .1261 .0039 .0071100.0 .1261 .0000 .0000120.0 .1261 .0000 .0000140.0 .1261 .0000 .0000160.0 .1261 .0000 .0000∙Intrvl Start Time：生存时间的组段下限。
∙Number Entrng this Intrvl：进入该组段的观察例数。
∙Number Wdrawn During Intrval：该组段的删失例数。
∙Number Exposed to Risk：暴露于危险因素的例数，即有效观察例数。
∙Number of Termnl Events：终结事件的例数，即死亡例数。
∙Propn Terminating：终结事件比例，即死亡比例。
∙Propn Surviving：生存比例。
∙Cumul Propn Surv at End：至本组段上限的累积生存率。
∙Probability Densty：概率密度。
∙Hazard Rate：风险率。
∙SE of Cumul Surviving：累积生存率的标准误。
∙SE of Probability Densty：概率密度的标准误。
∙SE of Hazard Rate：风险率的标准误。
∙The median survival time for these data is 160.00+：本例的中位生存时间为“160.00+”，从下图的累积生存函数曲线看，曲线与生存率等于0.5的横线不相交，故中位生存时间无法估计。
本例的100周生存率为53.47%。
2、累积生存函数曲线：图4。
图4 累积生存函数曲线§13.2 Kaplan-Meier过程Kaplan-Meier法用于：1、估计某研究因素不同水平的中位生存时间。
2、比较该研究因素不同水平的生存时间有无差异。
3、控制一分层因素后对研究因素不同水平的生存时间比较（此时将按分层因素的不同水平对研究因素对生存时间的影响分别进行分析）。
怎么样，有点拗口吧？例13.2 3种疗法治疗66例白血病患者的缓解时间（天）注：数据后跟符号“+”表示该数据为删失数据。
13.2.1 界面说明图5 Kaplan-Meier法主对话框【Time】框选入生存时间变量。
【Status】框选入生存状态变量。
【Factor】框选入分组变量。
【Strata】框选入分层变量。
【Lables Cases】框给个体标记。
【Compare Factor】选项击Compare Factor按钮，弹出选项对话框。
（图6）图6 分组因素水平间比较对话框Test Statistics:检验统计量。
Log rank：检验生存分布是否相同，各时间点权重一样。
Breslow：检验生存分布是否相同，以各时间点的观察例数为权重。
Tarone-Ware：检验生存分布是否相同，以各时间点的观察例数的平方根为权重。
Linear trend for factor levels：分组因素水平间的线性趋势检验。
