arr分析方法

① 會計收益率法（ARR)在企業中的應用以及案例分析

我認為會計收益率與內部收益率是兩回事。會計收益率APP：測算項目在一定時期內的利潤占投資成本的百分比。計算方法：[（凈現金流入—投資成本）/項目生命周期]/項目平均成本項目平均成本=投資成本/2優點：考慮了項目整個生命周期內的收益，是個百分數，容易比較。缺點：計算方式不一，考慮的是利潤，不是現金流入，且沒有考慮貨幣的時間價值。舉個例子吧：機器A四年內總的利潤為16W，最初的投資是10W，那麼機器A的會計收益率APP就等於：[（16W-10W）/4（年）]/（10W/2）=1.5W/5W=30%。而內部收益率（IRR）卻是另外的演算法及另外的理解了。

② saas企業運營分析中arr是什麼意思

MRR：月經常性收入
ARR：年經常性收入

③ 質量管理中的ARR測試什麼意思

ARR(不清楚是哪個單片語合的縮寫）測試是對生產一線的品管（QC)的一種測試，主要考察QC對於產品的外觀(通常只適用於帶有顏色、皮紋、光澤、織物 等外觀要求的零件)的判斷把握程度，算是一種考核測試統計吧。
通常一線的品管（QC)對於產品的判斷只有兩種結果：OK或者NG.
你可以做一些測試表，包括抽樣測試，知識測試，然後把測試的結果做數據統計，這個就是ARR了。

④ 監護儀上ECG 的 arr分析是什麼意思

ARR：心率失常分析

⑤ 關於高血壓幾個分析項目是否超標的問題

隨機化臨床試驗(randomized clinical trial, RCT，下同) 是檢驗臨床干預的安全性和有效性的理想方法，其結論對指導臨床實踐和葯物政策有重要意義。RCT中存在的主要偏倚是退出，退出包括不合格、不依從和失訪等，退出會使原定的樣本量不足，使研究工作效力降低，如果試驗組和對照組研究對象退出不均衡，更會對研究結果的真實性產生很大的影響。為克服這種偏倚，在RCT設計和分析中採用了很多方法，如試運行期(run-in periods)、意向治療分析(intention to treat analysis，ITT)等，此外，採用相對和絕對危險度指標全面、定量地描述研究結果也是RCT數據分析和結果解說中的重要問題。本文僅就上述方法作一介紹。

一、試運行期〔1〕

1．概念：RCT中的不合作者將使葯物效果和統計學把握度降低，去除這種影響的簡單方法是增加樣本量，但這勢必增加試驗費用，所以，研究者可在研究設計中加入試運行期，通過在試驗前排除不合作者來避免這種問題。試運行期方法是指在RCT隨機分組之前，通過短期的試驗了解研究對象的合作、依從、不能耐受的副反應等情況，從而排除可能無法堅持試驗的研究對象，並在隨後的試驗中只選取能夠參加試驗者進行隨機分組。
2．試運行期方法的應用及結果的解釋：（1）探索病人的合作性：在隨機分組前採用試運行期的方法可以用來篩查可能無法堅持試驗者，並在試驗隨機分組前排除這些不能堅持試驗的人，從而提高試驗的依從性。
醫師健康研究(The Physicians' Health Study)是第一個應用試運行期方法的大規模RCT，用以觀察阿司匹林和β胡蘿卜素在預防冠心病和腫瘤方面的作用。通過18個月的試運行期，試驗排除了33％不能堅持試驗者，在隨後5年的隨訪觀察中，發現阿司匹林預防冠心病的相對危險度是0.56（95%可信限為0.45～0.70）。如果將排除者全部納入試驗，並假設排除者在兩組分布均衡且無治療效果，那麼再計算的RR值為0.71，與0.56相比差25%。換言之，加入排除者後，很可能低估或掩蓋真實的療效。所以在未應用試運行期方法的RCT中，即使陰性結果也應引起人們高度重視。（2）篩查安慰劑反應：安慰劑反應是指在RCT中研究對象服用安慰劑後出現的療效和副作用等。這些現象可能是患者服葯後的生理和心理的反應，其對RCT結果常有一定的影響，應用試運行期方法可以估計這種效應。例如，在一項治療抑鬱的RCT中，經過7 d的試運行期，排除了19名出現安慰劑反應的人，結果顯示葯物組和安慰劑組在治療上差異有顯著意義(P=0.04)。如果不排除這19人，並將其隨機分入兩組，結果則是差異無顯著意義(P=0.09)。因此，應用試運行期排除出現安慰劑反應的人，可以增加試驗的統計學效力。（3）篩查臨床反應：試運行期方法能用於篩查病人的臨床反應，如葯物是有效、無效、有害或有副作用等。總的來說，應用試運行期方法選擇病人作RCT也許不能完全反映試驗葯物或治療的有效性和安全性，因為在排除了不合作者或出現嚴重副作用者後進行的RCT，其療效估計和統計學檢驗會與不使用試運行期的RCT不同，而且迄今為止尚無有效的方法來調整這種差異。
應用試運行期排除不合作者或嚴重副作用者進行RCT時，對試驗效果的解釋比較復雜。若治療效果和副作用各自獨立，當不合作者對治療缺乏反應而被排除後，試驗療效會被高估；當不合作者是因為預後差而被排除時，試驗結果會低估治療的危險；當不合作者對試驗副作用敏感，試驗的實際副反應率會被低估，反之則被高估。若治療作用和副反應相關，則結果的解釋更難。在RCT中，有時治療效果與副作用有一定的聯系，即出現嚴重副作用者也可能是有良好療效者，這些對象若被排除，就無法正確估計治療作用。事實上，在許多RCT中，治療反應和副作用的關系很難檢測，因此，對結果的估計也難以真實。（4）促進臨床應用：試運行期方法還可指導臨床應用。80年代由於許多觀察顯示心室異位和猝死高度相關，很多臨床醫生開始對心肌梗塞後病人使用抗心律失常葯物以抑制心室異位。心律失常抑制試驗(Cardiac Arrhythmia Suppression Trial, CAST)就是為檢測這種臨床實踐而設計的RCT。經過試運行期後，符合標準的病人隨機分入葯物組和對照組，但試驗過程中治療組的高死亡率使得CAST試驗很快被終止。由於使用試運行期，提高了統計學效率，研究很快獲得結果，並迅速被臨床接受和推廣。
總之，試運行期方法可提高RCT的依從性，減少退出，保證治療組和對照組的可比性，但在結果解釋上，可能會高估治療的益處、低估治療的危險、獲得較小的統計概率值(P值)。

二、意向治療分析（ITT）

1．概念〔2〕：ITT（也叫實用試驗或者項目效應分析）首次應用是在1961年，它是指所有病人被隨機分入RCT中的任意一組，不管他們是否完成試驗，或者是否真正接受了該組治療，都保留在原組進行結果分析。ITT的目的在於避免選擇偏倚，並使各治療組之間保持可比性。
RCT的簡單分組如圖1所示。在ITT中，隨機化不僅決定治療的分配，而且決定病人數據的分析。

圖1 RCT分組框架圖

由圖1可見，試驗結束時將有4組病人。ITT是比較①+②組和③+④組。除了ITT外，還有其它一些分析方法。效力分析（也就是依從者分析，又叫解釋性試驗或生物效力試驗）是比較②組和③組，而忽略①組和④組。接受治療分析是比較（①中轉組者）+③組和②組+（④中轉組者）組。3種分析方法各有用途，但在評價項目的真實性時，ITT是最有效的方法，詳見下述實例。
2．分析方法實例〔2〕：在一項冠狀動脈旁路手術的2年隨訪研究中，將手術治療看作新方法，內科治療作為對照。表1顯示的是2年臨床轉歸數據，表2顯示上述三種方法的分析結果。ITT分析得到內科治療組死亡率是7.8%，手術治療組病人的死亡率是5.3%，P=0.17，兩組治療效果相當。而在其它分析方法中，如果只對依從者進行分析，則內科治療組死亡率(8.4%)高於手術治療組(4.1%)，P=0.018；接受治療分析與依從者分析的結果相似，內科治療組死亡率(9.5%)高於手術治療組(4.1%)，P=0.003。

表1 RCT轉歸

統計數 分配至內科治療 分配至手術治療
接受手術
治療 接受內科
治療 接受手術
治療 接受內科
治療
隨訪2年人數 48
296
354
20

死亡人數 2 27 15 6
合計 50 323 369 26

表2 3種分析方法比較
分析方法 分配組 χ2 P
內科治療 手術治療
意向治療分析 29/373(7.8%)
21/395(5.3%)
1.9
0.17

依從者分析 27/323(8.4%) 15/369(4.1%) 5.6 0.018
治療分析 33/349(9.5%) 17/419(4.1%) 9.1 0.003

可見，3種分析方法所得的結果並不一致。ITT分析反映了兩種治療實際臨床應用後的效果，包括病人在試驗過程中的各種轉歸；但在評價治療方法的真正療效方面，如果試驗方法確實有效，應用ITT分析會低估該試驗的治療效果。依從者分析是只對試驗依從的人進行分析，並未完全遵循最初的隨機分組。在上述實例中，分配至手術治療的病人中，轉為內科治療的26人，死亡6人，死亡率為23％，這些人可能是預後不良者，或者在等待手術過程中就已死亡；而分配至內科治療的病人中，後轉向手術治療者死亡率僅為4％。這種不依從在兩組間是不均衡的。因此，在用依從者分析時，會高估手術治療的效果。同理，用治療者分析時也高估了手術治療的效果。
3．應用及局限性〔3〕：RCT的兩個基本目標是獲得試驗的效力(efficacy)和效應(effectiveness)。試驗的效力反映的是在一種理想狀態下的治療效果，即參加試驗者真正接受並完成了該種治療。試驗的效應是指在一般的臨床狀態下治療的實際效果，參加者可能會不依從、改變治療方式或間斷治療等，ITT分析評價的就是這種結果，即給予某種治療方式後病人的實際結局。
對於試驗的效力來說，如果試驗中失訪、不依從的情況很少，或者各組之間的失訪和不依從是均衡的，那麼ITT分析可以得到試驗效力的有效信息。但若不均衡，ITT分析不能夠完全評價試驗效力，如果試驗方法確實有效，ITT可能會低估治療效果，而依從者分析和治療者分析將高估治療效果。
因此，在評價試驗的效力時，ITT分析、依從者分析和治療者分析均存在一定的局限性，人們又提出了一種新的方法——模型分析(model-based analysis)，但也不能完全解決上述問題。鑒於此，建議同時使用上述3種分析，以獲得更全面的信息，使RCT結果的解釋更為合理。

三、定量評價療效的指標

RCT數據首先應進行統計學檢驗，如果差異有顯著性，仍需結合專業知識，進一步判斷措施效果之間是否真正存在差別。但是，僅有這種定性的研究結論還不足以指導具體的臨床實踐。因此，選擇恰當的指標定量表述療效十分必要。既往應用較多的是相對危險度指標，近年來絕對危險度測量，尤其是1988年Laupacis等〔4〕人提出的一個新指標：需治療人數(number needed to treat, NNT)，具有直觀易懂，操作方便，可指導個體病人的臨床決策等優點而日益受到重視。
1．NNT的概念：NNT指為預防1例不良事件發生，臨床醫師在一段時間內應用某一療法需治療的病人數，最初主要用於RCT效果的評價。
假定一個RCT，病人被隨機分為治療組和安慰劑對照組，追蹤觀察一段時間，看兩組有害事件發生的情況。設治療組事件發生率（experimental event rate）為EER，對照組事件發生率（control event rate）為CER，則相對危險度指標計算公式如下：
相對危險度(relative risk, RR)，RR＝EER/CER 公式1
效果指數(index of effectiveness, IE)，IE=CER/EER 公式2
相對危險度減少值(relative risk rection，RRR)又叫保護率，RRR=(CER-EER)/CER 公式3
絕對危險度減少值(absolute risk rection，ARR)，ARR＝CER-EER 公式4
從數學關繫上講，需治療人數NNT等於絕對危險度減少值的倒數，即NNT＝1/ARR 公式5
2．NNT與其它指標的比較：Cook等〔5〕人以一篇對輕、中度高血壓進行降壓治療的論文為例，說明NNT相對於其他指標的優點。該研究根據進入試驗時的舒張壓水平將病人分為輕度高血壓〔舒張壓≤110 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa)〕和中度高血壓（舒張壓≤115 mm Hg）兩層。每層病人又隨機分為降壓葯和安慰劑治療兩組。以腦卒中發生作為觀察的終點。隨訪5年發現，中度高血壓病人中對照組與降壓治療組的腦卒中發生率分別為20％和12％；輕度高血壓病人中兩組該率分別為1.5％和0.9％(表3)。

表3 高血壓病人降壓治療的療效分析

高血壓
分型 腦卒中發生率(%) RR RRR ARR NNT
對照組
(CER) 治療組
(EER)
中度 0.20
0.12
0.60
0.40
0.08
13

輕度 0.015 0.009 0.60 0.40 0.006 167

該研究中度高血壓病人未治療時的腦卒中發病危險，又叫基線危險（baseline risk）是輕度病人的13倍，但兩型病人的RR均為0.60，RRR均為0.40。可見相對危險度指標不考慮病人既往病史，亦不能反映未治療的危險，而在臨床實踐中，作出治療決定之前考慮這些因素是非常重要的。例如，對於中重度高血壓病人，服用某種降壓葯物可以使腦卒中的發病率降低40％，即保護率為40％，將具有統計學意義和臨床重要性。但對於輕度高血壓病人而言，降低40％的危險度可能還不足以抵消治療的副作用和費用消耗。因此，當有害事件的基線危險很低或很高時，僅用相對危險度指標會高估或低估治療的絕對影響。
絕對危險度指標則考慮了病人基線危險的不同，如本例中度和輕度高血壓病人的ARR分別為0.08和0.006，二者相比也是13倍。但該指標以小數或分數的形式表示，不易被醫生和病人所理解，難以用於臨床實踐。而ARR的倒數，即NNT約為13，它說明為預防1例腦卒中發生，醫生需對13 個中度高血壓病人治療5年，這較之ARR=0.08直觀易懂、易被接受。此外，NNT比相對效應評價指標優越之處還可以從輕、中度高血壓病人的比較中看出。降壓治療對兩型病人的保護率均為40％，似乎表明兩組病人應該以同樣的力量來治療。然而為預防1例腦卒中發生，對中度高血壓病人只需治療13人，對輕度高血壓病人卻需要治療167人，顯然這將導致不同的治療決策。
由公式3、4、5還可以推出NNT＝1/(RRR×CER)，可見基線危險和相對危險度減少值對NNT都有影響。一項保護率不是很高的措施如果用於事件發生率較高的人群，可以使NNT較低，從而獲得較大的收益。例如，在一個基線危險為60％的疾病中，RRR僅為10％就能得到需治療17人數，反之，即使一項措施的保護率很高，如果用於事件發生率較低的人群，收益仍然有限。例如，若基線危險是10％，則RRR需為60％，才能得到需治療人數17。
3．NNT的可信區間計算：NNT作為一個點估計值，也有95％可信區間，其計算十分簡單，就等於ARR的95％可信區間的倒數。例如，某葯物的ARR及95％可信區間為10％（5％～15％），則NNT＝10，95％可信區間為6.7～20。但當治療無效時，如ARR仍為10％，而95％可信區間較寬且包含0，為-5％～25％，依此計算出來的NNT＝10（-20～4）。這樣計算的可信區間有兩個問題，其一，下限為負數；其二，未包括最佳的點值10。為了避免出現此類矛盾的結果，一些學者曾建議，當兩組治療措施無顯著差別時，無需計算NNT的可信區間。1998年Altman〔6〕提出了解決上述矛盾的辦法。當NNT為負數時，意指治療措施產生有害效應，因此，可以將NNT分解為NNT（H）和NNT（B）兩部分。NNT（H）指與不治療相比，多產生1例有害效應（harm）的需治人數，可用來表示副作用的大小。NNT（B）指與不治療相比，多產生1例有益效應（benefit）的需治人數。此外，當措施無效時，ARR＝0，則NNT為無窮大，NNT的可信區間亦應包含無窮大。這樣一來，上述可信區間可以描述為（NNTB4～∞～NNTH20）。
4．NNT的拓展應用：除了長期葯物試驗之外，NNT還可以推廣用於評價其他臨床手段。例如，為預防1例有害事件發生，需進行手術的人數；為預防1例感染發生，需注射疫苗的人數；為預防N年內1例癌症死亡發生，需進行早期篩查與診斷的人數；若要發生1例有害事件，需暴露於某危險因素的人數等。此外，以NNT為基礎，亦可以計算為預防1例不良事件發生所需的直接花費，即最小成本分析 (cost-minimization)，從而對各種防治措施效果進行衛生經濟學評價，以更好地指導臨床決策和公共衛生項目最佳干預策略的選擇。

⑥ 若執行函數調用語句solve(4,3);後，試分析arr數組中前四個元素的值

執行 solve(4,3); 後，進入solve()函數內運行
第一次循環，i=2，sum=1，temp=1，然後循環一次執行change()函數，(3+2-1）%2得0，因此arr[0]=0，temp還是1不變。接下來arr[1]賦成1。
第二次循環，i=3，sum=3，temp=3，然後循環兩次執行change()函數，第1次（3+3-1）%3得2，於是arr[0]=2，temp為3-2得1。第2次（1+3）%3得1，於是arr[1]=1，tmp為1-1得0。最後arr[2]賦成0。
第三次循環，i=4，sum=6，temp=6，然後循環三次執行change()函數，第1次（2+3）%4得1，於是arr[0]=1，temp為6-1得5。第2次（1+3）%4得0，於是arr[1]=0，tmp為5-0得5。第3次（3+4-1）%4得2，於是arr[2]=2，tmp為5-2=3。最後arr[3]賦成3。

因此最後前四個元素的值為1、0、2、3。

⑦ 染色體微陣列結果:arr(1—22)*2,(xy)*1是什麼意思

微陣列結果，1-22號染色體各兩條，XY染色體各1條，核型為46，XY，為正常男。

微陣列也叫寡核苷酸陣列，人類基因組計劃的逐步實施和分子生物學的迅猛發展及運用的產物，它是生物學家受到計算機晶元製造和廣為應用的啟迪，融微電子學、生命科學、計算機科學和光電化學為一體。

在原來核酸雜交的基礎上發展起來的一項新技術，它是第三次革命（基因組革命）中的主要技術之一，是生物晶元中的一種。

該技術的原理是在固體表面上集成已知序列的基因探針，被測生物細胞或組織中大量標記的核酸序列與上述探針陣列進行雜交，通過檢測相應位置雜交探針，實現基因信息的快速檢測。

(7)arr分析方法擴展閱讀

DNA微陣列技術最突出的特點就是可一次性檢測多種樣品，獲得多種基因的差別表達圖譜，已成功地運用cDNA微陣列同時檢測l萬多個基因的表達。因此，DNA微陣列是對不同材料中的多個基因表達模式進行平行對比分析的一種高產出的、新的基因分析方法。

與傳統研究基因差異表達的方法相比，它具有微型化、快速、准確、靈敏度高，以及在同一晶元上同時大信息量平行檢測的優勢。DNA微陣列技術在基因表達圖譜的繪制、尋找目的基因和功能基因等研究方面已取得了顯著的成績。

但其不足之處在於所點樣的序列並不都是試驗需要檢測的，且試驗所需要的分析儀器比較復雜。另外，DNA微陣列技術在分析低豐度轉錄體方面比較有限，要確保某種低豐度轉錄體包含於DNA微陣列上，需挑選非常大量的克隆進行擴增點樣。

⑧ 會計收益率法（ARR)在企業中的應用以及案例分析

會計收益率法 Accounting Rate of Return (ARR)
定義：
使用會計報表數據和會計收益與成本理論計算投資回報率的方法，常用於投資項目評估。
計算公式:
會計收益率 ＝ 年平均收益 / 原始投資額 答案補充 內部收益率法的優缺點
內部收益率法的優點是能夠把項目壽命期內的收益與其投資總額聯系起來，指出這個項目的收益率，便於將它同行業基準投資收益率對比，確定這個項目是否值得建設。使用借款進行建設，在借款條件（主要是利率）還不很明確時，內部收益率法可以避開借款條件，先求得內部收益率，作為可以接受借款利率的高限。但內部收益率表現的是比率，不是絕對值，一個內部收益率較低的方案，可能由於其規模較大而有較大的凈現值，因而更值得建設。所以在各個方案選比時，必須將內部收益率與凈現值結合起來考慮。