bias是什么意思

时间:2024-03-22 08:16:34编辑:coo君

BIAS是什么意思?

乖离率(BIAS),又称偏离率,简称Y值,是通过计算市场指数或收盘价与某条移动平均线之间的差距百分比,以反映一定时期内价格与其MA偏离程度的指标。从而得出价格在剧烈波动时因偏离移动平均趋势而造成回档或反弹的可能性,以及价格在正常波动范围内移动而形成继续原有势的可信度。乖离率,是用百分比来表示价格与MA间的偏离程度(差距率)。乖离率曲线(BIAS),是将各BIAS值连成线,得到的一条以0值为横向中轴之波动伸延的曲线。乖离率(BIAS)应用法则:1、BIAS指标表示收盘价与移动平均线之间的差距。当股价的正乖离扩大到一定极限时,表示短期获利越大,则获利回吐的可能性越高;当股价的负乖离扩大到一定极限时,则空头回补的可能性越高。2、乖离率可分为正乖离率与负乖离率。若股价大于平均线,则为正乖离;股价小于平均线,则为负乖离。当股价与平均线相等时,则乖离率为零。正乖离率越大,表示短期超买越大,则越有可能见顶;负乖离率越大,表示短期超卖越大,则越有可能见底。3、股价与BIAS指标究竟达到何种程度的百分比才算是买进或卖出时机,不同市场、不同时期、不同周期即不同移动平均线算法所得出的BIAS值是不同的。在多头行情中,会出现许多高价,太早卖出会错失一段行情,可于先前高价的正乖离率点卖出;在空头市场时,亦会使负乖离率加大,可于先前低价的负乖离点买进。4、BIAS指标的缺陷是买卖信号过于频繁,因此要与随机指标(KDJ)、布林线指标(BOLL)搭配使用。以上内容参考:百度百科-乖离率

bias指标是什么意思

bias指标是通过计算市场指数或收盘价与某条移动平均线之间的差距百分比,以反映一定时期内价格与其MA偏离程度的指标,从而得出价格在剧烈波动时因偏离移动平均趋势而造成回档或反弹的可能性,以及价格在正常波动范围内移动而形成继续原有势的可信度。乖离率,是用百分比来表示价格与MA间的偏离程度(差距率)。乖离率曲线(BIAS),是将各BIAS值连成线,得到的一条以0值为横向中轴之波动伸延的曲线。在乖离率的应用时,应该结合不同情况灵活运用才能提高盈利机会。正乖离率超过一定数值时,显示短期内多头获利较大,获利回吐的可能性也大,呈卖出信号;负乖离率超过一定数值时,说明空头回补的可能性较大,呈买入信号。


股票中的BIAS是什么意思

你好,BIAS买入指标,即乖离率(BIAS)买入指标,BIAS又称偏离率,简称Y值,是通过计算市场指数或收盘价与某条移动平均线之间的差距百分比,以反映一定时期内价格与其MA偏离程度的指标,从而得出价格在剧烈波动时因偏离移动平均趋势而造成回档或反弹的可能性,以及价格在正常波动范围内移动而形成继续原有势的可信度。乖离率,是用百分比来表示价格与MA间的偏离程度(差距率)。乖离率曲线(BIAS),是将各BIAS值连成线,得到的一条以0值为横向中轴之波动伸延的曲线。【摘要】
BIAS买入指示是什么意思?【提问】
你好,BIAS买入指标,即乖离率(BIAS)买入指标,BIAS又称偏离率,简称Y值,是通过计算市场指数或收盘价与某条移动平均线之间的差距百分比,以反映一定时期内价格与其MA偏离程度的指标,从而得出价格在剧烈波动时因偏离移动平均趋势而造成回档或反弹的可能性,以及价格在正常波动范围内移动而形成继续原有势的可信度。乖离率,是用百分比来表示价格与MA间的偏离程度(差距率)。乖离率曲线(BIAS),是将各BIAS值连成线,得到的一条以0值为横向中轴之波动伸延的曲线。【回答】
具体运用:

1、当平均线从下降逐渐转为盘局或上升,而价格从平均线下方突破平均线,为买进信号。

2、当价格虽跌破平均线,但又立刻回升到平均线上,此时平均线仍然保持上升势态,还为买进信号。

3、当价格趋势线走在平均线上,价格下跌并未跌破平均线并且立刻反转上升,亦是买进信号。

4、当价格突然暴跌,跌破平均线,且远离平均线,则有可能反弹上升,亦为买进信号。【回答】
以上回答希望能给你带来帮助,谢谢!【回答】


Bias-T是什么意思?

  Bias-T:Bias Tee,指T型偏置器。
  宽带放大器馈电电路高频受寄生电容参数影响,性能急剧下降,所以馈电需要采用Bias Tee。 Bias Tee 由超宽带、接近理想化、没有谐振点的高频电感和电容组成。
  为什么有些宽带放大器需要Bias Tee,有些不需要?Hittite有一系列宽带放大器,如HMC460LC5, 漏极供电在Pin32 Vdd,不需要Bias Tee。 而HMC659LC5漏极馈电在RF输出端,需要加Bias Tee。


什么是偏倚?

  测量学中偏倚是指一切测量值对真值的偏离。包括测量仪器的不准,样本过小,试验设计不合理,分配或分组不均衡,抽样未随机,测量者有主观倾向等。医学研究中偏倚是指在临床研究中,研究结果总是会或多或少的偏离真实情况,这种偏离我们称之为误差(error)。在不同的学科中对偏倚的解释差别不大,统指与目标有所偏离的意思。
  虽然要在研究工作中完全避免误差几乎是不可能的,但对于研究中可能存在的各种误差,我们要在临床研究工作的各个环节中尽量加以控制和预防,以使研究结论更符合实际情况。   临床研究中误差的来源可以分为两类:一类是随机误差(random error);一类是系统误差(systematic error)。   随机误差:是由于抽样误差所引起的,其大小可以用统计学方法进行估计,但没有方向性,也就是说,这种误差的存在使研究结果随机的高于或小于真值。   系统误差即偏倚(bias):是指研究结果系统地偏离了真实情况。与随机误差不同,偏倚的存在总是造成研究结果或高于真值或低于真值,因而具有方向性。由于在研究工作中定量的估计偏倚的大小很困难,而确定偏倚的方向却相对较容易。当偏倚使研究结果高于真值时,称之为正偏倚,反之,偏倚使研究结果低于真值时,称之为负偏倚。   临床研究中的偏倚一般分为三类,即选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚。   选择偏倚:出现于研究设计阶段,指由于研究对象选择不当而使研究结果偏离真实情况而产生偏倚。研究设计上的缺陷是选择偏倚的主要来源,在确定研究对象时表现得最为突出。常见的情况是在研究开始时实验组和对照组就存在着除诊疗措施以外的差异,而缺乏可比性。   信息偏倚:又称观察偏倚、测量偏倚,是指研究过程中进行信息收集时产生的系统误差。测量方法的缺陷,诊断标准不明确或资料的缺失遗漏等都是信息偏倚的来源。   混杂偏倚:流行病学研究中,由于一个或多个外来因素的存在,掩盖或夸大了研究因素与疾病的联系,从而部分或全部地歪曲了两者间的真实联系,称之为混杂偏倚(confounding bias)或混杂(confounding)。引起混杂的因素称为混杂因子(confounder)。   从某种意义上讲,偏倚是抽样调查所无法避免的误差。也就是说,只要是抽样,就会产生偏倚。相应地,要最大限度地控制偏倚,只能通过多次抽样、预实验等手段加以判断。由于许多调查或实验是无法重复或进行预实验的,所以经验在偏倚的处理上也是非常重要的。


简述病因研究中的偏倚的种类及控制措施有哪些

定义及种类:\x0d\x0a\x0d\x0a偏倚是在研究中(从设计到执行的各环节)的系统误差及解释结果的片面性而造成的,使研究结果与其真值出现了某些差值。因为它是由系统误差所造成,加大样本并不能使之减少。一旦造成事实,则无法消除其影响。因此,必须认识偏倚,从设计起直到整个研究过程均要加以控制。病因研究中的偏倚有10种以上,它们可以归纳为选择性偏倚、信息(测量、观察)性偏倚及混杂(混淆)性偏倚。\x0d\x0a(一)选择性偏倚(selectionbias)\x0d\x0a在选择研究对象时,试验组和对照组的设立(纳入标准)不正确,使得这两组人在开始时即存在处理因素以外的重大差异,从而产生偏倚。常见的主要有:\x0d\x0a1.就诊机会偏倚(入院率偏倚,admissionratebias)由于疾病严重程度不同、就医条件不同、人群对某一疾病的了解和认识程度不同等原因而使患不同种类疾病的人(或有某种特性者)的住院率不同。从医院选取对照时,如果没有注意到此点,则可引起偏倚。此种偏倚首先由Berkson发现并记述,因此,将此种偏倚又称为Berkson偏倚或Berkson谬误(fallacy)。\x0d\x0a2.现患病例及新发病例偏倚(prevalence-incidencebias,又叫Neymanbias)此种偏倚易出现在病程较短的严重致死性疾病,如心肌梗死,部分病例在送到医院前已死亡,如果只以存活的现患病例为对象,研究某因素的作用,必然产生偏倚。这些死亡病例通常未计入心肌梗死总发病人数中,以至于所报道的患病数少于实际的发病数。又如,在病例对照研究中有意或无意排除(或加入)某些病例,也可出现偏倚,如研究吸烟与肺癌的关系时,对照组包括了慢性支气管炎和冠心病,由于此二病均与吸烟有关,所以吸烟与肺癌的OR减低,甚至于看不出吸烟作为肺癌的病因作用。患病后改变生活习惯也可以使用病例对照方法探讨病因出现偏倚,如患肺癌后戒烟,患高血压后将饮食口味调淡、不吃动物脂肪(肥肉)、适当增加体力活动等等,都可在病例对照研究中使这些因素的病因作用被抵消。又如,乳腺癌与利血平关系的病例对照研究,在对照组中排除了心血管病人(其中有相当多的高血压病人,他们服用利血平),所以得出利血平是乳腺癌的危险因素的结论。另一个研究将全部病例均纳入,则未发现此相关。\x0d\x0a3.检出信号偏倚(detectionsignalbias,unmaskingbias)某因素如能引起或促进某症候(与所研究疾病的体征或症状类似)的出现,使患者因此而去就医,这就提高了该病的检出机会,使人误以为某因素与该病有因果联系。这种虚假联系造成的偏倚称为检出信号(或检出症候)偏倚。如,曾有研究发现子宫内膜癌与绝经期服用雌激素有关。这个研究结果是因为绝经期妇女服用雌激素会引起不规则子宫出血,因此而就医,得到检查子宫内膜的机会较多,从而增加了发现子宫内膜癌的机会。不服用雌激素的子宫内膜癌常无明显症状,发现机会较少。以刮宫或子宫切除作为诊断子宫内膜癌的诊断时,绝经期服用雌激素的OR为1.7,而以子宫出血就诊者的OR为9.8,二者相差悬殊。显然,以子宫出血就诊增高了OR。此类偏倚即检出信号偏倚。\x0d\x0a4.无应答偏倚(non-responsebias)即研究对象对研究内容产生不同的反应而造成的偏倚。如用通信方式调查吸烟情况,不吸烟者与吸烟者的应答率可以相差悬殊。无应答者的暴露或患病状况与应答者可能不同。如果无应答者比例较高,则使以有应答者为对象的研究结果可能存在严重偏倚。所以在研究报告中必须如实说明应答率,并评价其对结果可能造成的影响。与一部分人无应答相反的情况是有一部分人特别乐意或自愿接受调查或测试。这些人往往是比较关心自身健康或自觉有某种疾病,而想得到检查机会的人。他们的特征或经历不能代表目标人群。由此造成的偏倚称为志愿者偏倚(volunteerbias)。\x0d\x0a总之,无论什么原因使观察组与对照组成员不是来自同一总体,即可造成除研究因素以外的有关因素在两组分布不均衡,从而造成选择偏倚。\x0d\x0a(二)衡量偏倚(measurementbias)或信息偏倚(informationbias)\x0d\x0a对观察组和对照组进行观察或测量时存在频度和(或)强度的差异,而使最终判断结果时出现偏倚。在非盲法观察时,由于观察者知道谁在观察组,、谁在对照组,更易出现此种偏倚。\x0d\x0a1.回忆偏倚(recallbias)特别是在病例对照研究中,需要被观察者回忆过去的情况(甚至久远的情况,如癌的病因学研究),回忆的准确性会受到影响。病例组可能回忆仔细(特别是当怀疑某因素与某病有关时,如吸烟、被动吸烟与某些癌的关系,口服避孕药与下肢血栓性静脉炎、服雌激素与子宫内膜癌等),而对照组回忆则可能不那么仔细,尤其当研究者屡次提醒病例组有否这些因素时(诱导其回答,更容易出现偏倚-寻因性偏倚)。有时某种症状或状态的存在会诱导产生或加强其与某种因素的联系,如前段所举子宫内膜癌,得出与口服雌激素有联系的结论即属此,称为疑因性偏倚(exposuresuspicionbias)。\x0d\x0a2.疑诊偏倚当观察者已知被观察者的某些情况时,在研究时会自觉不自觉地侧重询问、检查有关情况(如对服口服避孕药的妇女,仔细检查其有无下肢血栓性静脉炎,而对有下肢血栓性静脉炎的妇女仔细询问其口服避孕药的历史)就可能得出二者有联系的结论。但实际上可能是偏倚所致。\x0d\x0a3.沾染偏倚(contaminationbias)对照组成员有意或无意应用了试验组的措施。如用低钠盐减少钠摄入与高血压关系的研究时,对照组成员同样可以购得低钠盐(因接受宣传后认为低钠盐可以防止高血压),从而使判断结果时出现偏倚(沾染性偏倚)。试验组成员有意或无意接受了研究因素以外的措施,而使结果有利于试验组,称为干扰。干扰与沾染最容易在非盲法观察的条件下发生。\x0d\x0a(三)混杂(混淆)偏倚(confoundingbias)\x0d\x0a混杂(淆)因子存在时,在分析结果时可能错误地把某一因素当成某一结果的原因。即是存在混杂偏倚。前节曾谈到混杂因子。\x0d\x0a混杂偏倚使研究结论不能反映真实的因果联系。这种偏倚的产生常常是研究者专业知识局限,不了解混杂的存在,或者虽然知道,但忽略了其存在。混杂偏倚常常在资料分析阶段显露出来。因而一旦认识后是可以设法纠正的。\x0d\x0a混杂因素:①不是要研究的暴露因素,而是研究过程中常规地被收集起来的(如年龄、性别、吸烟、饮酒等生活习惯),是一个外部变量(extraneousvariable);②是对研究的疾病的危险因素,或通过其他危险因素而间接起病因作用;③它与所研究的暴露因素之间有统计学的联系,但二者又是独立存在的。\x0d\x0a应结合专业知识去考虑本次研究的结果,可能有什么混杂因素夸大或缩小了其效应指标(RR或OR)。根据可能的混杂因素分析校正的(adjusted)RR或OR(记为aRR或aOR),以与最初所得到的粗的(crude)RR或OR(记为cRR或cOR)比较。如果aRR与cRR或aOR与cOR相近似,则此因素非混杂因素,如相差大则为混杂因素。最常用的方法为按可疑的混杂因素进行分层分析。即是将有此因素的作为一层来比较其RR或OR,而将无此因素的作为另外一层来分析。也可以比较分层前后x2值,此时用Mantel-Haen-szel法比较。如分层前后无差别,则表示分层因素非混杂因素。还可比较分层校正前OR(cOR)与校正后OR(aOR),如有差异说明分层因素为混杂因素。\x0d\x0a\x0d\x0a控制措施:\x0d\x0a\x0d\x0a(一)混杂偏倚\x0d\x0a根据专业知识事先找出可能存在的混杂因素,在设计时注意去掉这些混杂因素。混杂出现在两组分配不均匀的情况,因此,尽量做到齐同对比以防止混杂因素的作用。\x0d\x0a在资料分析阶段显现出来的混杂偏倚,可以按前节所述的方法加以纠正,如分层分析,也可用多元回归分析及标准化等方法加以处理,以识别混杂因素的影响。\x0d\x0a(二)选择偏倚及衡量(测量)偏倚\x0d\x0a这些偏倚是在科研设计及观察阶段所产生,主要因为设计不周及(或)测量带有倾向性而造成。带有方向性,不能以加大样本量加以减少,一旦形成之后即无法弥补,很可能需要重新进行。因此,从设计之初就要考虑到各个环节可能出现的偏倚,而加以防止,一般应注意以下几点:\x0d\x0a1.设计方案及研究方法的选择应当选择论证强度大的设计方案。\x0d\x0a为避免选择性偏倚,首先的设计方案应是随机对照设计方案。有严格的诊断标准和纳入标准的队列研究方案也较好。由于病例对照研究在临床较易执行,因此,较多使用。此时必须注意严格选定有代表性的研究对象(病例及对照),使病例与对照均衡,资料可靠、分析正确,或应用多因素分析方法。\x0d\x0a2.严格限定纳入标准规定纳入与排除的标准。病例与对照的诊断应有“金标准”。尽可能采取随机分组法。病例对照研究使用配比法,可使病例与对照组有良好的可比性。测量和判定结果时实行盲法,尽量应用客观指标。分析时采用分层分析法及对率进行标准化等等。要有良好的科研作风及严谨的科学态度,争取病人良好的依从性及减少失访率。


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