時間：2022-04-02 14:29:23
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2建議
2.1健康教育從備孕開始針對妊娠前、妊娠期、分娩期、產褥期、新生兒期各時期的特點，對夫妻雙方進行生理知識的普及教育。我國很多有條件的公立醫院和私立機構都有設立孕婦學校，但大多數內容簡單，形式單一，效果不很理想?？梢越梃b國外的先進經驗，課堂講解和實際操作相結合，鼓勵夫妻雙方甚至是老人一同參與，如妊娠前的生理及心理準備，妊娠期的母胎變化，孕期營養、衛生及用藥，孕期的各種自我監測方法，分娩前的準備，正常的分娩過程，陰道分娩的好處，如何能陰道分娩成功，產褥期的康復，新生兒的護理方法等等。掌握了基本的生理衛生知識，可以學會孕期的自我監測，有利于早期發現和治療妊娠并發癥及合并癥，早期發現和處理異常胎位、發育異常，減少了巨大兒的發生，有利于降低剖宮產相對指征的發生率。通過健康教育的普及，可以增強孕婦及家屬陰道分娩的信心，使無指征的手術比率降低，而且在產程中這部分人更容易理解與溝通，有利于產科醫生迅速、正確的選擇。尤其重要的是健康教育的長期性，經過幾代人的持續性宣教，相信人們的孕產保健知識可以得到全面的提高。
1、統計范圍
GDDS將國民經濟活動劃分為五大經濟部門：實際部門、財政部門、金融部門、對外部門和社會人口部門。對每一部門各選定一組能夠反映其活動實績和政策以及可以幫助理解經濟發展和結構變化的最為重要的數據類別。系統提出了五大部門綜合框架和相關的數據類別以及指標編制和公布的目標，鼓勵以適當的、反映成員國需要和能力的頻率和及時性來開發和公布指標。選定的數據類別和指標分為規定的和受鼓勵的兩類。
規定的數據類別包括：（1）來自綜合框架中的核心部分，如實際部門的國民帳戶總量、財政部門的中央政府預算總量、金融部門的廣義貨幣和信貸總量、對外部門的國際收支總量；（2）追蹤分析統計類目，如實際部門的各種生產指數、財政部門的中央政府財政收支和債務統計、金融部門的中央銀行分析帳戶、對外部門的國際儲備和商品貿易統計；（3）與該部門相關的統計指標，如實際部門的勞動市場和價格指數統計；（4）社會人口數據，包括人口、保健、教育、衛生等方面統計。
除規定的數據類別以外，GDDS鼓勵成員國更多的統計信息，以增強成員國經濟實績和政策的透明度。如實際部門列出儲蓄、國民總收入指標，財政部門列出利息支付和償債預計數據等。
GDDS認為，系統所包括的大多數數據類別都是由各國官方機構編制的。將私人部門編制的數據包括進去將更有助于觀察經濟的全貌，并使各國數據的范圍更加一致。但是，將一些由私人機構編制的數據包括在系統內會增加工作的復雜性，比如由官方轉發這些數據隱含著對這些數據質量的認可，官方必須對在公眾獲得、數據完整性和數據質量方面的責任做出調整。
2、公布頻率
公布頻率是指統計數據編制的時間間隔。某項統計數據的公布頻率需要根據調查、編制的工作難度和使用者的需要來決定。系統鼓勵改進數據的公布頻率。GDDS對列出的數據類別的公布頻率作了統一規定。例如，GDDS要求國民帳戶、國際收支平衡表按年公布，廣義貨幣概覽按月公布，匯率則每日公布。
3、公布及時性
公布及時性是指統計數據公布的速度。統計數據公布的及時性受多種因素制約，如資料整理和計算手續的繁簡、數據公布的形式等。GDDS規定了間隔的最長時限，如按季度統計的GDP數據規定在下一季度內，按月度統計的生產指數規定在6周至3個月內公布。
GDDS將選定的數據類別分為規定性和鼓勵性兩類，目的是給予參加國公布統計數據一定的靈活性。鼓勵性一類是要成員國爭取的，條件不具備的可以暫不。有些數據類別下構成要素后面注明“視具體情況”，即成員國認為該項統計不符合本國實際的，可以不編制。GDDS規定的周期和及時性也列出一些靈活處理和變通的辦法。
GDDS有關數據方面的內容及要求如下：
GDDS的數據規范
A、綜合框架
核心框架
范圍、分類和分析框架
受鼓勵的擴展
頻率
及時性
國民帳戶
編制和公布全套的名義和實際國民帳戶總量和平衡項目，得出國內生產總值、國民總收入、可支配總收入、消費、儲蓄、資本形成、凈貸款、凈借款。編制和公布有關的部門帳戶以及國家和部門的資產負債表
年度
10-14個月
中央政府操作
編制和公布交易和債務的綜合數據，需強調：1）包括所有的中央政府單位；2）使用適當的分析框架；3）建立一整套詳細的分類標準（稅收和非稅收收入、經常性和資本性支出、國內及國外融資），并適當細分（根據債務持有人、債務工具和幣種）。
廣義政府或公共部門操作數據，在那些地方政府或公共企業操作具有重要分析或政策意義的國家尤其鼓勵。
年度
6-9個月
廣義貨幣概覽
編制和公布綜合的數據，需強調：1）包括所有的存款公司（銀行機構）；2）使用適當的分析框架；3）建立對外資產和負債、按部門分類的國內信貸以及貨幣（流動性）和非貨幣債務構成的分類標準。
月度
2-3個月
國際收支
編制和公布綜合的國際收支主要總量數據和平衡項目，包括：貨物和服務的進口和出口、貿易差額、收入和轉移、經常項目差額、儲備和其他金融交易、總余額，并適當進行細分。
國際投資頭寸和總體經濟外債數據（如果這些數據具有重要的分析和政策意義）
年度
6-9個月
GDDS的數據規范
B、數據類別和指標
數據類別
核心指標
受鼓勵的總量及構成
頻率
及時性
實際部門
國民帳戶總量
國內生產總值（名義和實際）
國民總收入、資本形成、儲蓄
年度（鼓勵季度）
6-9個月
生產指數
制造業或工業
初級產品、農業或其他指標
視具體情況
月度
視具體情況
所有指標都為6周-3個月
價格指數
消費者價格指數
生產者價格指數
月度
1-2個月
勞動力市場指標
就業、失業，工資/收入，視具體情況
年度
6-9個月
財政部門
核心指標
受鼓勵的指標
頻率
及時性
中央政府預算總量
收入、支出、差額和融資，視具體情況進行細分（根據債務持有人、債務工具和幣種）
利息支付
季度
1個季度
中央政府債務
內債和外債，視具體情況適當細分（按幣種、期限、債務持有人和債務工具）
政府擔保債務
年度（鼓勵季度）
1-2個季度
金融部門
核心指標
受鼓勵的指標
頻率
及時性
廣義貨幣和信貸總量
凈對外頭寸、國內信貸、廣義或狹義貨幣
月度
1-3個月
中央銀行總量
儲備貨幣
月度
1-2個月
利率
短期和長期政府債券利率，政策可變利率
貨幣或銀行間市場利率及一套存貸款利率
月度
高頻率（如月度）
股票市場
股票價格指數，視具體情況
月度
對外部門
核心指標
受鼓勵的指標
頻率
及時性
國際收支總量
貨物和服務的進口和出口、經常帳戶差額、儲備、總差額
總體經濟的外債和償債數據，視具體情況
年度（十分鼓勵季度）
6個月
國際儲備
以美元標價的官方儲備總額
與儲備有關的負債
月度
1-4周
商品貿易
總進口和總出口
較長時間的主要商品的分類
月度
8周-3個月
匯率
即期匯率
每日
高頻率（如月度）
社會-人口數據
核心指標
頻率
人口
人口；人口增長率；城市人口；農業人口；人口性別；人口的年齡構成
各國公布頻率會各不相同；及時性
保健
每個醫生照顧人口數；預期壽命；嬰兒/兒童/產婦死亡率
也不盡相同
教育
成年人文盲率、學生-教師比率、小學/中學入學率
貧困狀況
獲得潔凈水的情況、衛生；每個房間居住的人數；收入分配；最低收入標準以下的家庭數
二、公布數據的質量
GDDS從兩個方面的內容來評估公布的統計數據質量，即：提供統計數據的文字說明和提供統計數據的交叉檢驗。
統計數據質量是個難以界定、因而不易評估的概念。為了便于檢查，GDDS選定兩條規則作為評估統計數據質量的標準。一是參加國提供數據編制方法和數據來源方面的資料。資料可以采取多種形式，包括公布數據時所附的概括性說明、單獨出版物和可從編制者得到的有關說明。同時也鼓勵成員國準備并公布重要的關于數據質量特征的說明（例如，數據可能存在的誤差類型、不同時期數據之所以不可比的原因、數據調查的范圍或調查數據的樣本誤差等）。二是提供統計類目核心指標的細項內容、及與其相關的統計數據的核對方法，以及支持數據交叉復核并保證合理性的統計框架。為了支持和鼓勵使用者對數據進行核對和檢驗，規定在統計框架內公布有關總量數據的分項，公布有關數據的比較和核對。統計框架包括核算等式和統計關系。比較核對主要針對那些跨越不同框架的數據，例如，作為國民帳戶一部分的進出口和作為國際收支一部分的進出口的交叉核對。
與數據質量密不可分的是制定和公布改進數據的計劃。所準備和公布的改進計劃應包含所有數據不全的部門。統計當局應表明下述立場中的一個：（1）針對已發現不全的改進計劃；（2）最近實施的改進措施；或（3）國家認定不需再改進。
三、數據公布的完整性
為了實現向公眾提供信息的目的，官方統計數據必須得到用戶的信賴；同時，統計使用者對官方統計的信任感歸根到底是對官方統計數據編制機構的客觀性和專業性的信任。而統計機構的工作實踐和程序的透明度是產生這種信任的關鍵因素。因此，為了監督統計數據的完整性，GDDS規定了4條檢查規則：
(1)參加國必須公布編制統計數據的條件和規定，特別是為信息提供人保密的規定。統計機構進行統計所依據的條件和規定可以有多種形式，例如統計法、章程和行為規則，其中所包含的條件和規定可以針對統計單位與上級部門之間的關系，收集數據的法律權限，向公眾所收集數據的要求等等。為信息提供人保密是形成使用者對官方統計客觀性信任的關鍵所在，GDDS、SDDS建議在國家的統計立法和統計主管官員權限中反映出來，或者明文規定官方必須為個人調查答卷保密。
(2)關于數據公布前政府機構從內部獲取數據的說明。GDDS要求開列數據編制機構以外的、可以在數據前獲得數據信息的政府人員名單及職位。這種做法主要針對那些具有政治或其他敏感性的數據。
(3)政府部門在數據公布時的評述。列出數據后哪些政府部門有資格進行評論，因為政府部門的評述不一定象官方統計編制機構那樣具有很高程度的客觀性，政府部門對數據的評論往往帶有政治偏見。這種做法的目的使公眾了解這些評述的出處。
(4)必須提供數據修正方面的信息并提前通知統計方法的重大修改。為了增加統計數據編制機構做法的透明度，本項規范要求提供關于過去所做的修正以及今后可能修正的主要原因的信息。關于統計修正的主要原因的信息包括進行修正所遵循的原則和以往修正數據的幅度;在公布修正原則和修正后的數據之前，應先制定修正原則，然后再相應地修改數據。在建立統計制度過程中，統計方法會發生變化。事先通知可采取多種形式，至少應該在最后一次公布未修改數據時做簡短說明，這種說明應指出將要做出何種修改以及從那里可以獲得更詳細的信息。
二、構建職?！八木S一體”人際交往輔導活動網絡
（一）組織開展以人際交往為主題的各類
教育宣傳活動，給予職校學生積極的引導和正確的指導我們應在平時積極利用集合、大型集會、班主任陣地對職校學生進行積極人際交往心理品質的健康文化宣傳，充分利用每周一的“師生旗下講話”“主題教育月”“班會活動”等進行宣傳，使積極人際交往的心理健康理念深入人心。同時，我們應通過人際交往講座活動，給予職校學生積極的引導與正確的指導。一是讓中職學生懂得交往，使中職學生懂得人際交往的意義，使學生明白只有在交往中才能曉得別人對自己的要求和評價，學習別人的長處，增強自己對社會的適應能力并逐步接觸和認識到復雜的社會關系，為將來立足社會打下基礎。二是讓中職學生樂于交往。中職學生樂意與人交往，就能在交往中鍛煉自己的積極思維和應對能力，在群體生活中提高自己的適應力和競爭力。三是讓中職學生慎重交往。我們應教育中職學生慎重擇交，知道交到不好朋友會受其消極影響，如果與社會上不三不四的人交往，也許會受其影響而誤入歧途。四是讓中職學生善于交往。我們應教給中職生交往的藝術，使他們養成禮貌待人的習慣，學會尊重別人，會用商量的口吻與人交談；有損于別人時，能主動道歉，請求原諒。
（二）組織開展各種豐富多彩的人際交往輔導活動，以分類分層的方式幫助職校學生疏導各種人際交往困惑問題
根據職校學生中存在人際交往困惑問題的種類與輕重，我們應組織各班開展各種小團體的人際交往輔導活動、主題班會、座談會等。其人際交往輔導活動的主題有：“年輕的朋友來相會———高一新生‘人際適應’團體心理輔導活動”“當自己被別人誤解的時候……”“AboutLove（關于愛情）”“放棄，是為了更好的追求———談異往”“做負責任的決定”“花開應有時———如何對待我們的‘愛情’”“我們需要溫暖和睦的家———改善親子關系活動課”“媽媽我想對你說”“感恩的心，感謝有你”等。通過輔導活動課的形式，我們教師可以對存在人際交往困惑問題的中職學生有更全面與客觀的了解，為進一步開展個別心理咨詢與輔導工作提供了大量珍貴的第一手素材，同時也積累了不少的教育成果。如由本校班主任教師設計的心理輔導活動教案《知養育情報父母恩》，錄攝的輔導活動課《花開應有時———如何對待我們的“愛情”》，撰寫的論文《職校教師更應教會學生如何做好人》《中職學校入學新生心理調適的探索與實踐》《職校師生信任危機干預措施的探索與實踐》《如何建立良好的師生關系》《職高師生心靈互動模式的探索與實踐》《構建和諧校園文化促進學生健康成長》等教育成果分獲全國、省、市一、二、三等獎。
（三）深入開展“與你心靈有約”個別心咨心輔活動，及時有效地幫助存在人際交往障礙的職校學生
為使教育輔導工作開展得更為深入與細致，在考慮全體學生的同時，我還兼顧個體，建立“特殊”學生的個案跟蹤調查，有針對性地對“特殊”學生進行心理輔導，并做好記錄。如連同校女職委、星級工作區、心理輔導站發起的組織師生“手牽手，心連心”結對活動和連同德育處新出臺實施的“德（心）育導師制”工作方案。現在，各班人際交往特殊生的情況正在發生令人可喜的變化，為我的實踐研究積累了又為可貴的經驗與做法。如由本校心理輔導教師撰寫的典型個案心理輔導案例《自卑自信成功》也受到了上級主管部門的肯定，被評為本市心理健康教育優秀成果一等獎。
（四）設立班級心育宣傳委員，組建職校陽光心理社團，充分發揮職校學生自我教育與服務的作用
一是為充分發揮學生干部的人際交往心理輔導橋梁和紐帶作用，每班均可選一至兩名性格開朗并能耐心助人的學生作為班級心育宣傳委員，并在此基礎上組建成各年段的心育宣傳委員班，由心理輔導站的教師根據各年段學生的人際交往實際心理需求，組織開展隔周一次的心育心輔培訓活動，提升他們的心理理論知識和同伴輔導工作技巧，使心育宣傳委員能做到及時了解班級同學的心理動向，及時協調班級人際關系，解決一些同學的心理疑難問題，當好同學的“知心朋友”，成為教師的“好幫手”。二是通過組建校陽光心理社團，為職校學生積極搭建自我演繹校園心理劇的活動舞臺，創設各種人際交往的活動場景，增強職校學生的交際能力。如為職校學生設計多種不同的角色，或是處于負責人的地位，或是接受別人的指導，或是主動表現自己，或是學會欣賞別人……經過一段時間，學生就能正確理解不同角色，把握自己在活動中的地位，明白該怎么做，不該怎么做，從而與同學愉快地交往。又如，為職校學生創設多種多樣的活動場景，使學生置于多種不同的交往關系中，處于不同地位與同學交往，使學生心理活動內容得到豐富，個性得到發展。我們還可以采用不同的活動方法、內容和組織形式，訓練職校學生具備不同的組織能力、動手能力、配合能力、協調能力，以及一定的應變性、主動性、互諒性和互補性等交往心理品質。此外，我們還可以通過擴大活動交往范圍，有目的、有意識地帶領職校學生接觸成人社會，開展校外實踐、社會調查等活動，讓學生與不同年級的陌生同學交友等，使學生學習別人良好的生活經驗，懂得尊重別人，愛護他人，形成良好健康的交往態度。目前，本校以各班心育宣傳委員為社團骨干、眾多“校園陽光使者”為社團主力的?！瓣柟庑睦砩鐖F”已成為校內學生社團中規模最大、影響力最廣、特別受廣大學生歡迎與廣泛參與的熱門社團之一。同時，其活動成效突出，也受到了多家新聞媒體與上級部門的積極肯定，并獲得了本市“優秀學生社團”的榮譽稱號。
2結果
剔除由于數據缺失影響統計分析的檢測個案后，有效檢測個案共251例(通道)。10mL/h和60mL/h的流速測試結果分別見表1和表2。可見流速為10mL/h的合格率為64.9%，60mL/h的合格率為93.2%。表3所示為平均流速接近或大于流速設定值兩倍的流速測試原始記錄。圖3和圖4所示分別為低阻塞壓力和高阻塞壓力報警統計分布圖，結果表明低阻塞壓力分布的合格率為38.4%，低于和高于合格范圍的占比分別為50%和11.6%。高阻塞壓力分布的合格率為13.4%，低于和高于合格范圍的占比分別為84.3%和2.3%。高低阻塞壓力均合格的儀器僅有29臺。
3討論
由表1可見10mL/h流速相對誤差小于－5%的微量注射泵占30.3%，由表2可見60mL/h流速相對誤差小于－5%的微量注射泵占4.8%。由于10mL/h和60mL/h流速測試的累積流量分別為5mL和10mL，可見增加測試的累積流量可以顯著改善流速測試結果。推頭和滑桿中存在粘稠液體或金屬滑桿生銹，或者推頭松動造成推頭和滑道之間摩擦力增大，均會導致測量流速偏低。噴除銹清潔劑清洗后微量注射泵流速精度合格。
表3中序號1和2的60mL/h流速誤差在±5%內，而10mL/h流速明顯大于流速設定值的兩倍，且10mL/h流速測試的累積流量大于設定值5mL的兩倍，這里的測試誤差主要是由10mL/h測試中測試人員人為推動推頭造成的，重新測試發現流速測試合格。序號3－6流速均接近設定值的兩倍，且有部分數據缺失(表3中用“0”表示)，這里的數據缺失是由于完成一項流速測試發現流速誤差過大因而未對另一項流速進行測試，屬于測試人員的主觀行為。雖然10mL/h和60mL/h測試結果中各有一組數據缺失，不會影響10mL/h和60mL/h的流速測試結果中相對誤差的一致性，但會影響兩組流速的合格率。考慮這兩組缺失數據的影響，流速為10mL/h和60mL/h的合格率分別應該修正為64.5%和92.8%。如表3序號3－6所示，共有四臺(占比1.59%)微量注射泵流速接近設定值的兩倍，檢查發現內部芯片引腳短路，更換芯片后微量注射泵工作正常。
2統計分析
2.1單因素方差分析單因素方差分析是檢驗多個總體均值是否相同的一種統計方法。其中，MSA為組間均方，MSE為組內均方，r為因素水平數，n為全部觀測值的個數。
2.2Kruskal-Wallis檢驗在方差分析中，如果不假定總體的分布，而僅假定各總體具有類似的分布(除了未知參數可能不同)，即可用非參數單因素方差分析的Kruskal-Wallis檢驗來解決多樣本位置參數的檢驗問題。原假設和備擇假設如下。
2.3甲亢周麻的統計分析本文中的計量資料以x±s表示，采用SPSS17.0軟件進行分析，顯著性水平均為0.05。利用SPSS17.0軟件，經檢驗知甲亢周麻發作時輕、中、重度低鉀組間的心率和發作間期血鉀濃度符合正態分布及方差齊性，故而采用單因素方差分析（ANOVA）；而首次發病年齡、總發作次數、甲狀腺功能（FT3、FT4、TSH濃度）經檢驗不符合正態分布，采用Kruskal-Wallis檢驗（K-W）。具體檢驗結果見表1。根據以上檢驗結果知所有假設檢驗均接受原假設，即首次發病年齡、總發作次數、心率、發作間期血鉀濃、甲狀腺功能（FT3、FT4、TSH）在甲亢周麻發作時不同血鉀濃度組間無明顯差異。
3討論
甲亢合并周期性麻痹患者約90%來自亞洲，尤以我國和日本更為多見，占甲亢病人的2%，西方少見。在性別構成上，青壯年男性多見，本組81例患者，男性62例，女性19例，發病年齡18-57歲，平均年齡（31.1±9.4）歲。
甲亢周麻病程長短不一，多以雙下肢或四肢對稱性肌無力為首發癥狀入院，嚴重者可累及呼吸肌，多于夜間或清晨發作，勞累、飲酒、飽食、感染、受涼等因素為常見誘因，研究表明鉀離子在細胞內外的轉移具有晝夜節律性，夜晚睡眠時鉀離子向細胞內轉移相對多于白天，正常人不會引起血鉀的明顯波動，甲亢病人卻可能因此而于夜晚出現周期性麻痹。本病為自限性疾病，一般持續數小時，發病時血鉀下降，可于休息或補鉀后緩解，甲亢癥狀輕重不一，甲亢控制后周期性麻痹癥狀可明顯減輕，但周期性麻痹也可于甲亢發生前及治療后發生，本組資料根據發作時血鉀降低程度分為三組，各組間的心率、甲狀腺功能（FT3、FT4、TSH濃度）未見明顯差異，說明發作時血鉀降低程度不受甲亢癥狀的影響，與文獻報道一致。在對三組間總發作次數、首次發病年齡、發作間期血鉀進行比較后觀察發現雖然發作時血鉀下降程度不一，但其總發作次數、首次發病年齡、發作間期的血鉀情況卻無明顯差別。甲亢合并周期性機制尚未明確，研究認為甲亢時甲狀腺激素可直接刺激骨骼肌細胞鈉-鉀-ATP酶的活性增高，鉀離子進入細胞內增多，血清鉀離子下降，肌膜電位過度極化，進一步加重低鉀對神經肌肉的作用，并對甲亢患者細胞膜上該酶活性進行測定，證實其活性增高，且甲亢周麻患者高于單純甲亢者，酶活性治療前高于治療后。甲狀腺激素可促進腎上腺素的分泌，增加β受體的數量和敏感性，促進由兒茶酚胺介導的細胞鉀攝取。
學術論文是科學研究成果的重要表現形式之一，一個機構在公開期刊上發表學術論文的數量和質量是其科學研究水平的一個重要標志。近來來，隨著我國高職教育發展，高職院校越來越重視科研工作。本文對湖北9所國家示范性高職院校和國家骨干高職院校2003-2012年學術論文統計分析，從發文量、被引頻次、下載頻次和H指數等方面說明湖北9所高職院校學術論文的現狀及發展趨勢。
1.數據來源
利用CNKI（中國國家知識基礎設施，China National Knowledge Infrastructure）的《中國引文數據庫》進行檢索，鑒于得到檢索結果的準確性，檢索策略為機構分別選擇湖北4所國家示范性高職院校（武漢職業技術學院、武漢船舶職業技術學院、湖北職業技術學院和武漢鐵路職業技術學院）和5所國家骨干高職院校（黃岡職業技術學院、襄陽職業技術學院、十堰職業技術學院、鄂州職業大學和武漢軟件工程職業學院），發表時間選擇“2003-2012年”，來源類別選擇“全部期刊”，匹配方式為模糊。
2.統計結果及分析
2.1發文量統計分析
發文量是衡量一個單位學術成果的重要指標，不僅能體現其科研水平，同時也能說明其學術氛圍。湖北9所高職院校2003-2012年共計發文21472篇，表1展示了湖北9所高職院校近十年學術論文發文排名：
從圖1可知，黃岡職業技術學院發文量最高，即4694篇，占總發文兩量的22%。在從近十年總體趨勢來看，湖北9所高職院校2003-2012年學術論文發文量呈現增長趨勢，說明了湖北9所高職院校的學術成果和科研水平在穩步提升。
2.2被引頻次統計分析
被引頻次是評價論文質量的重要指標之一，一般情況下被引頻次越高，該論文的科學知識生產質量越高，原始創新的成分越多。應用《中國引文數據庫》查詢，湖北9所高職院校近10年總被引頻次為29731次，它們多數發表在專業期刊上，而專業期刊的讀者群較集中，表明了這些論文的學術關注度較高。從表2可知近十年湖北9所高職院校被引頻次排名，其中襄陽職業技術學院被引頻次最高，即6458次。從總體趨勢來看，2003-2012年湖北9所高職院校被引頻次呈現增長趨勢，說明了湖北9所高職院校的學術論文的質量也進一步提高。
2.3下載頻次統計分析
下載頻次是一個日漸公認的評估指標，直觀上能夠與該文獻的被閱讀次數相對應，是一個日漸公認的評估指標。被引頻次越高，學術影響力越大；下載頻次越高，說明讀者對期刊的興趣越大。2003-2012年湖北9所高職院?？傁螺d頻次為1765319次，從表3可知2003-2012年湖北9所高職院校被引頻次排名，其中襄陽職業技術學院下載頻次最高，即378183次，年均下載頻次37818篇。從總體趨勢來看，2003-2012年湖北9所高職院校下載頻次呈現增長趨勢，讀者關注度進一步增加。
2.4H指數統計分析
H指數（H index）是一個混合量化指標，可用于評估研究人員的學術產出數量與學術產出水平。H指數是2005年由美國加利福尼亞大學圣地亞哥分校的物理學家喬治·希爾施提出的。
一個人在其所有學術文章中有N篇論文分別被引用了至少N次，他的H指數就是N。h指數也可以推而廣之，用于到對某一個機構的科研績效評價。機構的H指數是指該機構至多有H篇論文分別被引用了至少H次。如一個機構發表的900篇文章中，有100篇論文被引用了100次以上，他的H指數是100。從表4可以看出，襄陽職業技術學院和黃岡職業技術學院H指數最高，同為15，高于其他7所高職院校的H指數。
3.結語
本文數據源是CNKI，由于存在一些期刊論文沒有被CNKI收錄的情況，或者在收錄期刊年限等問題上的一些差異，會導致統計結果存在一定偏差。但本文所作的統計分析能在整體上概括湖北9所高職院校2003-2012年學術和科研的情況，希望能為高職院校建設發展提供參考。（作者單位：武漢船舶職業技術學院圖書信息中心）
2實驗概況及結果
2．1原材料、配合比水泥為天津水泥股份有限公司生產的駱駝牌P•O42．5普通硅酸鹽水泥;實驗所用砂為天然河砂，細度模數為2．6的中砂;石子選用連續級配的碎石，粒徑5～20mm;水為普通自來水。水灰比為0．49，砂率為36%，實驗配合比見表1。
2．2實驗方法和結果試件采用課題組自行設計的U型混凝土試件，(采用U型試件能夠預先確定試件開裂的位置，利于實驗結果的觀察和記錄，提高可預知性［10］。)其尺寸為:兩個矩形長腳其長×寬為85mm×50mm，厚度為65mm;半圓形拱的內外半徑分別為85和135mm。U型試件的成型采用自制的鋼制模具，同時為了減少人為因素造成的影響，采用質量控制的方法嚴格控制U型混凝土試件間的差異性。試件成型后24h脫模，并放入標準養護室養護28d。并在進行抗沖擊實驗前4h從養護室把試件取出，并將外表面擦拭干凈、晾干。根據目前已有落錘沖擊實驗的基本原理和思路，實驗采用本課題組自制的、帶有滑軌和鋼制底座的自由落錘抗沖擊裝置，如圖1所示。落錘采用高強鋼材制作而成，取其4個質量水平分別為0．875，0．8，0．675和0．5kg，實驗時，落錘的沖擊高度為400mm。應變片的粘結參照文獻［12-13］，將應變片粘貼在混凝土U型試件幾何中心底部受拉區的中部，以及側表面的上邊緣處，粘貼應變片時先用砂紙將試件貼片處的表面打磨平整，并用酒精將其擦拭干凈，然后粘貼應變片。實驗時將該側表面面對觀測者，并將應變片與動態數據采集系統相連接。沖擊實驗的過程、裂縫的觀測及沖擊次數的判斷，參照文獻［13］和［14］中附錄D的方法進行:將試件放在落錘的正下方，并將自制的落錘從一定的高度自由落下沖擊試件，至沖擊后落錘完全靜止;每完成一次沖擊即為一個循環，如此反復多次，仔細觀察試件表面，當試件從無裂縫到產生第一條微裂縫時，即試件底部受拉區的應變值發生突變時，記錄下此時的沖擊壽命，即為初裂沖擊壽命N1;當試件底部裂縫向上發展并將貫穿整個截面時，記錄下此時的沖擊壽命，即為破壞沖擊壽命N2。每組12個試件，共48個試件，其沖擊實驗結果如表2。
3沖擊壽命的Weibull分布分析
3．1沖擊壽命的威布爾描述鑒于沖擊實驗破壞機理與疲勞實驗破壞機理的相似性，參照文獻［9］中威布爾分布關于疲勞壽命的描述，將威布爾分布理論用于沖擊壽命N的概率統計分析。若沖擊壽命N服從3參數威布爾分布。在上述式(3)和(4)中，N0、Na、b3個參數分別對應著γ、η、β，即分別代表最小沖擊壽命參數、尺度參數和形狀參數。并注意到，當沖擊壽命N的隨機取值為Na時，利用上述式(4)，可求得F(Na)=1－1/e=0．632，為固定值，與其它參數值的大小無關，此時沖擊壽命Na也被重新標度為特征沖擊壽命參數。并且當最小沖擊壽命參數N0的取值為0時，3參數威布爾分布變為雙參數威布爾分布。
3．2威布爾分布檢驗累積失效概率函數為F(N)，則生存概率函數(或可靠性函數)的表達式為。可見，若X和Y之間存在近似的線性關系，即相關系數R2較大時，則可以證明雙參數威布爾分布可以合理的描述U型混凝土試件的抗沖擊壽命參數。并可以由線性回歸分析，得出參數b、bln(Na)和相關系數R2的值。驗證過程分成兩步來實現，首先，將沖擊實驗中每一組試件的抗沖擊壽命參數(N1，N2)按順序統計量的形式從小到大排列，并給出未排列前原始實驗數據所對應的秩序數i;然后用F(N)和R(N)的期望估計來原始3參數威布爾分布公式(1)中的參數(β、η、γ)進行重新標度，并考慮到混凝土材料在沖擊實驗中存在最小沖擊壽命的問題，令b=β，Na－N0=η，N0=γ，即T～W(β，η，γ)變為N～W(b，Na，N0)。則在同一落錘質量水平作用下，各U型混凝土試件沖擊壽命N的分布規律可以由以下概率密度函數表示。對于沖擊實驗結果表2中的沖擊壽命(N1，N2)，按照上述方法及公式(7)，以Y=ln{ln［1/R(N)］}為縱坐標，X=ln(N)為橫坐標，通過最小二乘法進行線性回歸分析，得到在4種落錘質量水平下的回歸直線圖及對應的回歸參數b、bln(Na)和相關系數R2的值分別如圖2和表3所示，其擬合所得直線斜率即為雙參數威布爾分布的形狀參數b。由上述分析及圖2和表3可見，其相關系數R2的值均大于0．9，所以X=ln(N)和Y=ln{ln［1/R(N)］}之間存在明顯的線性關系，即上述公式(7)成立，從而證明雙參數威布爾(Weibull)分布可以合理地描述混凝土的初裂沖擊壽命(N1)和破壞沖擊壽命(N2)。
一般來說，橋梁結構的偏載系數與橋梁行車道布置關系最為密切。目前國內建成的桁式組合拱橋行車道寬度有3種類型：用于縣道以下行車道寬7.0m的橋梁及用于2、3級公路行車道寬9.0m和12.0m的橋梁。為此，本次研究選擇了5座代表這3種行車道寬度的橋梁進行結構靜載試驗。5座試驗橋梁概況見表1。
1.2測試方法及測點布置
1.2.1測試方法及偏載系數計算靜載試驗在特定工況下(根據有限元模型確定)進行，采用BX120-80AA、BX120-3AA應變片，ZSY-16B3智能應變儀，YJ-26靜態電阻應變儀，量程0～30mm機電百分表，WILDNI002精密水準儀，JC-10讀數顯微鏡等試驗設備，對控制截面(上弦桿跨中截面，虎口處上弦、下弦，實腹段截面，雙豎桿中間截面）進行應變檢測，靜載試驗按荷載等效原則進行布載。本文將桁式組合拱橋活載偏載系數定義為：平面分析中，當活載偏載下箱梁畸變產生的正應力不能計算時需要考慮的增大系數，其大小為偏載正應力與正載正應力的比值。桁式組合拱橋的偏載系數計算公式如下：
1.2.2試驗控制截面為充分掌握主拱、上弦桁架在偏載作用下的橫向受力狀況，通過偏載試驗實測數據進行統計分析，得出桁式組合拱橋的偏載系數分布規律。文獻[4-8]根據結構特點并結合荷載試驗應力測試要求，就試驗控制截面選擇提出了建議，具體為：主跨實腹段跨中設1個控制截面，主跨空實腹交界處附近上下弦設1個控制截面，主跨上弦桿設2個控制截面，主跨下弦桿設2個控制截面作為試驗控制截面。以貴陽至黃果樹汽車專用公路花魚洞大橋為例，結合該橋橋跨、上下弦箱體橫斷面，介紹試驗測試控制截面的縱橋向位置選擇及其橫橋向應變粘貼位置?？v橋向試驗控制截面布置見圖1，截面橫向應變測點布置位置見圖2。
2加載試驗及其結果分析
2.1靜力試驗內容及加載工況本文靜力試驗內容主要包括控制截面應變（應力）檢測。試驗檢測主要包括相應控制截面的正載、偏載工況測試，具體見表2。
2.2檢測結果分析采用應變片和應變檢測儀進行檢測。根據材料彈性模量理論值換算主要控制測點的應力，并將其與理論計算應力進行比較。限于篇幅，本文未列出5座橋梁檢測截面的測試數值，僅列出了其實測偏載系數，見表3。從表3可以看出，車行道寬度為7.0m時，兩河口大橋、斯拉河大橋、劍河大橋以及西溪干溝橋（小偏心加載時）偏載系數范圍為1.04～1.32，均值為1.08～1.20；車行道寬度為9.0m時，花漁洞大橋偏載系數范圍為1.07～1.29，均值為1.21；車行道寬度為12.0m時，西溪干溝橋（大偏心加載偏載）系數范圍為1.20～1.61，均值為1.41。由此可知，橋梁的偏載系數是存在的，且與橋梁的行車道寬度存在著明顯的關系。既有橋梁在設計時，前期設計的橋梁未考慮其影響，后期設計的橋梁雖然考慮了其影響并采用1.15的偏載系數，但未充分考慮到橋梁寬度不同的情況，與設計建設的預期是不一致的。
(1)記錄網站的訪問數據；
(2)分析記錄數據；
(3)為網站建設策略的改進提供依據。
1.1系統原理
由于網絡站點和數據庫本身具備了訪問計量功能，各自的信息資源收藏狀況便于人們掌握，并且能自動記錄讀者訪問的登錄情況，如登錄名、登錄時間、瀏覽文件、讀者的來源地址等，這些數據資料能夠準確反映讀者訪問信息和來源分布等情況，所以依據圖書館網絡讀者訪問統計的工作內容，制定相應的分析指標，并收集網絡讀者訪問圖書館信息資源站點形成的日志文件，然后利用日志統計工作軟件定時對日志文件進行處理，得到統計數據，并動態生成各種表達形式的能滿足圖書館各項統計分析工作的報表。最后把生成的分析報表導入到數據庫中出去。
圖書館各個網絡資源站點建設人員可通過瀏覽網絡讀者訪問流量統計分析報告，分析和了解讀者的訪問需求，從而做好網絡信息資源的建設工作。
讀者行為分析研究則可通過對分析報告進行質化研究，并結合一般調查法、咨詢研究法對讀者的信息尋求行為進行研究。
本系統還可利用統計分析的結果來對系統自身工作進行評估和調整。
1.2分析指標
傳統圖書館的分析指標和計量方法，雖然和數字化圖書館有很多不同，但使用的目的及計量的準則并沒有太大實質性差異[4]。
參考傳統圖書館的分析指標以及國內外類似的研究結果選定了下列10個分析指標：
(1)讀者到訪人數和潛在讀者人數的百分比；
(2)到訪讀者表現了閱讀的興趣的百分比（采取明顯的閱讀行動）；
(3)可能的讀者轉為經常的讀者的百分比（經常閱讀、下載資料）；
(4)讀者的持續度（重復到訪讀者）；
(5)讀者的忠誠度（網頁瀏覽次數、再度到訪的次數及時間長度）；
(6)讀者停止閱讀行為的百分比（閱讀行為半途中止）；
(7)讀者耗損率（現有讀者中停止閱讀行為者的百分比）；
(8)讀者動搖率（耗損的讀者／到訪讀者的總數）；
(9)讀者最近到訪時間（據上次到訪的間隔時間）；
(10)讀者到訪頻率（多久到訪一次）。
就此參數，我們可以從一個客觀的角度來觀察和評估圖書館網絡讀者訪問情況。
1.3系統框圖
網絡讀者流量統計分析系統功能框圖
1.4工作方法
本系統工作方法主要是采集網絡讀者訪問過程日志進行量化分析法，它的優缺點見表1。
讀者訪問過程日志分析法優缺點
量化分析法重視量的分析，本系統通過對訪問過程日志以量的方法加以統計分析，首先根據為了研究讀者需求分布和需求增長情況這一目的將研究內容歸類成若干分析單元，接著將分析單元以數量的方式加以表達，進而以此為解釋讀者信息尋求行為的依據。
1.5技術實現
(1)系統結構
本系統是以瀏覽器／服務器／數據庫體系結構作為基本架構，通過ASP方式實現交互式、動態的讀者訪問日志統計分析系統。系統結構框架如圖2所示：
讀者訪問日志統計分析系統結構框圖
(2)系統組成模塊
本系統有六個模塊組成：訪問日志入庫、訪問流量分析、被訪頁面分析、來訪讀者分析和統計分析圖表。
(3)系統運行環境與開發平臺
本系統運行環境和開發平臺如表2。
讀者訪問日志統計分析系統模塊
表2系統運行環境及開發平臺一覽表
軟件類別軟件名稱
數據庫SQLServer2000+FastTrendsDatabase
操作系統Windows2000SP4Server+Aix4.3.3
Web服務器軟件IIS5.0+Apache3.0
瀏覽器軟件IE5.5
網頁制作Frontpage2000+javascript
ASP工具EditplusTextEditor
編程語言VisualBasic6.0
圖表軟件Excel2000
(4)程序流程與代碼實現
該系統由main.asp（主界面程序）、flux.asp（小時、日、星期流量分析）、target.asp（被訪頁面分析）、visitor.asp（來訪讀者分析）、chart.asp（統計分析圖表）五個組成。
我們以“被訪頁面分析”模塊的程序流程和代碼說明系統組成模塊的實現過程，該模塊程序流程圖如圖4。
“被訪頁面分析”程序流程圖
相應代碼：
＜table
＜tdclass＝定義的表格形式及表頭＞
Setconn=server.creatobjectl("adodb.connection")
conn.open"dsn=dsn_dbs;uid=xxx;pwd=xxx"
Setre=server.creatobject("adodb.recorderset")
re.activeconnection=conn
dbname=Application("logtime")——數據表名稱
re.open“QL語句”
dowhilenotre.eof
執行Recordset操作，服務器進行統計計算
response.write——寫入統計表
re.movenext
loop
re.close
程序中一些代碼說明：
①Recordset的Open方法：允許用戶向數據庫發出請求，通常是運行sql命令。如：Sqlquery="selectlogtimefromintemetlogwhereday(logtime)=day(getdate())andmonth(logtime)=month(getdate())andyear(logtime)=year(getdate())"Dbrs.opensqlquery,dbconnection,3,3
②Recordset的RecordCount屬性：可以取得當前在Recordset對象中的記錄條數。如：setdbrs=server.createobject("ADODB.recordset")amount=dbrs.recordcount
③Recordset的MoveNext方法：移動指針到Recordset對象的下一條數據。如：Dbrs.movenext
④Response的Write方法：負責將字符串信息輸出的用戶端。如：Response.write“頁面總訪問量：“&amount&”＜br＞
⑤Recordset的Close方法：可以用來關閉指定的Recordset對象。如：Dbrs.close
1.6系統運行過程
下面以西安交通大學圖書館網站為統計分析對象說明該系統運行過程。
首先我們用FTP工具抓取網址為的服務器，時間段為2003/01/01到2003/12/31的訪問日志導入到數據庫中，該服務器完成圖書館網站的部分功能：門戶信息、OPAC、館際互借、電子期刊、網絡數據庫、網絡資源、參考服務等。
對日志分析系統進行運行參數設置：讀者訪問時間間隔設為20分鐘；從最新QQ顯IP版軟件中導出讀者IP地址分配資料，轉換格式后導入到日志分析系統的地址表中，以便對讀者分群；設置過濾規格文件濾掉一些無用的訪問信息，如背景圖片、圖書館Logo，頁面美化圖片和服務器漏洞掃描日志等日志信息，然后對服務器訪問日志進行初步統計分析，保存統計分析結果準備進行進一步統計分析。
最后利用精致多樣的統計分析方法對初步統計結果進行統計分析，統計分析出的數據有：一年內資源點擊與訪問計數；一年內網站中最常使用的資源與服務；一年內點擊次數最多的讀者；一年內務分群讀者的點擊次數比例；一年內點擊次數與閱讀次數的變化；一年內上網的讀者與累積成長趨勢；一周各天的平均點擊次數；一天內各時段的平均點擊次數；校內各區讀者點擊次數比例；各項相關資源被使用的情形等等。這些數據可用Eexel軟件生成直觀的統計分析圖表，部分圖表詳見實際應用一節中。本系統的研究主要采用訪問過程日志分析法，以內容分析法、問卷調查法輔助研究。主要考慮：一是這種方法在電子商務和其它網絡應用的量化分析，已經有許多研究成果，可使我們的研究更為便利；二是可以經濟的，較具體客觀的分析到網絡讀者信息需求特性；三是通過定量的計算，定質的分析，形成一種綜合分析的方式，以求分析結果更為客觀和科學。
2系統的實現
訪問量的多少是衡量網站是否成功的重要標準，但對于圖書館網站是遠遠不夠的，圖書館需要獲取完整的讀者訪問流量統計數據，來對圖書館信息資源的使用情況進行分析，網絡信息計量學方法是目前網絡界普遍采用的網站績效評估計量法，被認為是可以用科學的方法檢驗網站訪問數據的一種工具。它的目的包括了解網絡讀者的行為、確定網站是否吸引適當的讀者來訪、評定網站建設策略是否得當。其實施步驟可分為三個階段：
(1)記錄網站的訪問數據；
(2)分析記錄數據；
(3)為網站建設策略的改進提供依據。
2.1系統原理
由于網絡站點和數據庫本身具備了訪問計量功能，各自的信息資源收藏狀況便于人們掌握，并且能自動記錄讀者訪問的登錄情況，如登錄名、登錄時間、瀏覽文件、讀者的來源地址等，這些數據資料能夠準確反映讀者訪問信息和來源分布等情況，所以依據圖書館網絡讀者訪問統計的工作內容，制定相應的分析指標，并收集網絡讀者訪問圖書館信息資源站點形成的日志文件，然后利用日志統計工作軟件定時對日志文件進行處理，得到統計數據，并動態生成各種表達形式的能滿足圖書館各項統計分析工作的報表。最后把生成的分析報表導入到數據庫中出去。
圖書館各個網絡資源站點建設人員可通過瀏覽網絡讀者訪問流量統計分析報告，分析和了解讀者的訪問需求，從而做好網絡信息資源的建設工作。
讀者行為分析研究則可通過對分析報告進行質化研究，并結合一般調查法、咨詢研究法對讀者的信息尋求行為進行研究。
本系統還可利用統計分析的結果來對系統自身工作進行評估和調整。
2.2分析指標
傳統圖書館的分析指標和計量方法，雖然和數字化圖書館有很多不同，但使用的目的及計量的準則并沒有太大實質性差異[4]。
參考傳統圖書館的分析指標以及國內外類似的研究結果選定了下列10個分析指標：
(1)讀者到訪人數和潛在讀者人數的百分比；
(2)到訪讀者表現了閱讀的興趣的百分比（采取明顯的閱讀行動）；
(3)可能的讀者轉為經常的讀者的百分比（經常閱讀、下載資料）；
(4)讀者的持續度（重復到訪讀者）；
(5)讀者的忠誠度（網頁瀏覽次數、再度到訪的次數及時間長度）；
(6)讀者停止閱讀行為的百分比（閱讀行為半途中止）；
(7)讀者耗損率（現有讀者中停止閱讀行為者的百分比）；
(8)讀者動搖率（耗損的讀者／到訪讀者的總數）；
(9)讀者最近到訪時間（據上次到訪的間隔時間）；
(10)讀者到訪頻率（多久到訪一次）。
就此參數，我們可以從一個客觀的角度來觀察和評估圖書館網絡讀者訪問情況。
2.3系統框圖
網絡讀者流量統計分析系統功能框圖
2.4工作方法
本系統工作方法主要是采集網絡讀者訪問過程日志進行量化分析法，它的優缺點見表1。
讀者訪問過程日志分析法優缺點
量化分析法重視量的分析，本系統通過對訪問過程日志以量的方法加以統計分析，首先根據為了研究讀者需求分布和需求增長情況這一目的將研究內容歸類成若干分析單元，接著將分析單元以數量的方式加以表達，進而以此為解釋讀者信息尋求行為的依據。
2.5技術實現
(1)系統結構
本系統是以瀏覽器／服務器／數據庫體系結構作為基本架構，通過ASP方式實現交互式、動態的讀者訪問日志統計分析系統。系統結構框架如圖2所示：
讀者訪問日志統計分析系統結構框圖
(2)系統組成模塊
本系統有六個模塊組成：訪問日志入庫、訪問流量分析、被訪頁面分析、來訪讀者分析和統計分析圖表。
(3)系統運行環境與開發平臺
本系統運行環境和開發平臺如表2。
讀者訪問日志統計分析系統模塊
(4)程序流程與代碼實現
該系統由main.asp（主界面程序）、flux.asp（小時、日、星期流量分析）、target.asp（被訪頁面分析）、visitor.asp（來訪讀者分析）、chart.asp（統計分析圖表）五個組成。
我們以“被訪頁面分析”模塊的程序流程和代碼說明系統組成模塊的實現過程，該模塊程序流程圖如圖4。
“被訪頁面分析”程序流程圖
相應代碼：
＜table
＜tdclass＝定義的表格形式及表頭＞
Setconn=server.creatobjectl("adodb.connection")
conn.open"dsn=dsn_dbs;uid=xxx;pwd=xxx"
Setre=server.creatobject("adodb.recorderset")
re.activeconnection=conn
dbname=Application("logtime")——數據表名稱
re.open“QL語句”
dowhilenotre.eof
執行Recordset操作，服務器進行統計計算
response.write——寫入統計表
re.movenext
loop
re.close
程序中一些代碼說明：
①Recordset的Open方法：允許用戶向數據庫發出請求，通常是運行sql命令。如：Sqlquery="selectlogtimefromintemetlogwhereday(logtime)=day(getdate())andmonth(logtime)=month(getdate())andyear(logtime)=year(getdate())"Dbrs.opensqlquery,dbconnection,3,3
②Recordset的RecordCount屬性：可以取得當前在Recordset對象中的記錄條數。如：setdbrs=server.createobject("ADODB.recordset")amount=dbrs.recordcount
③Recordset的MoveNext方法：移動指針到Recordset對象的下一條數據。如：Dbrs.movenext
④Response的Write方法：負責將字符串信息輸出的用戶端。如：Response.write“頁面總訪問量：“&amount&”＜br＞
⑤Recordset的Close方法：可以用來關閉指定的Recordset對象。如：Dbrs.close
2.6系統運行過程
下面以西安交通大學圖書館網站為統計分析對象說明該系統運行過程。
首先我們用FTP工具抓取網址為的服務器，時間段為2003/01/01到2003/12/31的訪問日志導入到數據庫中，該服務器完成圖書館網站的部分功能：門戶信息、OPAC、館際互借、電子期刊、網絡數據庫、網絡資源、參考服務等。
對日志分析系統進行運行參數設置：讀者訪問時間間隔設為20分鐘；從最新QQ顯IP版軟件中導出讀者IP地址分配資料，轉換格式后導入到日志分析系統的地址表中，以便對讀者分群；設置過濾規格文件濾掉一些無用的訪問信息，如背景圖片、圖書館Logo，頁面美化圖片和服務器漏洞掃描日志等日志信息，然后對服務器訪問日志進行初步統計分析，保存統計分析結果準備進行進一步統計分析。
最后利用精致多樣的統計分析方法對初步統計結果進行統計分析，統計分析出的數據有：一年內資源點擊與訪問計數；一年內網站中最常使用的資源與服務；一年內點擊次數最多的讀者；一年內務分群讀者的點擊次數比例；一年內點擊次數與閱讀次數的變化；一年內上網的讀者與累積成長趨勢；一周各天的平均點擊次數；一天內各時段的平均點擊次數；校內各區讀者點擊次數比例；各項相關資源被使用的情形等等。這些數據可用Eexel軟件生成直觀的統計分析圖表，部分圖表詳見實際應用一節中。本系統的研究主要采用訪問過程日志分析法，以內容分析法、問卷調查法輔助研究。主要考慮：一是這種方法在電子商務和其它網絡應用的量化分析，已經有許多研究成果，可使我們的研究更為便利；二是可以經濟的，較具體客觀的分析到網絡讀者信息需求特性；三是通過定量的計算，定質的分析，形成一種綜合分析的方式，以求分析結果更為客觀和科學。
3實際應用
從2002年開始，我們從圖書館門戶網站讀者訪問計數開始了網絡讀者訪問統計工作，從最初的圖書館首頁訪問計數到現在應用網絡讀者訪問流量統計分析系統到以信息資源站點、數據庫為單元的訪問利用上，取得了不少研究成果，下面我們介紹以2003年西安交通大學圖書館網站讀者訪問日志為統計對象，獲得的一些統計分析結果。
表3是2003年圖書館網站的資源瀏覽次數，訪問次數與訪問讀者數的統計表，我們看到一年內資源的瀏覽次數是10,222,296，訪問次數是1,617,166，訪問讀者是310,628，對照2003年西安交大統計公報教職工5341人，在校學生32766人的數據表明圖書館網站有很高的訪問量。另外網絡訪問讀者310,628遠遠大于學生和教職工的總和，表明有相當多的讀者使用本館的資源，這說明本館的信息資源豐富，吸引了很多讀者。網站不足之處是自建的外文資源很少。從表3看，來自國內訪問占6.43%，來自國外訪問占0.01%。綜合以上資料，西安交大圖書館網站為校內外讀者提供了方便、豐富的資源服務，吸引了大量的讀者，但在國外的知名度很低，現有資源不能吸引國外讀者，對此圖書館采取一些措施，來解決這個問題。
接著我們看一年間網絡讀者常使用的網站資源與服務，圖5顯示的是讀者最常使用的前十項網站資源與服務以及它們占全部瀏覽次數的百分比。從圖中我們觀察到前十項占了訪問量的43%，第一項是圖書館首頁，然后依次是網絡數據庫、聯機公共目錄查詢、中國期刊網……，這說明圖書館網站的資源內容設計與規劃合理，讀者訪問資源方便，相關信息更新及時，受到了讀者的歡迎。另外，網絡數據庫和聯機公共目錄訪問比例接近說明讀者并重利用印刷型資源和數宇化資源，數字化資源對科研和教學的作用日益明顯。從圖5中我們還觀察到所有的電子數據庫訪問所占比例值呈現出指數下降的趨勢，這說明較少數數據庫的訪問量較大，而較多數數據庫訪問量較少，根據這個特點，圖書館在采購數據庫時可采取不同的采購策略，對于使用量大的數據庫保證數據的更新量和連續性，則可滿足約80%的讀者信息需求，對于較多的使用量少的數據庫可采用合伙采購共同使用的辦法，來滿足約20%的讀者信息需求。
圖書館網站前十名資源與服務以及它們占全部訪問次數的比例(01/01/2003-12/31/2003)
接下來我們來分析常訪問的讀者及其來源，首先，圖6中表示網絡讀者訪問次數的分布，從圖6中可以看出75.15%的讀者只訪問過一次，9.86%的讀者訪問過兩次，6.49%的讀者則經常訪問圖書館網站，這說明作為一個為大學教育和科研服務的信息中心，圖書館的網絡資源已經有了固定的讀者，但還有大量讀者的信息需求不能滿足，為此圖書館通過參加一些文獻信息資源建設項目和組織，如中國高等教育文獻保障體系(CALIS)，陜西省科技情報協作網等，以便獲取更多優質的文獻信息資源，增強圖書館文獻信息資源的保障能力。另外，圖書館信息資源大多數有訪問權的限制，校外的讀者無法接觸到，為此圖書館采取了一些辦法，如建立電子數據庫導航庫，電子期刊導航庫，提供文獻傳遞等服務來滿足校外讀者的信息需求。表4是常來圖書館網站的讀者統計數據，可以觀察到前二十名讀者絕大部分是西安交大校園網的讀者占全部來訪數的4.61%。如果以其上網所屬機構來劃分來訪的網絡讀者，圖7是前十名各類機構網絡讀者的訪問。從圖7中，我們可以清楚的看到本校的用戶占73%，其中來自科學館的訪問占3.23%，圖書館的讀者占3.18%，西一樓的2.34%，可見西安交大的校園網比較普及，讀者能夠很方便的進入圖書館資源網站，這也表示圖書館提供給讀者閱讀電子資源的電子閱覽室滿足了讀者需要。在圖7中數據顯示，外校的讀者也經常訪問圖書館網站，如西安理工大學的讀者占0.33%，長安大學的占0.31%，北京大學的占0.05%，西北工業大學的占0.17%，上海交大占0.08%等等，這些讀者主要使用聯機公共目錄查詢和使用自建數據庫，這說明高校間的信息共享正在發展，圖書館應該加強自建特色數據庫的建設，增強文獻傳遞和館際互借服務，滿足這些讀者的信息需求。
接下來我們來觀察各類讀者在每個月訪問網絡資源的比例變化圖，見圖8是各類網絡讀者訪問前十名網絡資源的變化圖，總體訪問變化的趨勢和學校的校歷安排有明顯的關系，每個數據庫的訪問量變化則和各類讀者的信息需求不同有關系。這反映了讀者的結構影響著網站的使用情形。
網絡讀者訪問圖書館網站次數分布(01/01/2003-12/31/2003)
前十名各類主機訪問圖書館網站的訪問次數(01/01/2003-12/31/2003)
各類網絡讀者對前十名網絡資源訪問變化圖(01/01/2003-12/31/2003)
由于篇幅有限，我們簡單介紹了本系統對圖書館網站網絡讀者訪問流量的統計分析結果，在以上的討論中，可以觀察到讀者利用網絡信息資源是聯機公共目錄檢索和信息檢索并重，且大部分讀者是本校的。
通過上述討論，我們知道本系統還有許多值得進一步研究之處，下一步的研究方向是收集更完整的讀者訪問日志，包括更長期的和所有與圖書館資源訪問相關的。并且嘗試利用精致的統計方法來分析，以達到對網絡讀者行為更精確的解讀。
4結語
經實際應用證明，該系統對我館信息資源建設起到了重要的促進作用。首先，在控制我館信息資源存放空間問題上，雖然目前看來效果不明顯，但如果越來越多的信息資源雜亂無章地占據信息空間，將會大大降低信息檢索的效率，干擾核心信息源的利用。本系統可以提供調整信息存放的定量依據，在探明各類型信息資料數量特征的基礎上，分析其增長和老化規律，判斷信息的價值和時效性，使有價值的信息充分地發揮作用，使信息空間得到有效的利用。
其次，在“以人為本”的理念指導下，圖書館走出了單純提供館藏信息資源為中心的定位，著眼于滿足讀者廣泛的信息需求。在本系統的指導下能實現這個目標：一是根據信息資源規律反映出的學術動態和信息利用規律反映出的需求動態，指導圖書館的館藏資源建設。二是通過對信息資源利用規律的研究，使計算機信息檢索系統走向科學化、規范化，從而方便用戶查詢。
在整個研究過程中，取得了一些研究成果，也發現有不少問題等待我們進一步的研究，首先是無法取得確實充分的數據，主要問題是圖書館提供的網絡數據庫是聯接到廠商的數據庫中去檢索的。如果圖書館自己沒有服務主機，那么就要請廠商提供訪問數據，雖然廠商都會提供月報表，但是能夠判讀的資料不多，或是他提供的數據不標準，或是他提供資料不是圖書館想要的。其次不易解釋數據，有了訪問過程記錄數據，可是怎么去解釋它？讀者從哪里來，做什么，這個比較容易解釋，可是要知道讀者做某件事的動機，就沒有辦法從數據中去解釋了。
【參考文獻】
1WonsikShim,CharlesR.McClure,JohnCarloBertot&JamesT.Sweet.ARLE—MetricsProject:DevelopingStatisticsandPerformanceMeasurestoDescribeElectronicInformationServicesandResourcesforARLLibraries:PhaseOneReportTallahassee,FL:InformationUseManagementandPolicyInstitutc,SchooloflnformationStudies,2000./stats/newmeas/emetrics/phaseone.pdf(AccessedSep.10.2001)
2詹麗萍.E-metrics在數字圖書館使用評估的應用.數字圖書館與數字博物館趨勢研討會，2001:21-30
2耦合幾何和材料誤差的裝配偏差分析方法
針對零件幾何誤差與材料誤差對裝配尺寸偏差的耦合作用，本文結合攝動理論[1]和有限元方法，分析零件幾何、彈性模量和泊松比誤差對裝配尺寸偏差的影響，推導裝配偏差的均值和協方差方程，進而提出一種面向零件幾何和材料誤差耦合作用的柔性裝配偏差統計分析方法。
2.1考慮材料彈性模量和泊松比誤差的敏感度矩陣計算模型基于一階攝動思想，考察材料的彈性模量和泊松比誤差對敏感度矩陣S1和S2的影響，根據式(6)中敏感度矩陣的定義，求敏感度矩陣在彈性模量和泊松比的均值處的一階泰勒級數展開式。
2.2裝配偏差的均值和協方差方程零件的幾何誤差和材料誤差具有以下隨機相關特性：①受幾何變形連續性的限制，柔性零件各位置點的幾何誤差相互關聯；②不同零件的彈性模量、泊松比的隨機變化相互獨立；③零件的彈性模量、泊松比誤差與幾何誤差間相互獨立。明確零件幾何和材料誤差的協方差關系是分析裝配偏差的協方差的基礎。可參照Tonks的方法，根據測量典型制造工藝樣件的幾何形狀數據，進行統計分析(StatisticalAnalysis,SA)，結合柔性零件表面連續性模型可建立零件的幾何協方差(Covariance,COV)模型。
2.3裝配偏差統計分析算法流程根據裝配偏差的均值和協方差方程，提出了耦合幾何和材料誤差的柔性零件裝配偏差統計分析(SVA_G&M)方法，其一般流程如圖2所示。
3實例驗證與分析
設計了簡單薄板的裝配和某型飛機平尾前緣裝配兩項實驗來驗證本文提出的耦合零件幾何誤差和材料屬性誤差的柔性裝配偏差統計分析(SVA_G&M)方法。在實驗中，利用商業有限元軟件ANSYS建立零件鉚接裝配過程的有限元模型，該模型采用蒙特卡羅方法模擬零件的彈性模量、泊松比材料參數和零件幾何的誤差，并計算裝配回彈偏差的均值和方差統計量，然后與SVA_G&M方法的計算結果進行了對比分析。
3.1實驗一：簡單薄板裝配的偏差分析兩塊鋁合金薄板通過搭接方式進行鉚接裝配。兩塊薄板的平面尺寸都是80mm50mm，厚度都是2mm。薄板1的名義彈性模量1E70GPa，名義泊松比0.31；薄板2的名義彈性模量75GPa2E，名義泊松比0.32υ。薄板1處于名義裝配位置，薄板2與薄板1間裝配間隙的名義值為1mm，標準差σδ為0.05mm，服從正態分布。用有限元軟件ANSYS建立薄板裝配的有限元模型，單元類型選用SHELL181三角形單元，有限元模型如圖3所示，邊界條件見表1。如圖4所示，薄板之間的裝配用沿著Z方向搭接邊上均勻分布的3對鉚接點來模擬。通過ANSYS有限元初步分析，可知M點的回彈偏差最大，為了簡化分析模型，只對觀測點M的法向(Mn)的裝配回彈偏差進行分析。為了考察材料誤差對裝配偏差的影響程度，對薄板的彈性模量和泊松比按標準差的誤差率劃分為0%、10%、20%和30%共4個等級，各誤差率等級下材料參數的取值如表2所示，零件的材料參數誤差服從獨立正態分布。按照表2的材料誤差等級劃分設計了如表3所示的幾組薄板裝配實驗，分別采用本文的柔性裝配偏差統計分析方法(SVA_G&M)和基于有限元模型的蒙特卡羅仿真法(MonteCarloSimulation,MCS)計算每組實驗的裝配偏差。觀測點偏差的均值和標準差列于表中，第1、2、3組實驗的觀測點M的標準差對比如圖5所示，第4、5組實驗的觀測點M的標準差對比如圖6所示，圖5和圖6中，縱坐標表示觀測點法向偏差Mn的標準差。由表3可知，本文提出的柔性裝配偏差統計分析方法與基于有限元模型的蒙特卡羅法相比，其均值和標準差的最大誤差率分別為1.50%、17.4%，精度上可滿足裝配偏差預測的實際需求。但是，本例中有限元的蒙特卡羅法進行了1000次完整的有限元分析，而柔性裝配偏差統計分析方法只需進行10次有限元分析提取零件的超元剛度矩陣K1、K2和裝配體的超元剛度矩陣Kasm，以及剛度矩陣在彈性模量、泊松比均值處的一階偏導值，即可由式(10)和式(11)直接計算裝配偏差的均值和方差。因此，本文的方法在計算效率上具有極大優勢。而且，通過圖6的結果對比可以看出，隨著材料屬性誤差率的增大，裝配觀測點的標準差也隨之增加，本文方法相比于只考慮幾何誤差的裝配偏差分析方法精度更高，更符合實際情況。從圖5還可以看出，材料誤差因素中，彈性模量比泊松比對裝配回彈偏差的影響大得多。根據表3得出，當同時存在尺寸和材料誤差時，尺寸誤差對裝配回彈偏差的影響較明顯，起著主導作用。
3.2實驗二：飛機平尾前緣的裝配偏差分析圖7所示為某型飛機平尾固定前緣組件的CAD模型。該前緣組件主要由蒙皮和肋板鉚接裝配而成，作為飛機操縱面上的氣動外形部件，裝配后的外形準確度具有嚴格的要求。由于蒙皮和肋板都為鈑金件，成形精度較低，存在裝配時的裝夾變形和下架后的回彈變形，導致蒙皮外形的裝配偏差。根據前緣組件的裝配工藝，運用ANSYS軟件建立蒙皮局部和兩件肋板裝配的有限元模型，如圖8所示。設肋板和蒙皮在夾具上定位后，蒙皮與肋板上下凸緣沿表面法向存在初始間隙δ，其名義值為2mm，標準差為0.05mm，服從正態分布，裝配間隙在施加裝配夾緊力后閉合。蒙皮和肋板裝配的邊界條件見表4，零件的單元類型和參數名義值見表5。施加裝配壓緊力后，如圖9所示，沿著蒙皮法向用12對連接點來模擬蒙皮與肋板的鉚接裝配，釋放所有壓緊力和裝配約束點后，每個肋板中部用3個完全約束點固定，裝配體回彈。由于MP點沒有肋板支撐，通過ANSYS有限元初步分析，可知MP點的回彈偏差值最大，為了簡化分析模型，只對觀測點MP的法向(MPn)進行裝配回彈偏差分析。根據實驗一分析結果可知，材料泊松比的誤差對裝配回彈偏差的影響很小，本例中材料誤差只考慮蒙皮和肋板的彈性模量的隨機變化。實驗中，彈性模量采用了表6所示的3組不同程度的標準差，每組實驗中不同零件的彈性模量相互獨立，并服從正態分布。分別用本文提出的柔性裝配偏差統計分析方法(SVA_G&M)和基于有限元模型的蒙特卡羅仿真法(MCS)對平尾前緣的裝配偏差進行統計學分析，其中蒙特卡羅法進行了1000次分析，計算結果如表7所示。采用SVA_G&M方法時，蒙皮和肋板的網格劃分、零件和裝配體的超元剛度矩陣提取、剛度矩陣在彈性模量和泊松比均值處的一階偏導值在ANSYS中借助有限元分析實現，裝配回彈偏差統計分析算法在Matlab中編程實現。采用MCS方法時，裝配過程的有限元建模和蒙特卡羅仿真在ANSYS中完成。從表7可以看出，本文的SVA_G&M方法與基于ANSYS有限元模型的MCS方法在裝配偏差均值和標準差的計算結果上吻合性很好。在計算效率方面，前緣組件裝配偏差的標準差計算過程中，基于ANSYS有限元模型的MCS方法計算平均用時超過250min，而本文的SVA_G&M方法平均用時僅為30s，效率優勢非常突出。
（1）定義：聚類分析是依據研究對象的特征對其進行分類、減少研究對象的數目，也叫分類分析和數值分析，是一種統計分析技術。（2）在證券投資中應用聚類分析，是基于證券投資的各種基本特點而決定的。證券投資中包含著非常多的動態的變化因素，要認真分析證券投資中各種因素的動態變化情況，找出合適的方法對這種動態情況進行把握規范處理，使投資分析更加的準確、精確。1）彌補影響股票價格波動因素的不確定性證券市場受到非常多方面的影響，具有很大的波動性和不穩定性，這種波動性也造成了證券市場極不穩定的發展狀態，這些狀態的好壞對證券市場投資者和小股民有著非常重要的影響。聚類分析的方法是建立在基礎分析之上的，立足基礎發展長遠，并對股票的基本層面的因素進行量化分析，并認真分析掌握結果再應用于證券投資實踐中，從股票的基本特征出發，從深層次挖掘股票的內在價值，并將這些價值發揮到最大的效用。影響證券投資市場波動的因素非常多，通過聚類分析得出的數據更加的全面科學，對于投資者來說這些數據是進行理性投資必不可少的參考依據。2）聚類分析深層次分析了與證券市場相關的行業和公司的成長性聚類分析是一種非常專業的投資分析方法，它善于利用證券投資過程中出現的各種數據來對證券所涉及的各種行業和公司進行具體的行業分析，這些數據所產生額模型是證券投資者進行證券投資必不可少的依據。而所謂成長性是一種是一個行業和一個公司發展的變化趨勢，聚類分析通過各種數據總結歸納出某個行業的發展歷史和未來發展趨勢，并不斷的進行自我檢測和自我更新。并且，要在實際生活中更好的利用這種分析方法進行分析研究總結，就要有各種準確的數據來和不同成長階段的不同參數，但是，獲取這種參數比較困難，需要在證券市場實際交易和對行業和公司的不斷調查研究中才能得出正確的數據。因此，再利用聚類分析法進行行業和公司分析和證券投資分析時要注重選取正確的、關鍵的指標進行檢查，例如主營收入增長率、凈利潤增長率等指標，這樣才有利于正確預測證券市場上股票的發展潛力。3）在實際操作中更加直觀實用聚類分析是根據現代證券市場發展水平和特點發展出來的新的分析方法，這種分析方法的出現與現代的基本的投資組合理論形成了比較，突出了聚類分析方法更加貼近實際生活，更加直觀、實用的特點，并且由于技術的發展，聚類分析方法在實際應用中所受到的局限較小，而且易操作，因此它的適用范圍就比現資理論更加的廣泛。
2主成分分析在證券投資中的應用
（1）定義：在統計分析中，主成分分析是一種分析、簡化數據集的技術。主成分分析經常用減少數據集的維數，同時保持數據集的對方差貢獻最大的特征。主成分分析由卡爾•皮爾遜于1901年發明，用于分析數據及建立數理模型。其方法主要是通過對協方差矩陣進行特征分解，以得出數據的主成分（即特征矢量）與它們的權值。（2）主成分分析的應用非常廣泛，判別分析的分析方法就是通過對各種分類數據的研究，分析出自變量各組間存在的差異，并總結出差異性，判斷哪一個自變量對組間差異的貢獻是否完全，根據這些數據將自變量的轉變方法進行樣本歸類。1）降低影響證券投資市場變動的因素之間的互相影響在證券市場中有非常多的因素在影響著證券市場的穩定，這些因素之間有著非常多的關系，相互影響、相互關聯，但相互之間的影響也存在著非常多的影響。而主成分分析方法就是在對影響證券投資相互關系的因素中進行分析，并對原始數據指標變量進行認真分析，將其中重要的主成分因素概括出來，并進行轉換形成相互彼此相互獨立的成分，而且經過實踐證明在影響證券市場投資分析中的指標間相關程度越高，主成分分析效果越好。2）通過主成分分析減少指標選擇的工作量主成分分析的目的就是要通過對各種數據、因素的分析總結出相對各種因素的不同影響程度，總結總體因素中的主要影響成分，并總結出不同層次的影響因素梯度，在分析時采取逐級分析的方法，這樣既可以抓住主要矛盾進行分析，也可以節省時間，并且提高分析的準確性，減少分析人員的工作量，因此，主成分分析法指標選擇上的優勢更加的突出。3）由主成分分析法構造回歸模型更加的精確、節省時間在進行證券投資因素分析時，為了能夠更加清晰準確的對模型中的相關數據進行分析，都要對各種數據進行模型處理，這樣的處理方式可以提高整個證券投資分析的準確性，是模型更加易于做出結構分析、控制和進行證券市場變動的預報。
3因子分析
（1）定義：因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。最早由英國心理學家C.E.斯皮爾曼提出。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質的變量歸入一個因子，可減少變量的數目，還可檢驗變量間關系的假設。（2）應用因子分析最主要的作用是確定證券投資組合的模型。因子分析將影響股票價格的各種因素看成是不同的變量，建立股價因子模型，利用各因子不相關性確定股票的分類，再分析股票的發展潛力的基礎上確定出合適的證券投資模型。
