第2章 血毒？卡赞综合症！

莫斯的智能化，远远超出了梵风对于科幻这个词汇的理解。梵风那匮乏的脑海里，唯一能形容的词，只有一个，神仙。没错，太神仙了！自己想什么，它就能回答什么，而且回答的明明白白！而梵风也大概明白自己所在的世界是个什么样子的了。这是个超地球一个文明层次的人类文明星球，星球体积是地球的十多倍，人类总数更是达到了千亿计量单位，而人类的科技文明也早就从量子石油领域走向了星际文明，进入了前所未有的星际殖民时代！在这个星际殖民时代中，人类的各项产业迅猛发展，尤其是以星际采矿业发展最为迅速，就在星际文明蒸蒸日上，人类就要走出太阳系迈向银河系的时候，一个时空节点被发现，科学家推测，那将会是一个新的位面，一个更加适合人类发展生存的环境位面。而在这时候，人类的本身星球已经被大肆破坏到了无法使用的程度，而且星球第六次冰川期就要降临。故而一个全新的，适合人类居住的星球比什么都振奋人心。联邦制定了详尽的空间跳跃计划，花费了二百三十年，终于克服了跳跃计划中的N多技术难关，建立起来了一条被称呼为希望之门的通道。并于星历1500年，对外正式宣布，希望之门构建完毕，联邦将会对外宣召有梦想的人类，参与新世界探索。第一批探索人员很快传来消息，对面是一片真实存在的世界，一个完全适合人类，并且比原生星球更加适合人类居住的美丽位面，那个地方很大，单单一个洛兰之森都能赶得上联邦一百个帝都的面积！它叫，阿拉德！而因为星门是构建在地下，进入阿拉德需要进入地下星门，所以，此地又叫地下城！于是，联邦探索移民计划加快进行，而第六次冰川期距离现在只有不到八十年的时间了，而梵风，是第三批探索人员。梵风的身世，原本是个孤儿，但是因为成绩特别优异，被军校破格收为义务兵，在军校服役期间，梵风参加了新世界特训，完成了基本考核，得到了进入许可证。梵风算是第三批进入地下城的冒险家，在进入之后，梵风辛勤打怪，升级也算是比较快，称得上第三梯队中的佼佼者。但是后来，梵风在去艾尔文防线的路上，遭遇到了卡赞感染者和冒险家之间的火并，被卷入战斗的梵风不幸被卡赞感染者所伤，由此感染上了血毒。而血毒，也就是卡赞综合症，在梵风出现之前，就是绝症的代名词。只要沾上这个名字，就等于和死亡挂钩。但是现在，这个医学难题，被攻克了！梵风的出现，梵风感染血毒不死的消息，就好像是雨后新燕，飞向联邦的各个方向。就好像今天的新闻记者会，梵风还没有到来，却是各个联邦媒体已经扛着长枪短炮，驾临准备了。一条条关于梵风的消息和花边新闻，更是层出不穷。“能够抵抗血毒不死，梵风此人身上一定有血毒抗清了！人类有希望了！”“新世界的血毒瘟疫，不能阻止人类自救的步伐，希望之门终于会向伟大的族群开启！”“梵风！远征军一级士官，具体身份未知，联邦晨报以为他很有可能是当初远征军星虎计划成员之一！”“……”此刻医护室里，梵风站在镜头前，自顾自打量着身姿。黑色量身定制的皮制作战服，钛合金腰带配上斜挎金属扣，带有几分二战时期帝国主义的旗帜，作战服的边角，淡淡的银灰色辰光约长条，过膝的皮制战裙，让梵风走起路来，飒飒生风。梵风来回走了几圈，镜子里衣着冷酷的少年人，剑眉星眸，英姿飒爽。梵风很满意这一身打扮。旁侧莫斯提醒道，“尊敬的主人，还有三分钟，接您的车队就到楼下了，请您现在下楼！”梵风把带有银河舰队徽章的帽子带上，最后检查了一遍匈前耀眼的万岁军队徽，随后推开了门。刚刚推开门，迎面地方两列身着浅色作战服的军士卫队，猛地立正，齐齐敬礼。梵风学着他们的模样，回了一个礼。很快的为首一个身着黑色作战服的黑长直御姐，走了来。她纤腰若蛇，身材极佳，美眸中几分好奇，“我叫苏颖，是负责你在联邦安全的负责人，你可以叫我上尉。下士，感觉怎么样？如果里觉得不好，我们可以退掉这一次的记者招待会。”此女不管是外貌，还是声音都达到了前世的一线当红女星水平，尤其说话谈吐之中的那股优雅，让梵风都不由得多看了几眼。梵风扶了扶帽檐，正色道，“上尉，我感觉还好，记者会之后，我要尽快返回地下城，我的等级和装备已经落后太多了！”苏颖道，“既然这样，那就直接前往二十七楼记者招待会现场好了！”说话之间，苏颖朝着前面走去，梵风跟随其后。梵风注意到背后两列兵士，少说五十多人的特别远征军士兵，也各个跟随着自己，看模样像是监视，又好像是保镖。苏颖带着梵风到了电梯中，这电梯和梵风前世坐过的那些上下移动的电梯不一样。这个电梯居然是横向移动的，而且就好像是火车车厢一样，速度超级快。透过电梯的窗户，梵风可以清楚的看到外边的世界。天空就和莫斯说的那样，灰蒙蒙的，而且还是阴雨天，青绿色的雨滴哒哒落下，这个星球几乎要报废掉了。除去雾霾酸雨的天空，还有满眼的摩天大楼，参天大厦，形态各异，有的是六边形的，有的好像是一个蘑菇，甚至还有一些直接漂浮在天上的，大楼的边角上弥散着耀眼的光芒，璀璨夺目。而那些大厦之间有一道道剔透的通道相互连接，那些通道里有水滴一样的车辆通行，现在看来，和自己乘坐的“电梯”差不多。电梯开始上升，苏颖靠着护手，打量着梵风道，“联邦死于血毒感染病的人已经不下五千人了，这一个病，在你出现之前是和死神划等号的。”梵风道，“看来，我是一个好运的人。”苏颖回眸，风情几分，“真的只是好运吗？我听人讲，你在地下城里一个人独自升级，几个月就到了LV5级，这是单纯的好运气吗？“梵风笑道，”我在学院里，实战科目可是满分！”苏颖玉手攥紧，玉拳在梵风面前摇晃，“我也是实战课目满分的！只是比你大了两届而已。”梵风笑道，“这么说，我该向你喊一声苏师姐？”“师姐就算了。”苏颖打了个响指，“以后我是你的安全负责人，我是一个怕麻烦的人，你以后少给我惹麻烦就行，OK？”梵风耸了耸肩，“当然，合作愉快！苏师姐。”叮咚一声，电梯门开了。

[醉染正版]指间生长(全2册) 百花洲文艺出版社 金十四钗 著 青春/都市/言情/轻小说参数配置

￥32.00有趣，都藏在无聊的日子里 【正版】有趣都藏在无聊的日子里 生活是美好的人是有诗意的保持对生活的好奇心生活才会有趣解压散文查看商品参数￥50.00海王 75周年纪念版查看商品参数￥63.00【正版】 赠高13cm谢怜双插亚克力立牌天官赐福 伍 墨香铜臭著 STARember绘 漫画实体书 特典版 m书福画查看商品参数￥63.00【正版】 赠高13cm谢怜双插亚克力立牌天官赐福 伍 墨香铜臭著 STARember绘 漫画实体书 特典版 天mm官查看商品参数￥41.00【正版】 赤笛云琴记1漫画书 继无羁人渣反派自救系统天官赐福青春文学祖师书籍 陈情令蓝忘机魏无羡漫画书卡通动漫书官查看商品参数￥83.00【正版】礼盒装 4张书签4个大海报1个非人哉设定集 汪空气著 角色档案全收录全彩内页 精致画廊 朝代立绘角色成长彩人查看商品参数

3.2 数据基础分析指标

3.2　数据基础分析指标 描述性指标分析主要是对电影产业数据进行基础性描述，主要用于描述变量的基本特征。通过对电影产业数据的基础性描述，可以对变量变化的综合特征进行全面的了解[1]。数据的基础性表示可以分为数据的集中趋势分析、离散程度分析及分布形态分析等，具体如图3.4所示。图3.4　描述性统计指标3.2.1　集中趋势指标 1．平均数 平均数[1]可以分为算术平均数、调和平均数和几何平均数3种。 1）算术平均数 算术平均数是最常用的数据集中趋势指标，表示数据集合的集中趋势。它是将总体标志总量除以总体单位总量而得到的均值。算术平均数的基本式是 算术平均数=总体标志总量／总体单位总量 算术平均数有简单算术平均数和加权算术平均数两种。 （1）简单算术平均数是将总体各单位每一个标志值加总得到的标志总量除以单位总量求出的平均指标。对于数据集合{X1，X2，…，Xn}，简单算术平均数计算方法为（2）加权算术平均数首先用各组的标志值乘以相应的各组单位数求出各组标志总量，并加总求得总体标志总量，而后再将总体标志总量和总体单位总量对比。对于数据集合{X1，X2，…，Xn}，加权算术平均数计算方法为其中f表示各组的权数。 2）调和平均数 调和平均数又称倒数平均数，是总体各统计变量倒数的算术平均数的倒数。调和平均数是平均数的一种。但统计调和平均数，与数学调和平均数不同，它是变量倒数的算术平均数的倒数。由于它是根据变量的倒数计算的，所以又称倒数平均数。调和平均数也有简单调和平均数和加权调和平均数两种。 （1）简单调和平均数是算术平均数的变形。对于数据集合{X1，X2，…，Xn}，简单调和平均数计算方法为（2）加权调和平均数是加权算术平均数的变形。它与加权算术平均数在实质上是相同的，仅有形式上的区别，即表现为变量对称的区别、权数对称的区别和计算位置对称的区别。对于数据集合{X1，X2，…，Xn}，加权调和平均数计算方法为其中f表示各组的权数。 3）几何平均数 几何平均数是对各变量值的连乘积项开数次方。求几何平均数的方法叫做几何平均法。如果总水平、总成果等于所有阶段、所有环节水平、成果的连乘积总和时，求各阶段、各环节的一般水平、一般成果，要使用几何平均法计算几何平均数，而不能使用算术平均法计算算术平均数。几何平均数也分为简单几何平均数和加权几何平均数两种形式。 （1）对于数据集合{X1，X2，…，Xn}，简单几何平均数计算方法为（2）对于数据集合{X1，X2，…，Xn}，加权几何平均数计算方法为其中f表示各组的权数。 2．中位数 对于数据集合{X1，X2，…，Xn}，将所有的数值按照降序或升序排序。首先确定中位数的位置，用式确定；然后根据中位数位置确定中位数。有两种情况：当n为奇数项时，则中位数为中间位置的数值；当n为偶数项时，则中位数是位于中间位置的两个数值的算数平均值。 3．众数 数据集合中出现次数最多的数值被称为众数。如果一个数据集合中，只有一个数值出现最多，那么这个数值就是该数据集合的众数。众数表示数据集合的数据集中趋势。 3.2.2　离散趋势指标 离散趋势指标可以与集中趋势指标互补，展示数据集合的离散情况。在同类离散指标的比较中，离散指标的数值越小，说明数据集合的波动程度越小；离散指标的数值越大，说明数据集合的波动程度越大[2]。 描述数据离散趋势的指标分为：极差、方差、标准差、变异系数、分位数、异众比率等。 1．方差与标准差 方差是总体各单位变量值与其算术平均数的离差平方的算术平均数，用σ2表示，方差的平方根就是标准差σ。与方差不同的是，标准差是具有量纲的，它与变量值的计量单位相同，其实际意义要比方差清楚。因此，在对社会经济现象进行分析时，往往更多地使用标准差。 方差和标准差的计算有两种形式：简单平均式和加权平均式。 （1）对于数据集合{X1，X2，…，Xn}，简单平均式计算方差和标准差方法如下（2）对于数据集合{X1，X2，…，Xn}，加权平均式计算方差和标准差方法如下2．最大值 最大值是指数据集合中取值最大的数据。 3．最小值 最小值是指数据集合中取值最小的数据。 4．极差 极差又被称为全距，是指数据集合中最大值与最小值的差值，表示整个数据集合能够覆盖的数值距离（范围）。对于数据集合{Xmin，X2，…，Xmax}，计算极差的方法为5．变异系数 变异系数又称离散系数，主要用于比较不同样本数据的离散程度。变异系数大，说明数据的离散程度也大；变异系数小，说明数据的离散程度也小。对于数据集合{X1，X2，…，Xn}，变异系数计算方法为6．分位数 分位数又称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。 四分位数，即把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于3个分割点位置的数值就时四分位数。 （1）第一四分位数，又称为较小四分位数，等于该样本所有数值由小到大排列后第25%位置的数字； （2）第二四份位数，又称为中位数，等于该样本所有数值由小到大排列后第50%位置的数字； （3）第三四份位数，又称为较大四份位数，等于该样本所有数值由小到大排列后第75%的数字。 7．四分位差 四分位差为第一四份位数和第三四份位数的差值，这个差值区间包含了整个数据集合50%的数据值。 8．异众比率 异众比率[3]指的是总体中非众数次数与总体全部次数之比。即，异众比率指非众数组的频数占总频数的比例。对于数据集合{X1，X2，…，Xn}，异众比率计算方法为其中，为变量值总频数；fm为众数组的频数；m表示数组的数量。 3.2.3　分布形态指标 1．偏度 偏度也称为偏态、偏态系数，是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。偏度表征概率分布密度曲线相对于平均值不对称程度的特征数。 偏度是由统计学家皮尔逊（Pearson）于1895年首次提出，是数据分布偏斜程度的测度。对于数据集合{X1，X2，…，Xn}，偏态系数计算方法为偏度具有如下特点： （1）偏度=0为对称分布； （2）偏度>0为右偏分布； （3）偏度<0为左偏分布； （4）偏度大于1或小于-1，被称为高度偏态分布； （5）偏度在0.5～1或-1～-0.5之间，被认为是中等偏态分布； （6）偏度越接近0，偏斜程度就越低。 2．峰度 峰度又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。峰度衡量实数随机变量概率分布的峰态。 峰度是由统计学家Pearson于1905年首次提出，用于衡量数据分布扁平程度的测度。对于数据集合{X1，X2，…，Xn}，偏态系数计算方法为峰态系数具有如下特点： （1）峰态系数=3，分布曲线为正态分布； （2）峰态系数<3，分布曲线为平峰分布； （3）峰态系数>3，分布曲线为尖峰分布。