pooled

SD是标准偏差，standard deviation：描述的是样本中各观察值间的变异程度。SE是标准误差，standard error：描述的是样本均数的抽样误差，即样本均数与总体均数的接近程度，也可以称为样本均数的标准差。【意义】现在国际杂志很多要求需要提供SE值和SD。【概念】标准差的名称有10 余种,如总体标准差、母体标准差、均方根误差、均方根偏差、均方误差、均方差、单次测量标准差和理论标准差等。标准差的定义式为：用样本标准差s 的值作为总体标准差 的估计值。因为样本标准差s 不能直接反映样本平均数?x 与总体平均数u究竟误差多少, 所以, 平均数的误差实质上是样本平均数与总体平均数之间的相对误。标准差是表示个体间变异大小的指标,反映了整个样本对样本平均数的离散程度,是数据精密度的衡量指标;而标准误反映样本平均数对总体平均数的变异程度,从而反映抽样误差的大小 ,是量度结果精密度的指标。【计算方法】Excel中只有计算stand deviation的公式（=stdev()），没有计算stand error的函数。但是stand error=stand deviation/sqrt(样本数)，因此我们可以使用一个改良的函数来计算标准误: 其在excel中的表达式为： = STDEV(range of values)/SQRT(number)其中： range of values区域的值是要计算标准误的这些数据; number号码是数据的个数。

　　最早的综合分析法主要是指Meta分析(Meta analysis，MA)，它是相互独立的不同研究者已发表分析结果的再综合。　　由于MA综合的内容只能是哪些已发表结果的合并分析，故有一定的局限性，难于进行内容更广或更深入的综合分析。因此，流行病学家们想到以直接获得的各个研究者的原始数据进行综合分析，亦即pooled分析(poled analysis，PA)　　两者的优势与不足各表现在如下几个方面：　　(1)总的来看，两者结果相近，尤其是当有作用较强、且有统计学意义的研究因素存在时。　　(2)MA法的局限在于别人发表了哪些结果，MA只好综合哪些结果，而PA则容易做更深入或广泛的分析研究。或者说，那些没有出现在已发表文章中的结果或研究内容，利用PA可以做进一步的分析。　　(3)在做亚组分析方面，PA要优于MA。　　(4)若是检验一些新的假设，尤其是当只有少数的几个研究可以利用来做综合分析时，MA比较困难，而PA可以做到。　　(5)在文献收集、数据合并和再分析等方面，PA要比MA花费更多的时间、人力和物力。　　DevilPA对偏倚更加敏感。一方面，被纳入PA的研究单位近期的研究数据可能容易收集到，而远期(过去)的研究数据的收集则有一定难度，尤其是数据投有计算机化的研究单位或研究者。另一方面，也许有部分研究者他们本身就不愿意提供其研究的原始数据，这样就更容易带来偏性。

两者区别在如下几个方面：(1)总的来看，两者结果相近，尤其是当有作用较强、且有统计学意义的研究因素存在时。(2)MA法的局限在于别人发表了哪些结果，MA只好综合哪些结果，而PA则容易做更深入或广泛的分析研究。或者说，那些没有出现在已发表文章中的结果或研究内容，利用PA可以做进一步的分析。(3)在做亚组分析方面，PA要优于MA。(4)若是检验一些新的假设，尤其是当只有少数的几个研究可以利用来做综合分析时，MA比较困难，而PA可以做到。(5)在文献收集、数据合并和再分析等方面，PA要比MA花费更多的时间、人力和物力。(6)PA对偏倚更加敏感。一方面，被纳入PA的研究单位近期的研究数据可能容易收集到，而远期(过去)的研究数据的收集则有一定难度，尤其是数据投有计算机化的研究单位或研究者。另一方面，也许有部分研究者他们本身就不愿意提供其研究的原始数据，这样就更容易带来偏性。

本来以为pool包收尾了，扫了一下发现还有statement，这块比较简单，是对JDBC的Statement进行了一些封装，实现了与连接池对应的功能，看下类图： DruidPooledStatement 中最重要的就是execute开头的一系列方法了，是执行SQL的本体，都是对JDBC的Statement的增强，主要多做了以下： DruidPooledPreparedStatement实现了JDBC的PreparedStatement，是执行预编译的SQL用，跟Connection相同，引入了PreparedStatementHolder这样一个Holder类，同样定义了一些统计属性，其中有个属性pooling，是否池化，引出了PreparedStatementPool，里面用LinkedHashMap实现了LRU，一个cache类用来缓存预编译过的statement； cache的key定义了一个类，PreparedStatementKey，重写了hashcode和equals方法，很有意思地参考了String的hashcode，用了31这个质数作进制来计算hash，且不仅仅是sql语句相同，需要其他属性都相同才算相同，贴一下源码： CallableStatement是用来执行函数或者存储过程的，在当下的大环境下，用得真的很少就略过了吧。 druid在JDBC的statement基础上，封装了一些类来扩展自己的属性和功能，一般在工程环境下，基本就用AOP或者装饰器模式来实现（感觉这个Holder有点像装饰器，又有点像单例的Holder）的，写框架的时候，这种方式还是很值得借鉴的，很内聚、高效，也没有额外的引用 cache的使用很巧妙，但是在刷文章的时候看到过一个问题，虽然在后续版本中修复了，但还是分享一下： 探究Druid连接池“违反协议”异常 这个问题抛的是SQL异常，问题却出在缓存上，对与缓的状态和刷新策略，有了新的认识

豪斯曼检验的结果是告诉你固定效应和随机效应在系数估计上出现了显著差异，因此固定效应比随机效应好但是不是说随机效应就不能用有些时候你为了做特殊的分析，固定效应是实现不了的，只要检验中随机效应显著就可以使用随机效应，所以说用什么效应主要还是看你要分析什么问题一般的实证分析，尤其是金融方面的，绝大部分用的都是固定效应

本篇文章我们讲解缓存区 ByteBuf 八大主要类型中两种，未池化直接缓冲区 UnpooledDirectByteBuf 和 未池化不安全直接缓冲区 UnpooledUnsafeDirectByteBuf 。 UnpooledDirectByteBuf 一个基于 NIO ByteBuffer 的缓冲区。 建议使用 UnpooledByteBufAllocator.directBuffer(int, int) , Unpooled.directBuffer(int) 和 Unpooled.wrappedBuffer(ByteBuffer) ；而不是显式调用构造函数。 有四个成员属性: 通过 allocateDirect(initialCapacity) 方法创建一个新的 NIO 缓存区实例来初始化此缓存区对象。 利用现有的 NIO 缓存区创建此缓存区。 通过 NIO 缓存区 buffer 对应方法获取基本数据类型数据。 根据目标缓存区 dst 类型不同，处理的方式也不同。 你会发现这些方法都是获取此缓存区对应 NIO 缓存区 ByteBuffer 对象，调用 ByteBuffer 对象的方法，与 IO 流的交互，进行数据传输 和 get 系列方法一样， set 系列的实现也是靠 NIO 缓存区 ByteBuffer 对应方法。 剩余方法也几乎都是和 NIO 缓存区 ByteBuffer 有关，而且也不难，就不做过多介绍了。 UnpooledDirectByteBuf 主要是通过 NIO 缓存区 buffer 来存储数据。而它获取和设置数据，也都是通过 NIO 缓存区对应方法实现的。 光看介绍，和 UnpooledDirectByteBuf 没有任何区别。它也是 UnpooledDirectByteBuf 的子类。 那么 UnpooledUnsafeDirectByteBuf 和 UnpooledDirectByteBuf 不同处在那里呢? 通过复习 setByteBuffer 方法，获取 NIO 缓存区 buffer 对应的直接内存地址。 通过 UnsafeByteBufUtil 对应方法，直接从内存地址获取对应基本类型数据。 通过 UnsafeByteBufUtil 对应方法，直接向内存地址设置对应基本类型数据。 只有这个类型 hasMemoryAddress() 方法才会返回 true 。 UnpooledUnsafeDirectByteBuf 就是通过直接从内存地址中获取和设置数据的方式，提高性能。

pooled analysis 网络 合并析; 汇集析; 汇总析; 荟萃析; [例句]Serruys, from University in Rotterdam, Netherlands, and colleagues performed apooled analysis of1,748 patients in four randomized trials.Serruys博士及其同事1748名病4项随机试验进行混合析-

druid pooled conne ction 德鲁伊汇集的联系重点词汇释义druid棉帆布pooled合并的; 集中…共同使用，共用( pool的过去式和过去分词 )

panel data 是固定样本数据；面板数据；追踪资料；面板数据模型；纵横资料 pooled data 是合并数据

楼上真有想象力. Pooled S.E.M= pooled square estimated margin...

help xtreg面板数据回归的时候加个fe选项就可以做固定效应啦加个re选项就可以做随机效应啦

pooled investment联合投资集合基金投资

已经缓存的，即使用缓存

panel data 是固定样本数据；面板数据；追踪资料；面板数据模型；纵横资料pooled data 是合并数据

我一直认为readWriteHosts数组中只能输入ip:port来代表一个redis 实例的连接，但是如何把密码加在里面呢？想不到如何实现，只能下载了源代码查看，原来这个实现是通过分隔字符串来实现， 1 /// <summary> 2 /// IP地址中可以加入auth验证 password@ip:port 3 /// </summary> 4 /// <param name="hosts"></param> 5 /// <returns></returns> 6 public static List<RedisEndpoint> ToRedisEndPoints(this IEnumerable<string> hosts) 7 { 8 if (hosts == null) return new List<RedisEndpoint>(); 9 //redis终结点的列表 10 var redisEndpoints = new List<RedisEndpoint>(); 11 foreach (var host in hosts) 12 { 13 RedisEndpoint endpoint; 14 string[] hostParts; 15 if (host.Contains("@")) 16 { 17 hostParts = host.SplitOnLast("@"); 18 var password = hostParts[0]; 19 hostParts = hostParts[1].Split(":"); 20 endpoint = GetRedisEndPoint(hostParts); 21 endpoint.Password = password; 22 } 23 else 24 { 25 hostParts = host.Split(":"); 26 endpoint = GetRedisEndPoint(hostParts); 27 } 28 redisEndpoints.Add(endpoint); 29 } 30 return redisEndpoints; 31 }在ip:port前面加上@用来表示密码，比如password@ip:port ，现在才知道能看到源码的程序是多么的幸福的一件事。开源伟大。master:设置密码:config set requirepass passwordslave 指定master密码：config set masterauth password 就可以实现在master设置密码，并且不需要重启redis实例 非常方便，但是这种方式重启后失效。

pooledanalysis与metaanalysis的区别：意思不同、用法不同、侧重点不同一、意思不同1.pooledanalysis意思：合并分析;汇集分析2.metaanalysis意思：整合分析;汇总分析二、用法不同1.pooledanalysis用法：表示抽象概念时不可数,但表示一次具体行为或“分析一番”时则是可数名词,其前须加不定冠词。例句：Dietary fiber intake and risk ofpooled analysis of prospective cohort studies 膳食纤维的摄入和结肠直肠癌的风险性：一项前瞻性队列研究的汇总分析2.metaanalysis用法：基本意思是“分析”,指对事物的各个组成部分及其性质、结构和相互关系的研究,有时还有有意识地去发现或揭示事物的性质、原因、效果、动机或可能性并以此作为作出判断或采取行动的基础之意。例句：Meta Analysis of Group Counseling Improving UniversityInterpersonal Relationship.大学生自我意识和人际关系的团体咨询效果分析三、侧重点不同1.pooledanalysis侧重点：多数指客观存在。2.metaanalysis侧重点：多数指抽象的。

感谢你的问题补充！ 这样是可以解决问题的 ！ 谢谢你

就是说你预备要对持仓做那些动作，可以先填单不委托，盘中根据不同的盘面情况及时提请委托，这样可以节省一些用户的盘中填单时间，还有一个作用，就是说可以将自己的计划先放入计划委托，这样可以提醒自己当天的操作策略，以减弱情绪引发的误操作。

水池干涸,水塘褪化 之类的意思

pooled regression混合回归双语对照词典结果：网络释义1. 混合回归

Pooled Mean Group混合组平均数Pooled Mean Group混合组平均数

合并方差 汇集方差两个都可以

Meta分析中文译为“荟萃分析”，定义是“The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings.”中文译为：对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。

联合基金研究

聚合dna？？

pooled sample混合样本pooled[英]["pu:ld][美]["pu:ld]adj.合并的; v.集中…共同使用，共用( pool的过去式和过去分词 ); 以上结果来自金山词霸例句:1.It allowed power from different generators to be pooled and distributed over the grid. 这一发明使不同发电机产生的电能，可通过电网汇集分发

pooled analysis 网络 合并分析; 汇集分析; 汇总分析; 荟萃分析; [例句]Serruys, from University in Rotterdam, Netherlands, and colleagues performed apooled analysis of1,748 patients in four randomized trials.Serruys博士及其同事对1748名病人对4项随机试验进行了混合分析。

集中投资双语对照词典结果：pooled investment集合基金投资; 很高兴为您解答祝你生活愉快，学习进步如果你对这个答案有什么疑问，请追问如果满意记得采纳哦·~~

Pooled MLE模型(Pooled MLE Model)　1997年 R. Carter Hill、 J. R. Knight、 C. F. Sirmans对 Pooled GLS模型进行了改进，提出基于最大似然估计法(MLE)的 Pooled MLE模型。

Pooled GLS模型(Pooled GLS Model) 鉴于 特征价格模型 和 重复售出模型 的缺陷， Case K. E. 和 Quigley J. M. 在1991年提出了将二者混合并利用广义 最小二乘法 ( GLS)分析随机误差变量方差的方法。该方法被称为“混合方法” ，又称混合模型（Pooled Method）。1997年 R. Carter Hill 、 J. R. Knight 、 C. F. Sirmans 对Pooled GLS模型进行了改进，提出基于 最大似然估计法 (MLE)的 Po oled MLE模型。满意请采纳

分析：de-pool-ed是pool的衍生词。de-表示:1.离开，除去。2.向下。3.完全。4.否定，倒转。5.减少，降低。而pool (vt.)1.合伙经营。2.采掘。综合句子有“商议”意思，pool应取合伙经营，对于前缀取应取离开之意，那么depool是脱离合作句义：在个人础上商议脱离合作是最愚蠢的。

最早的综合分析法主要是指Meta分析(Meta analysis，MA)，它是相互独立的不同研究者已发表分析结果的再综合。由于MA综合的内容只能是哪些已发表结果的合并分析，故有一定的局限性，难于进行内容更广或更深入的综合分析。因此，流行病学家们想到以直接获得的各个研究者的原始数据进行综合分析，亦即pooled分析(poled analysis，PA)两者的优势与不足各表现在如下几个方面：(1)总的来看，两者结果相近，尤其是当有作用较强、且有统计学意义的研究因素存在时。(2)MA法的局限在于别人发表了哪些结果，MA只好综合哪些结果，而PA则容易做更深入或广泛的分析研究。或者说，那些没有出现在已发表文章中的结果或研究内容，利用PA可以做进一步的分析。(3)在做亚组分析方面，PA要优于MA。(4)若是检验一些新的假设，尤其是当只有少数的几个研究可以利用来做综合分析时，MA比较困难，而PA可以做到。(5)在文献收集、数据合并和再分析等方面，PA要比MA花费更多的时间、人力和物力。DevilPA对偏倚更加敏感。一方面，被纳入PA的研究单位近期的研究数据可能容易收集到，而远期(过去)的研究数据的收集则有一定难度，尤其是数据投有计算机化的研究单位或研究者。另一方面，也许有部分研究者他们本身就不愿意提供其研究的原始数据，这样就更容易带来偏性。

最早的综合分析法主要是指Meta分析(Meta analysis，MA)，它是相互独立的不同研究者已发表分析结果的再综合。由于MA综合的内容只能是哪些已发表结果的合并分析，故有一定的局限性，难于进行内容更广或更深入的综合分析。因此，流行病学家们想到以直接获得的各个研究者的原始数据进行综合分析，亦即pooled分析(poled analysis，PA)两者的优势与不足各表现在如下几个方面：(1)总的来看，两者结果相近，尤其是当有作用较强、且有统计学意义的研究因素存在时。(2)MA法的局限在于别人发表了哪些结果，MA只好综合哪些结果，而PA则容易做更深入或广泛的分析研究。或者说，那些没有出现在已发表文章中的结果或研究内容，利用PA可以做进一步的分析。(3)在做亚组分析方面，PA要优于MA。(4)若是检验一些新的假设，尤其是当只有少数的几个研究可以利用来做综合分析时，MA比较困难，而PA可以做到。(5)在文献收集、数据合并和再分析等方面，PA要比MA花费更多的时间、人力和物力。DevilPA对偏倚更加敏感。一方面，被纳入PA的研究单位近期的研究数据可能容易收集到，而远期(过去)的研究数据的收集则有一定难度，尤其是数据投有计算机化的研究单位或研究者。另一方面，也许有部分研究者他们本身就不愿意提供其研究的原始数据，这样就更容易带来偏性。

dataSource type="POOLED"，使用连接池