1、譬如：大前提所有s都是m，小前提所有m都是p，结论就可以写所有s都是p，即表现在韦恩图上就是s与p圆圈相交的部分。逻辑韦恩图结论就是下图相交的部分，韦恩图又叫维恩图、文氏图，是在1881年由一位英国数学家John Venn所发明，是用来放映不同集合间的交集和并集的展示图。
2、相互独立的事件A，B，如果用韦恩图（集合思想）表示如下图：矩形内表示一个集合，包括两个事件，A与B相互独立，没有交集，说明A与B相互分离，所以画法如上所示。韦恩图又叫文氏图、Venn图、温氏图、维恩图、范氏图，是在所谓的集合论数学分支中，在不太严格的意义下用以表示集合的一种草图。
3、相关补集：如果A和B是两个集合，那么A在B中的相对补集就是：它的元素属于B，而非A。韦恩图集例绘制。理解集合论有助于我们绘制韦恩图，就像在这个时候，以数学逻辑为例绘制韦恩图一样，假定一个集合是1，3，5，7，95个自然数，另一个是1，3，5，6，85个自然数。
4、文氏图（英语：Venn diagram），或译Venn图、温氏图、维恩图、范氏图，是在所谓的集合论（或者类的理论）数学分支中，在不太严格的意义下用以表示集合（或类）的一种草图。它们用于展示在不同的事物群组（集合）之间的数学或逻辑联系，尤其适合用来表示集合（或）类之间的“大致关系”。
5、用来表示逻辑关系的图 也叫韦恩图 它用一条封闭曲线直观地表示集合及其关系地图形称为韦恩图 也叫文氏图 韦恩图常用来研究、表示中等数学中的“集合问题”，包括“交集”“并集”等。
6、韦恩图可以用来表示一个集合是另一个集合的子集的情况。韦恩图的由来：韦恩图的发明者是英国数学家约翰·维恩（Joh Venn），他在1906年发明了韦恩图。关于韦恩图的故事，有一种说法是：有一天，约翰·维恩正在研究逻辑问题，他发现用传统的图形无法清晰地表示集合之间的关系。
1、安全性分析集和全分析集的区别如下：安全性分析集主要用于临床试验安全性评价，只要接受过药物治疗，都将被纳入安全性分析集；全分析集是指按ITT原则尽可能接近于理想，通过对所有随机化受试者的数据作最少和公正的剔除之后所得到的数据集。
2、全分析集（FAS） 指合格病例和脱落病例的集合，但不包括剔除病例。主要疗效指标缺失时，根据意向性分析（intention to treat，ITT分析），用前一次结果结转。可比性分析和次要疗效指标的缺失值不作结转，根据实际获得的数据分析。安全数据集（SS） 至少接受一次治疗，且有安全性指标记录的实际数据。
3、当不一致时，把统计的指导原则发上来，宜同时用全分析集（FAS）和符合方案集（PP）进行统计分析，PP是FAS的一个子集，则会影响试验的有效性分析，通常安全性数据集应包括所有随机化后至少接受一次治疗的受试者。
4、ITT（Intention-To-Treat，意向性分析），PP（Per-Protocol，遵循研究方案分析），二者是临床研究结果分析的不同方法。ITT即intent-to-treat，是对所有符合方案要求经随机分组进入研究，开始治疗的病例进行统计分析（包括对脱落病例的评价），以评价总的处理效果。
数据标注：根据项目要求和标注规则，对海量数据进行标注，包括图像、文本、音频等多种形式的数据标注。 标注规则制定：根据业务需求，制定数据标注规则并指导执行。 数据质量控制：负责对标注后的数据进行质量评估和审核，并不断优化标注质量和效率。
数据标注是对数据集进行处理的工作，旨在让机器能够理解和学习数据中的模式和信息。具体来说，数据标注员使用特定的工具对图像、文本等进行处理，以供机器学习算法使用。数据标注的类型主要包括以下几种：计算机视觉类：这类数据标注主要包括拉框标注、语义分割、3D点云标注、关键点标注和线标注。
数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未经处理过的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。数据标注的主要类型 数据标注的类型主要是图像标注、语音标注、3D点云标注和文本标注。
数据标注就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、图片、语音等等，然后对抓取的数据进行整理与标注。数据标注属于人工智能行业中的基础性工作，需要大量数据标注专员从事相关部分的工作以满足人工智能训练数据的需求。
数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未经处理过的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。
数据标注就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、图片、语音等等，然后对抓取的数据进行整理与标注。 常见的几种数据标注类型介绍为： 分类标注：分类标注，就是我们比较常见的打标签。
临床试验方案的统计分析部分只需描述对主要评价指标拟采用的具体统计方法，这种说法是正确的。统计分析计划（statisticalanalysisplan）是统计专业人员根据试验方案要求准备的比方案中描述的主要分析特征更加详细和技术性更强的文件。
临床试验方案中应包括有效性指标和安全性指标的评价、记录、分析方法和时间点。药品是指用于预防、治疗、诊断人的疾病，有目的地调节人的生理机能并规定有适应症或者功能主治、用法和用量的物质。
临床试验评价—效应及安全性评价：观察指标是指能反映临床试验中药物有效性和安全性的观察项目，统计学中将其称为变量，观察指标可分为主要指标和次要指标。主要指标：是与试验目的有本质联系的，能确切反映药物有效性或安全性的观察指标，通常主要指标只有一个。选择原则：易于量化、客观性强、重复性高。
目标值的确定：目标值应在研究方案设计阶段由申办方、临床研究者和统计学家共同制定。如果监管部门针对某类产品制订了明确的技术指导原则，且在指导原则中对主要评价指标给出了明确的目标值，那么将指南推荐的目标值作为该产品临床试验主要评价指标的目标值。
1、因此。不知道清楚了没有，统计指导原则上“根据意向性分析（简称ITT）的基本原则，自己细看一下、PP分析”统计指导原则是这样写的，可以增强试验结果的可信性。对于为什么现在采用FAS而不用ITT。
2、ITT（Intention-To-Treat，意向性分析），PP（Per-Protocol，遵循研究方案分析），二者是临床研究结果分析的不同方法。ITT即intent-to-treat，是对所有符合方案要求经随机分组进入研究，开始治疗的病例进行统计分析（包括对脱落病例的评价），以评价总的处理效果。
3、意向性分析（Intention-to-treat（ITT）analysis）即在试验过程中，有些试验对象未能按照原试验计划进行。但是在做试验结果分析时，依旧将未能依从的试验对象归类到原计划的分组中。
4、ITT人群指的是意向治疗分析人群，是指将受试者随机分入RCT中的任一组，不管他们是否完成了试验，或者是否真正接受了该组的治疗，都保留在原组进行结果分析。
5、ITT（Intention-to-treat）分析集是一种在临床试验中常用的统计分析方法，主要用于评估干预措施的效果。其主要特点和特征如下：完整性：ITT分析集要求所有随机分配到各组的受试者都要被纳入分析，无论他们是否真正接受了干预或完成了随访。这样可以最大限度地减少由于失访、脱落等原因导致的偏倚。
6、全分析集（Full Analysis Set， FAS）是对ITT的进一步细分，有时称为修订ITT（Modified Intent-to-Treat， mITT）分析。FAS旨在提供最少偏见的数据集，它包括在随机化后所有收集的数据，即使有特殊情况（如未达入排标准、未用药物或数据缺失）。