自我训练对肩周炎患者康复疗效的影响

目的:探讨自我训练对肩周炎患者疗效的影响。方法:56例肩周炎患者随机分为A、B两组各28例,均进行针刺、推拿、关节松动术及中药熏蒸、蜡疗等治疗,A组患者同时配合自我训练。结果:治疗1个月后,与治疗初期比较,2组患者肩关节活动度明显提高,疼痛评分(VAS)明显下降(P<0.01);与B组比较,A组表现更明显(均P<0.05,0.01)。结论:配合自我训练对肩周炎患者肩关节活动度提高及疼痛缓解有明显促进作用。

基于Granger causality的VAR法填补财务面板数据研究

上市公司财务分析指标数据中有很多缺失数据,其会影响投资者、债权人、管理者及政府部门对上市公司的评价。考虑到传统的缺失值插补方法对财务数据填补效果不理想,提出了基于格兰杰因果关系的VAR法对上市公司财务数据填补,对比分析均值插补、EM插补、回归插补、多重插补,发现VAR法优于前述几种方法。

计算机科学技术在数据管理中的应用

在日常生活以及企业生产经营管理中,产生各种各样的数据。对这些数据进行深入分析,便能够得到各种各样有用的数据,从而提升生活以及管理的质量。计算机科学技术使得高效的数据管理成为可能,已成为大数据时代下非常重要的应用技术。笔者结合自身实际工作经验,探讨计算机技术在数据管理中的应用策略,以推动数据管理效率的持续提升。

基于一种优化权重的K-近邻算法的缺失财务数据组合填补

在对上市公司进行财务分析时,相关财务数据的完整性对数据分析意义重大.针对这些非随机性缺失财务数据的填补,将基于明考夫斯基距离,根据近邻原理找出与缺失数据同类的相似样本,作为一个新的训练数据集;然后提出一种优化权重的K-近邻算法(OKNN算法),对上述的相似样本给予各个指标组合权重系数值;最后根据优化的权重系数对提出的新算法进行实例验证,结果证实提出的OKNN组合填补方法优于经典的KNN算法和加权的KNN算法距离填补法.