最新北京治疗面部黄褐斑的方法课件ppt.ppt

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1、北京治疗面部黄褐斑的方法脸长黄褐斑怎么办1、补充皮肤水分：保湿因子、清瓜萃取液、海藻萃取液、低浓度A.H.A制剂、芦荟制剂等，每3-4小时对皮肤进行一次水分补充;2、皮肤清洁：以祛除被氧化的油脂及污垢为目的，每天三至四次;3、延长水分在皮肤里的停留时间：用皮肤保湿剂对皮肤进行有效保湿，防止皮肤水分过快蒸发。4、补充皮肤细胞核分裂时所需营养，如花粉类制方，表皮细胞生长因子等，每天晚上十点前进行一次;5、加速表皮下血液循环，促进组织细胞物质交换，补充基底细胞分类代谢的营养物质，如：生长刺激因子、乳酸、果酸、红外线激光、美容院每周进行一至两次，以后可以根据黄褐斑的症状情况而定。医院介绍：北京华

2、大黄褐斑专科医院中心成立于2002年，是一家致力于祛斑专业诊断和治疗的专业机构。医院集专业科研、权威诊治、全面康复和积极预防为一体，引进国际祛斑治疗领域先进技术和国内外包括王玉莹主任在内的数位权威祛斑诊疗专家团队。以全新管理模式和服务方式为寻求祛斑患者提供全方位、高品质的服务，努力打造全国祛斑患者诊疗基地中心。【技术为先】北京华大中医医院黄褐斑诊疗中心引进国内外祛斑诊疗技术和专家，由国际知名专家王玉莹领衔开发了“美颜百龄祛斑康复体系“，除对常规色斑治疗疗效显著外，对于各类顽固性色斑同样有着其他同类疗法无法比拟的作用。“美颜百龄祛斑康复体系”，因其高治愈率与便捷性，受到了祛斑领域专家与患者

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4、路线谢谢观赏§2.5实例：时间序列问题一、中国居民人均消费模型二、时间序列问题一、中国居民人均消费模型例2.5.1考察中国居民收入与消费支出的关系。GDPP：人均国内生产总值（1990年不变价）CONSP：人均居民消费（以居民消费价格指数（1990=100）缩减）。该两组数据是1978~2000年的时间序列数据（timeseriesdata）；1、建立模型拟建立如下一元回归模型采用Eviews软件进行回归分析的结果见下表前述收入-消费支出例中的数据是截面数据（cross-sectionaldata）。一般可写出如下回归分析结果：(13.51)(53.47)R2=0.9927F=2859.

5、23DW=0.55032、模型检验R2=0.9927T值：C：13.51，GDPP：53.47临界值:t0.05/2(21)=2.08斜率项：0<0.3862<1，符合绝对收入假说3、预测2001年：GDPP=4033.1（元）（90年不变价）点估计：CONSP2001=201.107+0.38624033.1=1758.7（元）2001年实测的CONSP（1990年价）:1782.2元，相对误差:-1.32%。2001年人均居民消费的预测区间人均GDP的样本均值与样本方差：E(GDPP)=1823.5Var(GDPP)=982.042=964410.4在95%的置信度下，E(CONS

6、P2001)的预测区间为：=1758.740.13或：（1718.6,1798.8）同样地，在95%的置信度下，CONSP2001的预测区间为：=1758.786.57或（1672.1,1845.3）二、时间序列问题上述实例表明，时间序列完全可以进行类似于截面数据的回归分析。然而，在时间序列回归分析中，有两个需注意的问题：第一，关于抽样分布的理解问题。能把表2.5.1中的数据理解为是从某个总体中抽出的一个样本吗？可决系数R2，考察被解释变量Y的变化中可由解释变量X的变化“解释”的部分。这里“解释”能否换为“引起”?第二，关于“伪回归问题”（spuriousregressionprob

7、lem）。在现实经济问题中，对时间序列数据作回归，即使两个变量间没有任何的实际联系，也往往会得到较高的可决系数，尤其对于具有相同变化趋势（同时上升或下降）的变量，更是如此。这种现象被称为“伪回归”或“虚假回归”。