最新对外汉语教学语法——强调句幻灯片.ppt

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时间:2021-04-17

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1、对外汉语教学语法——强调句表示强调的方法不是……吗?连……都/也……是……的两次否定一、“连……都/也……”表示强调1.连孩子们都知道这个道理。2.他连看也没看,就把书还给我了。3.她们连饭也没吃,就去公司了。1.他连门没关,就出去了。2.她连看电视没时间,哪儿有时间玩儿啊?结论2:“连”可以省略,但不能省略“都/也”。1.这个问题,我连想也没想过。2.这种东西,她连看都不愿意看。结论3:如果是相同的动词,一般用否定式。1.我们连一天都/也没休息过。2.他一点儿都不害怕。3.孩子们一会儿也没闲着。结论4:如果强调数量少时,可在“都/也”的前边用数量短语。二、“是……的”表示

2、强调1.我是今年九月来北京的。2.我是在东京看见他的。3.他是从美国来的4.同学们是坐飞机去的。(一)“是……的”强调已经完成动作发生的时间、地点或方式。肯定式:他是上个星期走的。否定式:他不是上个星期走的。疑问式:他是上个星期走的吗?他是什么时候走的?1.我们(是)昨天下午比赛的。2.她们(是)前天来的。3.她们不是坐飞机来的。4.木村不是从东京来的。结论1:“是”要放在所强调的时间、地点或方式的词语前面,如果是肯定形式,“是”可以省略。“的”一般放在句末,而且不可以省略。1.李明是去年开始学了汉语的。2.老人是在乡下生病死了的。结论2:“是……的”不能跟表示完成的动态助

3、词“了”并用。1.你的话是很正确的。2.王大夫的医术是很高明的。3.我是不会再去你们家的。4.天空是湛蓝湛蓝的。(二)“是……的”也可以表示对主语的描写或者说明,有加重语气的作用。肯定:他的话是很正确的。否定:他的话是不正确的。疑问:他的话正确吗?1.他是昨天来的。2.她的裙子是很漂亮的。注意:两个句子强调的重点不同。第一种强调已经发生的时间、地点、方式;而后一种只对主语进行描写、说明,不强调发生没发生。1.我不是昨天去的。2.他不是从日本来的。3.你的发音是不正确的。4.我是不会买这种衣服的。否定形式不同。第一种的“不”在“是”的前边;后一种的“不”在“是”的后边。三、两

4、次否定表示强调汉语在一个句子中用两个否定词来表示强调肯定,强调肯定语气是比较重的。(一)不……不……你不能不去。(必须去)王兰不应该不来。(必须来)(二)没有……不……村里的事儿没有我不知道的。(都知道)期末考试,我们班没有一个人不及格。(都及格)(三)不……没有……他不应该没有钱买书。(应该有钱)我们工厂不能没有你。(必须有你)(四)没有不……我的胃口特别好,没有不喜欢吃的。(都想吃)他没有不想看的电影。(都想看)她没有一天不很难过。我们单位没有一个人不很喜欢她。注意:两次否定表示强调的句子里,谓语前不能再用“很、非常”等程度副词。Logistic回归分析公共卫生学院一、

5、前言应变量为分类指标的资料线性回归分析:应变量为连续计量资料二、Logistic回归模型Logistic回归的分类二分类多分类条件Logistic回归非条件Logistic回归Logit变换也称对数单位转换logitP=流行病学概念:设P表示暴露因素X时个体发病的概率,则发病的概率P与未发病的概率1-P之比为优势(odds),logitP就是odds的对数值。Logistic回归模型Logistic回归的logit模型Logistic回归模型三、参数估计最大似然估计法(Maximumlikehoodestimate)似然函数:L=∏Pi对数似然函数:lnL=∑(lnP)=l

6、nP1+lnP2+…+lnPn非线性迭代方法——Newton-Raphson法四、参数检验似然比检验(likehoodratiotest)通过比较包含与不包含某一个或几个待检验观察因素的两个模型的对数似然函数变化来进行,其统计量为G(又称Deviance)。G=-2(lnLp-lnLk)样本量较大时,G近似服从自由度为待检验因素个数的2分布。比分检验(scoretest)以未包含某个或几个变量的模型为基础,保留模型中参数的估计值,并假设新增加的参数为零,计算似然函数的一价偏导数(又称有效比分)及信息距阵,两者相乘便得比分检验的统计量S。样本量较大时,S近似服从自由度为待检

7、验因素个数的2分布。Wald检验(waldtest)即广义的t检验,统计量为uu服从正态分布,即为标准正态离差。Logistic回归系数的区间估计上述三种方法中,似然比检验最可靠,比分检验一般与它相一致,但两者均要求较大的计算量;而Wald检验未考虑各因素间的综合作用,在因素间有共线性时结果不如其它两者可靠。五、回归系数的意义单纯从数学上讲,与多元线性回归分析中回归系数的解释并无不同,亦即bi表示xi改变一个单位时,logitP的平均变化量。流行病学中的一些基本概念:相对危险度(relativerisk):RR=

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