Analysenavn: D-Bilirubin NPU: 17194
|
|
|
- Stefan Steffensen
- 8 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Metodesammenligning Master app. Analysenavn: D-Bilirubin NPU: Ansvarlig : HJ Dato : APPARATUR Cobas 1 Næstved Resultater Student s t-test serienummer: Core: AF , C: AA Beregnet værdi Standardafvigelse CV Signifikans niveau 0,95 Absolut forskel 0,244 7, ,7 P værdi = 0,835 % Bias 34,80 26,90 77,3 0,95 Nej Periode 17/ /11-07 n (antal par) 40 Reagens lot nr Kalibrator nr Lineær regression Hældning (slope) 0,904 Skæring y-akse (intercept) 1,545 R 2 0,9811 Nummer Dato Prøve ID Reference metode (Gammel metode) Ny metode Noter Middelværdi Absolut forskel x-værdier y-værdier Relativ forskel i % Y-beregnet Bias % Bias ,100 1,900 2,000 0,200 10,000 3,443 1,343 63, ,700 1,100 1,400 0,600 42,857 3,082 1,382 81, ,400 6,100 5,250-1,700-32,381 5,523 1,123 25, ,300 5,000 5,650 1,300 23,009 7,240 0,940 14, ,500 16,500 17,500 2,000 11,429 18,269-0,231-1, ,400 4,300 3,850-0,900-23,377 4,619 1,219 35, ,100 2,100 2,100 0,000 0,000 3,443 1,343 63, ,000 1,200 1,600 0,800 50,000 3,353 1,353 67, ,700 0,600 1,150 1,100 95,652 3,082 1,382 81, ,300 8,400 6,850-3,100-45,255 6,336 1,036 19, ,700 6,800 5,750-2,100-36,522 5,794 1,094 23, ,800 5,500 5,150-0,700-13,592 5,884 1,084 22, , , ,600-14,800-14,425 87,606-7,594-7, ,400 83,400 81,400-4,000-4,914 73,323-6,077-7, ,300 4,300 4,300 0,000 0,000 5,432 1,132 26, ,100 1,400 1,750 0,700 40,000 3,443 1,343 63, ,000 9,300 9,150-0,300-3,279 9,681 0,681 7, ,800 2,500 2,650 0,300 11,321 4,076 1,276 45, ,000 1,400 1,700 0,600 35,294 3,353 1,353 67, ,100 3,300 3,200-0,200-6,250 4,347 1,247 40, ,300 1,900 2,100 0,400 19,048 3,624 1,324 57, ,700 4,200 4,450 0,500 11,236 5,794 1,094 23, ,800 1,100 1,450 0,700 48,276 3,172 1,372 76, ,500 3,500 3,500 0,000 0,000 4,709 1,209 34, ,200 3,700 3,450-0,500-14,493 4,438 1,238 38, ,500 2,400 2,950 1,100 37,288 4,709 1,209 34, ,000 2,300 2,150-0,300-13,953 3,353 1,353 67, ,100 10,100 8,600-3,000-34,884 7,963 0,863 12, ,500 8,400 7,450-1,900-25,503 7,421 0,921 14, ,700 8,100 6,900-2,400-34,783 6,698 0,998 17, , , ,000 42,000 17, ,065-22,935-8, ,800 5,200 4,500-1,400-31,111 4,980 1,180 31, ,100 8,300 7,200-2,200-30,556 7,059 0,959 15, ,400 2,100 2,250 0,300 13,333 3,715 1,315 54, ,000 3,100 3,050-0,100-3,279 4,257 1,257 41, ,100 1,550 1,825 0,550 30,137 3,443 1,343 63, ,500 2,200 2,350 0,300 12,766 3,805 1,305 52, , , ,200-6,600-5, ,319-9,581-8, ,800 1,900 2,350 0,900 38,298 4,076 1,276 45, ,400 51,800 52,600 1,600 3,042 49,819-3,581-6,707 Middel 18,433 0,244 4,421 18,319-0,236 34,797 SD 44,220 7,336 29,770 41,908 4,450 26,896 CV 239,9 3009,7 673,4 228,8-1883,5 77,3
2 Ny metode Regressionsplot Master app. Metodesammenligning y = 0,9036x + 1,5446 R² = 0, , , , ,000 50,000 0,000 0,000 50, , , , , ,000 Reference metode
3 Metodesaml Master (revideret) Analysenavn: D-Bilirubin NPU: REVIDERET BEREGNING, PRØVE 31 SLETTET (X = 255, Y = 213)! Ansvarlig : HJ Dato : APPARATUR Cobas 1 Næstved Resultater Student s t-test serienummer: Core: AF , C: AA Beregnet værdi Standardafvigelse CV Signifikans niveau 0,95 Absolut forskel -0,827 2, ,8 P værdi = 0,079 % Bias 3,60 2,36 65,6 0,95 Nej Periode 17/ /11-07 n (antal par) 39 Reagens lot nr Kalibrator nr Lineær regression Hældning (slope) 1,077 Skæring y-akse (intercept) -0,139 R 2 0,9950 Nummer Dato Prøve ID Reference metode (Gammel metode) Ny metode Noter Middelværdi Absolut forskel x-værdier y-værdier Relativ forskel i % Y-beregnet Bias % Bias ,100 1,900 2,000 0,200 10,000 2,123 0,023 1, ,700 1,100 1,400 0,600 42,857 1,692-0,008-0, ,400 6,100 5,250-1,700-32,381 4,600 0,200 4, ,300 5,000 5,650 1,300 23,009 6,646 0,346 5, ,500 16,500 17,500 2,000 11,429 19,786 1,286 6, ,400 4,300 3,850-0,900-23,377 3,523 0,123 3, ,100 2,100 2,100 0,000 0,000 2,123 0,023 1, ,000 1,200 1,600 0,800 50,000 2,015 0,015 0, ,700 0,600 1,150 1,100 95,652 1,692-0,008-0, ,300 8,400 6,850-3,100-45,255 5,569 0,269 5, ,700 6,800 5,750-2,100-36,522 4,923 0,223 4, ,800 5,500 5,150-0,700-13,592 5,031 0,231 4, , , ,600-14,800-14, ,391 7,191 7, ,400 83,400 81,400-4,000-4,914 85,375 5,975 7, ,300 4,300 4,300 0,000 0,000 4,492 0,192 4, ,100 1,400 1,750 0,700 40,000 2,123 0,023 1, ,000 9,300 9,150-0,300-3,279 9,554 0,554 6, ,800 2,500 2,650 0,300 11,321 2,877 0,077 2, ,000 1,400 1,700 0,600 35,294 2,015 0,015 0, ,100 3,300 3,200-0,200-6,250 3,200 0,100 3, ,300 1,900 2,100 0,400 19,048 2,338 0,038 1, ,700 4,200 4,450 0,500 11,236 4,923 0,223 4, ,800 1,100 1,450 0,700 48,276 1,800 0,000-0, ,500 3,500 3,500 0,000 0,000 3,631 0,131 3, ,200 3,700 3,450-0,500-14,493 3,307 0,107 3, ,500 2,400 2,950 1,100 37,288 3,631 0,131 3, ,000 2,300 2,150-0,300-13,953 2,015 0,015 0, ,100 10,100 8,600-3,000-34,884 7,508 0,408 5, ,500 8,400 7,450-1,900-25,503 6,862 0,361 5, ,700 8,100 6,900-2,400-34,783 6,000 0,300 5, ,800 5,200 4,500-1,400-31,111 3,954 0,154 4, ,100 8,300 7,200-2,200-30,556 6,431 0,331 5, ,400 2,100 2,250 0,300 13,333 2,446 0,046 1, ,000 3,100 3,050-0,100-3,279 3,092 0,092 3, ,100 1,550 1,825 0,550 30,137 2,123 0,023 1, ,500 2,200 2,350 0,300 12,766 2,554 0,053 2, , , ,200-6,600-5, ,685 8,785 7, ,800 1,900 2,350 0,900 38,298 2,877 0,077 2, ,400 51,800 52,600 1,600 3,042 57,373 3,973 7,440 Middel 12,906-0,827 4,074 13,315 0,823 3,605 SD 27,434 2,859 30,077 28,428 2,032 2,364 CV 212,6-345,8 738,2 213,5 247,0 65,6
4 Met.sam. app. B Analysenavn: D-Bilirubin NPU: Ansvarlig : HJ Dato : Resultater Student s t-test APPARATUR Cobas 2 Næstved Beregnet værdi Standardafvigelse CV Signifikans niveau 0,95 serienummer: Core: AF , C: AA Absolut forskel 0,610 2, ,1 P værdi = 0,497 n (antal par) 10 Periode 17/ /11-07 Reagens lot nr Lineær regression Kalibrator nr Hældning (slope) 0,935 Skæring y-akse (intercept) 0,912 R 2 0,9995 % Bias 21,12 25, ,7 0,95 Nej Nummer Dato Prøve ID Reference metode (Master Cobas) Apparat B Noter Middelværdi Absolut forskel x-værdier y-værdier Relativ forskel i % Y-beregnet Bias % Bias ,100 1,200 1,150-0,100-8,696 1,941 0,841 76, ,100 6,700 6,400-0,600-9,375 6,616 0,516 8, ,500 15,900 16,200 0,600 3,704 16,340-0,160-0, ,900 2,100 2,000-0,200-10,000 2,689 0,789 41, , , ,950 5,900 5, ,604-6,296-5, ,400 78,300 80,850 5,100 6,308 78,891-4,509-5, ,300 4,500 4,400-0,200-4,545 4,933 0,633 14, ,400 2,600 2,500-0,200-8,000 3,156 0,756 31, ,300 4,100 3,200-1,800-56,250 3,063 0,763 33, ,800 6,200 5,000-2,400-48,000 4,465 0,665 17,500 Middel 0,610-12,939 22,669-0,601 21,116 SD 2,727 21,668 37,136 2,582 25,494 CV 447,1-167,5 163,8-429,9 120,7
5 Met.sam. app. B (revideret) Analysenavn: D-Bilirubin REVIDERET BEREGNING, PRØVE 9 OG 10 IKKE MEDTAGET. Ansvarlig : HJ Dato : NPU: Resultater Student s t-test APPARATUR Cobas 2 Næstved Beregnet værdi Standardafvigelse CV Signifikans niveau 0,95 serienummer: Core: AF , C: AA Absolut forskel 1,288 2, ,3 P værdi = 0,497 n (antal par) 10 Periode 17/ /11-07 Reagens lot nr Lineær regression Kalibrator nr Hældning (slope) 0,940 Skæring y-akse (intercept) 0,416 R 2 0,9999 % Bias 6,12 12, ,5 0,95 Nej Nummer Dato Prøve ID Reference metode (Master Cobas) Apparat B Noter Middelværdi Absolut forskel x-værdier y-værdier Relativ forskel i % Y-beregnet Bias % Bias ,100 1,200 1,150-0,100-8,696 1,450 0,350 31, ,100 6,700 6,400-0,600-9,375 6,150 0,050 0, ,500 15,900 16,200 0,600 3,704 15,926-0,574-3, ,900 2,100 2,000-0,200-10,000 2,202 0,302 15, , , ,950 5,900 5, ,662-6,238-5, ,400 78,300 80,850 5,100 6,308 78,812-4,588-5, ,300 4,500 4,400-0,200-4,545 4,458 0,158 3, ,400 2,600 2,500-0,200-8,000 2,672 0,272 11, ,300 4,100 3,200-1,800-56,250 2,578 0,278 12, ,800 6,200 5,000-2,400-48,000 3,988 0,188 4,947 Middel 1,288-3,142 27,042-1,284 6,117 SD 2,630 7,097 40,780 2,603 12,996 CV 204,3-225,8 150,8-202,8 212,5
6 Differensen (absolut) Differensplot app. B Differensplot apparat B 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0-1,0 0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0 120,0-2,0-3,0 middelværdier
7 Met.sam. app. C Analysenavn : NPU : Ansvarlig : Dato : Resultater Student s t-test APPARATUR Beregnet værdi Standardafvigelse CV Signifikans niveau 0,95 serienummer: Absolut forskel 0,000 0,000 #DIVISION/0! P værdi = #DIVISION/0! n (antal par) 0 Periode Reagens lot nr. Kalibrator nr. Lineær regression Hældning (slope) #VÆRDI! Skæring y-akse (intercept) #DIVISION/0! R 2 #DIVISION/0! % Bias #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 0,95 #DIVISION/0! Nummer Dato Prøve ID Reference metode (Master Cobas) Apparat C Noter Middelværdi Absolut forskel x-værdier y-værdier Relativ forskel i % Y-beregnet Bias % Bias 1 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 2 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 3 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 4 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 5 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 6 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 7 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 8 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 9 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 10 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! Middel 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! SD 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! CV #DIVISION/0! #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI!
8 Differens (absolut) Differensplot app. C Differensplot apparat C 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 Middelværdi
9 Met.sam. app. D Analysenavn : NPU : Ansvarlig : Dato : Resultater Student s t-test APPARATUR Beregnet værdi Standardafvigelse CV Signifikans niveau 0,95 serienummer: Absolut forskel 0,000 0,000 #DIVISION/0! P værdi = #DIVISION/0! n (antal par) 0 Periode Reagens lot nr. Kalibrator nr. Lineær regression Hældning (slope) #VÆRDI! Skæring y-akse (intercept) #DIVISION/0! R 2 #DIVISION/0! % Bias #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 0,95 #DIVISION/0! Nummer Dato Prøve ID Reference metode (Master Cobas) Apparat D Noter Middelværdi Absolut forskel x-værdier y-værdier Relativ forskel i % Y-beregnet Bias % Bias 1 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 2 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 3 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 4 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 5 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 6 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 7 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 8 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 9 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! 10 ########### 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! Middel 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! SD 0,000 #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI! CV #DIVISION/0! #DIVISION/0! #VÆRDI! #VÆRDI! #VÆRDI!
10 Differens (absolut) Differensplot app. D Differensplot apparat D 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 Middelværdi
11 Analysenavn: D-Bilirubin NPU: Ansvarlig: HJ Dato: Materiale anvendt til korrekthedsbestemmelse: HK02 Middelværdi: 12,850 Targetværdi opgivet af producent: 16 Bias: 19,7 Master apparat Korrekthed: Materiale sammenlignet med opgivet t Dag nr. Dato 1 ######### 13,60 2 ######### 12,30 3 ######### 12,90 4 ######### 12, SUM 51,40 Antal 4 Middel 12,850
12 Analysenavn: D-Bilirubin NPU: Ansvarlig : HJ Dato : Præcision app. master Materiale 1: Materiale 2: PBIL PPU Intermediær Præcision master apparat Reproducerbarhed, dag til dag variation, between day variation Materiale 1 Materiale 2 Dag nr. Dato analyseret i 20 serier analyseret i 20 serier ,00 31, ,70 31, ,00 32, ,40 31, ,50 29, ,10 31, ,90 31, ,30 30, ,60 31, ,30 31, ,80 31, ,00 31, ,00 31, ,90 30, ,20 31, ,30 32, ,70 31, ,30 31, ,10 30, ,60 32,30 SUM 1335,70 628,90 Antal Middel 66,785 31,445 SD 2,263 0,593 CV% 3,39 1,89 Dato (for mat. 2 hvis forskellig for mat. 1)
13 Absolut forskel (ny metode - reference metode) Differensplot master apparat Differens plot (Bias plot) 50, ,000 40,000 Absolut forskel Relativ forskel i % 100,000 30,000 80,000 60,000 20,000 40,000 10,000 20,000 0,000 0,000 0,000 50, , , , ,000-20,000-10,000-40,000-20,000-60,000 Middelværdi for reference metode + ny metode
14 Analysenavn : NPU : Præcision app. B Ansvarlig : Dato : Intermediær Præcision apparat B Reproducerbarhed, dag til dag variation, between day variation Dag nr. Dato Kontrol 1 Kontrol 2 Kontrol 3 Ref.materiale SUM 0,00 0,00 0,00 0,00 Antal Middel #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! SD #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! CV% #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0!
15 Analysenavn : NPU : Præcision app. C Ansvarlig : Dato : Intermediær Præcision apparat C Reproducerbarhed, dag til dag variation, between day variation Dag nr. Dato Kontrol 1 Kontrol 2 Kontrol 3 Ref.materiale SUM 0,00 0,00 0,00 0,00 Antal Middel #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! SD #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! CV% #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0!
16 Analysenavn : NPU : Præcision app. D Ansvarlig : Dato : Intermediær Præcision apparat D Reproducerbarhed, dag til dag variation, between day variation Dag nr. Dato Kontrol 1 Kontrol 2 Kontrol 3 Ref.materiale SUM 0,00 0,00 0,00 0,00 Antal Middel #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! SD #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! CV% #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0! #DIVISION/0!
17 Apparat B Regr. plot app. B 120,0 100,0 0, , , , Metodesammenligning apparat B 80,0 fg SK MK F Signifikans F 1 2, , , , , , ,4 60,0 KoefficienterStandardfejl t-stat y = P-værdi 0,9346x + Nedre 0, % Øvre 95% 11, , , , R² = 0,9995 2, ,53323 X-variabel 1 0, , , , , , , , ,0 RESIDUALOUTPUT 20,0 ObservationForudsagt YResidualer 1 13, , , , ,0 3 14, , ,000 14, , ,000 40,000 60, , , Master apparat 6 14, , , , , , , , , , , , ,79826
18 Apparat C Metodesammenligning apparat C 1,2 0, , , , ,0 10 0,8 fg SK MK F Signifikans F 1 1, , , , , , ,5 0,6 KoefficienterStandardfejl t-stat P-værdi Nedre 95% Øvre 95% 5, , , , , , X-variabel 1 0, , , , , , , , ,4 RESIDUALOUTPUT 0,2 ObservationForudsagt YResidualer 1 6, , , , , ,0 2, , ,0 0, ,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 5 6, , , ,44898 Master apparat 7 6, , , , , , , ,295918
19 Apparat D Metodesammenligning apparat D 0, , , , ,2 1,0 fg SK 0,8 MK F Signifikans F 1 1, , , , , , ,5 0,6 KoefficienterStandardfejl t-stat P-værdi Nedre 95% Øvre 95% 5, , ,4 3, , , , X-variabel 1 0, , , , , , , ,81442 RESIDUALOUTPUT 0,2 0,0 ObservationForudsagt YResidualer 1 6, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 Master apparat
Vejledende løsninger kapitel 9 opgaver
KAPITEL 9 OPGAVE 1 a) Hypoteser H 0 : Der er uafhængighed (ingen sammenhæng) i kontingenstabellen H 1 : Der er afhængighed (sammenhæng) i kontingenstabellen Observerede værdier Ny metode Gammel metode
3006-VAL-1 Cobas e411_probnp.doc Bispebjerg Hospital 2010-09-01/ Forfatter: Pernille Pflug-Christensen Dokumentansvarlig: Pia Ussing.
VALIDERINGSRAPPORT COBAS e411 Godkendt til ikrafttrædelse Dato: 21-9-23 Underskrift: 1. INDLEDNING... 2 2. ANALYSEDATA... 2 2.1 Navn, IUPAC-kode eller dansk kode og enhed... 2 2.2 Engelsk navn... 2 2.3
Validitetserklæring for NPU19763 P-Ferritin;massek.
Valideringsperiode: December 2010 Januar 2011 Arbejdsgruppe: Udstyr: Specialist bioanalytiker Britta Lende Poulsen Bioanalytiker underviser Britta Nielsen Kvalitetsleder Karin Heidemann Advia Centaur Serienummer:
Validitetserklæring for NPU01700 P-Cobalamin; stofk.
Valideringsperiode: Marts 2011 Arbejdsgruppe: Udstyr: Specialist bioanalytiker Britta Lende Poulsen Bioanalytiker Birgitte Riber Christoffersen Kvalitetsleder Karin Heidemann Advia Centaur XP Serienummer:
På nedenstående billede skal du finde den figur som optræder nøjagtig 3 gange.
Navn: Klasse: Materiale ID: PIC.33.1.1.da Lærer: Dato: Klasse: Materiale ID: PIC.33.1.1.da Navn: Klasse: Materiale ID: PIC.33.2.1.da Lærer: Dato: Klasse: Materiale ID: PIC.33.2.1.da Navn: Klasse: Materiale
Bestemmelse af B-hæmoglobin (Fe) stofkoncentration i blodet ved metodesammenligning på ADVIA 2120 VS. HemoCue 102+.
Bestemmelse af B-hæmoglobin (Fe) stofkoncentration i blodet ved metodesammenligning på ADVIA 2120 VS. HemoCue 102+. Bachelorprojekt Bioanalytikeruddannelsen København Udarbejdet af Sabero Mohammad (f.
Bilag til Statistik i løb : Statistik og Microsoft Excel tastevejledning / af Lars Bo Kristensen
Bilag til Statistik i løb : Statistik og Microsoft Excel tastevejledning / af Lars Bo Kristensen Microsoft Excel har en del standard anvendelsesmuligheder i forhold til den beskrivende statistik og statistisk
Validitetserklæring for NPU27547 P-Thyrotropin (TSH); arb. stofk.
Valideringsperiode: Januar 2011 Arbejdsgruppe: Udstyr: Specialist bioanalytiker Britta Lende Poulsen Bioanalytiker underviser Britta Nielsen Kvalitetsleder Karin Heidemann Advia Centaur XP Serienummer:
PRO Datablade.doc Bispebjerg Hospital / Forfatter: Ingelise Marcussen Dokumentansvarlig: Henrik Jørgensen
DATABLADE Godkendt til ikrafttrædelse Dato: 2010-06-18 Godkendt udskrift nr. Underskrift: 1. INDLEDNING... 2 2. FORMÅL... 2 3. DEFINITIONER OG ANSVARSOMRÅDER... 2 4. ANVENDELSE OG FREMGANGSMÅDE... 2 4.1
Validitetserklæring for NPU04073 P-Homocystein;stofk.
Valideringsperiode: April Maj 2011 Arbejdsgruppe: Udstyr: Specialist bioanalytiker Britta Lende Poulsen Bioanalytiker Birgitte Riber Christoffersen Kvalitetsleder Karin Heidemann Advia Centaur XP Serienummer:
ANALYSEKVALITETSKRAV TIL PARAMETRE DER PT. IKKE ER
Notat 11.4 dato den /7-011 ANALYSEKVALITETSKRAV TIL PARAMETRE DER PT. IKKE ER DÆKKET AF BKG. NR. 866 1 Bekendtgørelsens bilag 1.10, Kontrol af jord Endeligt forslag til kvalitetskrav for nye parametre
Epidemiologi og Biostatistik
Kapitel 1, Kliniske målinger Epidemiologi og Biostatistik Introduktion til skilder (varianskomponenter) måleusikkerhed sammenligning af målemetoder Mogens Erlandsen, Institut for Biostatistik Uge, torsdag
Validitetserklæring for NPU02497 P-Insulin;stofk.
Valideringsperiode: December2010- Januar 2011 Arbejdsgruppe: Udstyr: Specialist bioanalytiker Britta Lende Poulsen Bioanalytiker underviser Britta Nielsen Kvalitetsleder Karin Heidemann Advia Centaur XP
6 7 A A B B C D D C A B A 7 5 B C D C 1 2 D 6
Flyt kasserne - sum 0 Navn: Klasse: Flyt rundt på kasserne, så alle par af tilstødende tal giver summen 0. A B A B C D C D A B A B C D C D Materiale ID: BOX... Flyt kasserne - sum 0 Lærer: Dato: Klasse:
Metodeblad for HbA1C på Tosoh
Quality Sheet Metodeblad for HbA1C på Tosoh C2 Ensure and Monitor Customer and Stakeholder Satisfaction Indikation Forberedelse af patient Præanalytiske fejlkilder Prøvemateriale Prøvehåndtering og forsendelse
Validitetserklæring for NPU19923 P-troponin I, hjertemuskel;massek.
Valideringsperiode: Marts April 2011 Arbejdsgruppe: Udstyr: Specialist bioanalytiker Britta Lende Poulsen Bioanalytiker underviser Britta Nielsen Kvalitetsleder Karin Heidemann Advia Centaur XP Serienummer:
Usikkerhed - Laboratoriets krav og klinisk relevan
Usikkerhed - Laboratoriets krav og klinisk relevan Henrik L. Jørgensen Klinisk Biokemisk Afdeling Bispebjerg Hospital GUM - definitioner Standard uncertainty Uncertainty of the result of a measurement
Metodeblad for P-Insulin
List Metodeblad for P-Insulin C2 Ensure and Monitor Customer and Stakeholder Satisfaction Metodeblad for P-Insulin;stofk. Indikation Forberedelse af patient Præanalytiske fejlkilder Prøvemateriale Vurdering
MÅLEUSIKKERHED MIKROBIOLOGI
MÅLEUSIKKERHED MIKROBIOLOGI KIRSTEN KIRKEBY QA SUPERVISOR LABORATORIUM DANISH CROWN HERNING Mikrobiologisk usikkerhed Den ekspanderede kombinerede usikkerhed U 2 x uc,abs.(log cfu/g) Den tilfældige analytiske
FORSLAG TIL ANALYSEKVALITETSKRAV EFTER NY MODEL FOR
Notat 10.8 dato den 15/1-010 FORSLAG TIL ANALYSEKVALITETSKRAV EFTER NY MODEL FOR PARAMETRE DER PT. ER INDEHOLDT I BKG. NR. 866 1 Bekendtgørelsens bilag 1.9, Svømmebassinkontrol Endeligt forslag til bilag
Validation of f-calprotectin assay by ELISA
- As well as comparison of collection- and extraction procedures. Karina Jensen BEP 2000 Advance ScheBo Quick-prep Quantum Blue Validation of f-calprotectin assay by ELISA - As well as comparison of collection-
Estimation og usikkerhed
Estimation og usikkerhed = estimat af en eller anden ukendt størrelse, τ. ypiske ukendte størrelser Sandsynligheder eoretisk middelværdi eoretisk varians Parametre i statistiske modeller 1 Krav til gode
Introduktion til Statistisk Processtyring
Introduktion til Statistisk Processtyring 2008 Ideel proces uden variation Tabletvægt nominel 25 mg 27 26 25 24 23 5 9 3 7 2 25 29 33 Det virkelige liv 29 28 27 26 V ægt mg. 25 24 23 22 2 6 6 2 26 3 36
Bachelorprojekt. Implementering af P-renin
Bachelorprojekt Implementering af P-renin Udarbejdet af Rie Pedersen 07.09.87 Bachelorprojekt: 11.04.11 10.06.11 Vejledere: Heidi Hvid Nielsen Klinisk Biokemisk Afd. Køge Sygehus Henrik Sander Pyndt Professionshøjskolen
Normalfordelingen. Statistik og Sandsynlighedsregning 2
Normalfordelingen Statistik og Sandsynlighedsregning 2 Repetition og eksamen Erfaringsmæssigt er normalfordelingen velegnet til at beskrive variationen i mange variable, blandt andet tilfældige fejl på
Validering af P-TSH, P-T3 og P-FT4 udført på. Immulite 2500
Professionsbachelorprojekt 2010 Ved: Bioanalytikeruddannelsen København Metropol Validering af P-TSH, P-T3 og P-FT4 udført på Immulite 2500 Immulite 2500. [1] Udarbejdet af: Watfaa Saad Majeed, 28.04.1985
Indledning. I. NØJAGTIGHED Metode
Accu-Chek Aviva systemets nøjagtighed og præcision Indledning Systemets nøjagtighed blev vurderet vha. ISO 15197:2003-standarden. Kapillærblod fra forsøgspersoner diagnosticeret med diabetes blev udtaget
Valideringsprotokol NPU03230 P-Kalium-ion,stofk. NPU03787 U-Kalium-ion,stofk.
Valideringsprotokol NPU03230 P-Kalium-ion,stofk. NPU03787 U-Kalium-ion,stofk. Kortnavne hhv. Kalium;P og Kalium;U Klinisk Biokemi, Sygehus Syd Niveau 2 Dokumentnummer VP_002_2006 Udarbejdet af Palle Pedersen
U n d e r s ø g e l s e a f F o l a t - a n a l y s e m å l t p å A u t o D e l f i a o g A r c h i t e c t i 2 0 0 0 SR
U n d e r s ø g e l s e a f F o l a t - a n a l y s e m å l t p å A u t o D e l f i a o g A r c h i t e c t i 2 0 0 0 SR a. ) E r c s - F o l a t e r o g P - F o l a t m å l t p å A u t o D e l f i a b.
Epidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Afdeling for Biostatistik. Eksempel: Systolisk blodtryk
Eksempel: Systolisk blodtryk Udgangspunkt: Vi ønsker at prædiktere det systoliske blodtryk hos en gruppe af personer. Epidemiologi og biostatistik. Uge, torsdag. Erik Parner, Afdeling for Biostatistik.
Validering af kliniske biokemiske analyser Forenklinger og fælles fodslag i fremtiden?
Validering af kliniske biokemiske analyser Forenklinger og fælles fodslag i fremtiden? CVU Øresund Bioanalytikeruddannelsen København 29-11-2007 Overlæge, dr.med. Ulrik Gerdes Klinisk Biokemisk Laboratorium
Epidemiologi og Biostatistik
Epidemiologi og Biostatistik Kliniske målinger (Kapitel. +.1 + 11.-11 + 1.1-) Introduktion til skilder (varianskomponenter) måleusikkerhed sammenligning af målemetoder Mogens Erlandsen, Institut for Biostatistik
Klinisk biokemisk afdeling 2006-06-06 Dok.nr. V-9047-1
Amager Hospital Klinisk biokemisk afdeling 2006-06-06 Valideringsrapport for undersøgelser og udstyr Udarbejdet efter retningslinier angivet i Dok P-2037. Undersøgelse: Nyt koagulationsudstyr til afløsning
SCVUA-guide til informationssøgning
SCVUA-guide til informationssøgning Bilag 1 SCVUA-guide til informationssøgning Facet 1 - navn: Ofte OR mellem søgetermerne Databasenavn: PubMed Bismuth Bismuth, in-plane shield, breast shield, shielding
kr. 14,- kr. 3,- kr. 18,- kr. 3,- kr. 17,- kr. 13,- kr. 17,- kr. 16,- kr. 19,- kr. 17,-
Navn: Klasse: kr. 14,- kr. 3,- kr. 3,- kr. 19,- Materiale ID: MON.2.1.1 Lærer: Dato: Klasse: kr. 14,- kr. 3,- kr. 3,- kr. 19,- Materiale ID: MON.2.1.1 Navn: Klasse: kr. 11,- kr. 11,- Materiale ID: MON.2.2.1
166 er % af er % af er % af er % af er % af er % af er % af er % af er % af 800
Navn: Klasse: 166 er % af 415 578 er % af 850 261 er % af 435 98 er % af 350 411 er % af 685 138 er % af 460 286 er % af 572 487 er % af 974 552 er % af 800 615 er % af 820 89 er % af 178 54 er % af 600
Statistik kommandoer i Stata opdateret 16/3 2009 Erik Parner
Statistik kommandoer i Stata opdateret 16/3 2009 Erik Parner Indledning... 1 Hukommelse... 1 Simple beskrivelser... 1 Data manipulation... 2 Estimation af proportioner... 2 Estimation af rater... 2 Estimation
12. september Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 4 Uge 3, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Regressionsanalyse
. september 5 Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning Uge, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Lineær regressionsanalyse - Simpel lineær regression - Multipel lineær regression
MPH specialmodul Epidemiologi og Biostatistik
MPH specialmodul Epidemiologi og Biostatistik Kvantitative udfaldsvariable 23. maj 2011 www.biostat.ku.dk/~sr/mphspec11 Susanne Rosthøj (Per Kragh Andersen) 1 Kapitelhenvisninger Andersen & Skovgaard:
FORSLAG TIL ANALYSEKVALITETSKRAV EFTER NY MODEL FOR
Notat 10.6 dato den 1/7-011 FORSLAG TIL ANALYSEKVALITETSKRAV EFTER NY MODEL FOR PARAMETRE DER PT. ER INDEHOLDT I BKG. NR. 866 1 Bekendtgørelsens bilag 1.7, Kontrol/overvågning af marint vand Endeligt forslag
9. Chi-i-anden test, case-control data, logistisk regression.
Biostatistik - Cand.Scient.San. 2. semester Karl Bang Christensen Biostatististisk afdeling, KU kach@biostat.ku.dk, 35327491 9. Chi-i-anden test, case-control data, logistisk regression. http://biostat.ku.dk/~kach/css2014/
Gentofte Hospital Dato: / Klinisk-biokemisk afdeling. Validering
Udarbejdet af: Taget i brug: 29.01.2007 Karin Heidemann Erstatter: 03.11.2006 Målegruppe: Alle, der deltager i validering Dokumenthistorik Revision: 29.01.2009 Rum nr.: Side / punkt Ændring / tilføjelse
Metodeblad for P-Insulinantistof
Quality Sheet Metodeblad for P-Insulinantistof C2 Ensure and Monitor Customer and Stakeholder Satisfaction Metodeblad for P-Insulin-antistof; arb.stofk.(proc.) Indikation Forberedelse af patient Præanalytiske
Aarhus 3A | Rutebilstationen - Tilst | Gyldig 11~08~19 | MIDTTRAFIK
5.14 5.16 5.18 5.19 5.22 5.23 5.25 5.28 5.30 5.33 5.35 5.37 5.39 5.41 5.43 5.45 5.35 5.37 5.39 5.40 5.43 5.44 5.46 5.49 5.51 5.54 5.56 5.58 6.00 6.02 6.06 5.49 5.51 5.53 5.54 5.58 5.59 6.01 6.07 6.10 6.12
Måleusikkerhed. Laboratoriedag 9. juni 2011
Måleusikkerhed..alle usikkerhedskomponenter af betydning for den foreliggende situation tages i betragtning ved, at der foretages en passende analyse (ISO 17025, pkt 5.4.6.3) Laboratoriedag 9. juni 2011
Aarhus 4A | Brabrand Nord - Viby Syd / Tranbjerg | Gyldig 11~08~19 | MIDTTRAFIK
5.06 5.09 5.11 5.14 5.16 5.18 5.20 5.22 5.24 5.26 5.29 5.32 5.35 5.37 5.39 5.42 5.44 5.46 5.48 5.51 5.53 5.55 5.56 5.21 5.24 5.26 5.29 5.31 5.33 5.35 5.37 5.39 5.41 5.44 5.47 5.50 5.52 5.54 5.57 5.58 5.36
Det kunne godt se ud til at ikke-rygere er ældre. Spredningen ser ud til at være nogenlunde ens i de to grupper.
1. Indlæs data. * HUSK at angive din egen placering af filen; data framing; infile '/home/sro00/mph2016/framing.txt' firstobs=2; input id sex age frw sbp sbp10 dbp chol cig chd yrschd death yrsdth cause;
Aarhus 3A | Rutebilstationen - Tilst | Gyldig 30~06~19 | MIDTTRAFIK
5.20 5.22 5.24 5.25 5.28 5.29 5.31 5.34 5.36 5.39 5.41 5.43 5.45 5.47 5.49 5.51 5.40 5.42 5.44 5.45 5.48 5.49 5.51 5.54 5.56 5.59 6.03 6.05 6.07 6.09 6.11 5.56 5.58 6.00 6.05 6.06 6.08 6.11 6.14 6.17 6.19
Find de billeder som vises i begge kasser. Papiret kan eventuelt foldes på midten først - kig først på den øverste kasse. Vend papiret og se om du
Navn: Klasse: Materiale ID: PIC.8.1.1.da Lærer: Dato: Klasse: Materiale ID: PIC.8.1.1.da Navn: Klasse: Materiale ID: PIC.8.2.1.da Lærer: Dato: Klasse: Materiale ID: PIC.8.2.1.da Navn: Klasse: 254 Materiale
Brug af meteorologiske prognoser til beregning af varmeforbrugsprognoser
Brug af meteorologiske prognoser til beregning af varmeforbrugsprognoser Henrik Aa. Nielsen & Torben S. Nielsen 1 Henrik Aalborg Nielsen Torben Skov Nielsen A/S www.enfor.dk Oversigt Afgrænsning af præsentation.
Aarhus 4A | Brabrand Nord - Viby Syd / Tranbjerg | Gyldig 30~06~19 | MIDTTRAFIK
5.05 5.08 5.10 5.13 5.16 5.18 5.20 5.22 5.24 5.26 5.29 5.32 5.35 5.37 5.39 5.42 5.44 5.46 5.48 5.51 5.53 5.55 5.20 5.23 5.25 5.28 5.31 5.33 5.35 5.37 5.39 5.41 5.44 5.47 5.50 5.52 5.54 5.57 5.58 5.35 5.38
Ifølge Dansk Energis analyse kan stigningen i grundbeløbsstøtten forklare størstedelen eller 72 % af faldet i fjernvarmepriserne fra 2010 til 2016.
Analyse Dok. ansvarlig: JFH Sekretær: Sagsnr.: s2015-731 Doknr: d2016-13799-36.0 12-10-2016 Grundbeløbet og betydning for fjernvarmeprisen Resume De naturgasfyrede decentrale kraftvarmeværker modtager
Nyeland, B.A. & Kvamm, B. (1999): Phenoler i drikkevand. Præstationsprøvning. Danmarks Miljøundersøgelser. 162 s. -Faglig rapport fra DMU, nr. 264.
[Tom side] Datablad Titel: Undertitel: Forfattere: Afdeling: Phenoler i drikkevand Præstationsprøvning Bente Nyeland, Birthe Kvamm Afdeling for Miljøkemi Serietitel og nummer: Faglig rapport fra DMU nr.
KUNDETILFREDSHEDSMÅLING 2015
KUNDETILFREDSHEDSMÅLING 2015 KALUNDBORG FORSYNING Totalrapport December 2015 Antal besvarelser: Svarprocent: 558 28% INDHOLD 3 HOVEDRESULTATER OPSUMMERET 4 OM DENNE RAPPORT 4 EFFEKTANALYSE 5 OPBYGNING
Linda Kjærgaard Professionsbachelorprojekt 03.01.13
Kortisol i spyt Af Linda Kjærgaard Bioanalytikeruddannelsen, University College Sjælland Campus Næstved Kortisol i spyt Af Linda Kjærgaard Modul 14 Professionsbachelorprojekt 2012-2013 I-vejleder: Tina
Metodeblad for D-vitamin
List Metodeblad for D-vitamin C2 Ensure and Monitor Customer and Stakeholder Satisfaction Metodeblad for P-Calcifediol+25-Hydroxyergocalciferol (Vitamin D2+D3);stofk. Indikation Forberedelse af patient
Valideringsrapport Sysmex XE
VAL-3001-2 Klinisk Biokemisk Afdeling Klinisk Biokemisk Afdeling Valideringsrapport Sysmex XE Godkendt til ikrafttrædelse Dato: 2009-01-20 Godkendt udskrift nr. Henrik L. Jørgensen Overlæge, ph.d. Karina
Redegørelse for det gennemførte arbejde med maskinanalyse i projekt 7486
Redegørelse for det gennemførte med maskinanalyse i projekt 7486 2015.12.02 ovl Projektets formål er at udvikle nye værktøjer og metoder, der bl.a. skal baseres på statistisk risikosimulering og prognoser
Sammenligning af metoder Total kvælstof i marine prøver. Miljøstyrelsens Referencelaboratorium for Kemiske og Mikrobiologiske Miljømålinger
Sammenligning af metoder Total kvælstof i marine prøver Miljøstyrelsens Referencelaboratorium for Kemiske og Mikrobiologiske Miljømålinger Marts 2018 Titel: Sammenligning af metoder. Total kvælstof i marine
Metodeblad for P- Proinsulin C-peptid
List Metodeblad for P- Proinsulin C-peptid C2 Ensure and Monitor Customer and Stakeholder Satisfaction Metodeblad for P-Proinsulin C-peptid;stofk Indikation Forberedelse af patient Præanalytiske fejlkilder
Metodevalidering af High Sensitive C- Reaktive Protein
2013/- 2014 Metodevalidering af High Sensitive C- Reaktive Protein BACHELOROPGAVE UGE 41/2013 TIL UGE 01/2014 PH METROPOL KØBENHAVN BIOANALYTIKER UDDANNELSE HEIDI RAVN FØDT: 090277-1972 HOVEDVEJLEDER:
Validering af fæces-calprotectin, på BEP 2000 Advance
Validering af fæces-calprotectin, på BEP 2000 Advance - med undersøgelse af en udskiftning af ekstraktionsmetode og afprøvning af Quantum Blue på klinisk biokemisk afdeling, Køge Mia Kühl Laursen 03-01-2014
ANALYSEKVALITETSKRAV TIL PARAMETRE DER PT. IKKE ER
ANALYSEKVALITETSKRAV TIL PARAMETRE DER PT. IKKE ER DÆKKET AF BKG. NR. 866 1 Bekendtgørelsens bilag 1.13, Spildevandsslam Endeligt forslag til kvalitetskrav for nye parametre i bilag 1.13 i bekendtgørelsen
Rapport om nettoafkast på markedsrenteprodukter (privatkunder)
Rapport om nettoafkast på markedsrenteprodukter (privatkunder) 2006-2014 Februar 2014 BEDSTpension Finansiel Rådgivning Centervænget 19 3400 Hillerød Indholdsfortegnelse 1. Indledning 2. Overordnede resultater
Accu-Chek Compact og Accu-Chek Compact Plus systemets nøjagtighed og præcision I. NØJAGTIGHED. Indledning. Metode
Accu-Chek Compact og Accu-Chek Compact Plus systemets nøjagtighed og præcision I. NØJAGTIGHED Systemets nøjagtighed er vurderet i henhold til ISO 15197. Indledning Formålet med denne undersøgelse var at
Røntgenøvelser på SVS
Røntgenøvelser på SVS Øvelsesvejledning Endelig vil du se hvordan radiograferne kan styre kvaliteten af billedet ved hjælp af mængden af stråling og energien af strålingen. Ved CT-scanneren vil du kunne
FORSLAG TIL ANALYSEKVALITETSKRAV EFTER NY MODEL FOR
FORSLAG TIL ANALYSEKVALITETSKRAV EFTER NY MODEL FOR PARAMETRE DER PT. ER INDEHOT I BKG. NR. 866 1 Bekendtgørelsens bilag 1.1, Marint sediment Endeligt forslag til bilag 1.1 i bekendtgørelsen ses i bilag
Epidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Institut for Biostatistik. Regressionsanalyse
Epidemiologi og biostatistik. Uge, torsdag. Erik Parner, Institut for Biostatistik. Lineær regressionsanalyse - Simpel lineær regression - Multipel lineær regression Regressionsanalyse Regressionsanalyser
1 Regressionsproblemet 2
Indhold 1 Regressionsproblemet 2 2 Simpel lineær regression 3 2.1 Mindste kvadraters tilpasning.............................. 3 2.2 Prædiktion og residualer................................. 5 2.3 Estimation
Eksamen Bacheloruddannelsen i Medicin med industriel specialisering
Eksamen 2016 Titel på kursus: Uddannelse: Semester: Forsøgsdesign og metoder Bacheloruddannelsen i Medicin med industriel specialisering 6. semester Eksamensdato: 17-02-2015 Tid: kl. 09.00-11.00 Bedømmelsesform
Mindste kvadraters tilpasning Prædiktion og residualer Estimation af betinget standardafvigelse Test for uafhængighed Konfidensinterval for hældning
1 Regressionsproblemet 2 Simpel lineær regression Mindste kvadraters tilpasning Prædiktion og residualer Estimation af betinget standardafvigelse Test for uafhængighed Konfidensinterval for hældning 3
Notat. Gælder kun modul II (mangler afklaring om det kan laves) 0-4 0-12. MODUL III Øvrige køer > 12 > 24
Notat SEGES P/S Kvæg Funktionalitetsbeskrivelse, deskriptive del af værktøjet Laktationsanalyse Ansvarlig SANC Opdateret 10-12-15 Projekt: 2277, Nye værktøjer til analyse af komplekse data i besætningen
Multipel regression. M variable En afhængig (Y) M-1 m uafhængige / forklarende / prædikterende (X 1 til X m ) Model
Multipel regression M variable En afhængig (Y) M-1 m uafhængige / forklarende / prædikterende (X 1 til X m ) Model Y j 1 X 1j 2 X 2j... m X mj j eller m Y j 0 i 1 i X ij j BEMÆRK! j svarer til individ
Publikationen er udgivet af Socialstyrelsen Edisonsvej Odense C Tlf:
Retningslinjer for effektviden i Den Socialøkonomiske Investeringsmodels (SØM) vidensdatabase april 2019 Publikationen er udgivet af Socialstyrelsen Edisonsvej 1 5000 Odense C Tlf: 72 42 37 00 E-mail:
Interviewereffekter på spørgsmål om sort arbejde. Rockwool Fondens Forskningsenhed Oktober 2008
Interviewereffekter på spørgsmål om sort arbejde Rockwool Fondens Forskningsenhed Oktober 2008 Tak til Rockwool Fondens Forskningsenhed Danmarks Statistiks Interviewservice, specielt til Isak Isaksen,
Rapport December Miljøstyrelsen. BOD 5 på lavt niveau. Evaluering af BOD 5 metoder til anvendelse på detektionsgrænseniveau i spildevand
Rapport December 2000 Miljøstyrelsen BOD 5 på lavt niveau Evaluering af BOD 5 metoder til anvendelse på detektionsgrænseniveau i spildevand Agern Allé 11 2970 Hørsholm Tel: 4516 9200 Fax: 4516 9292 E-mail:
FORSLAG TIL ANALYSEKVALITETSKRAV EFTER NY MODEL FOR
FORSLAG TIL ANALYSEKVALITETSKRAV EFTER NY MODEL FOR PARAMETRE DER PT. ER INDEHOT I BKG. NR. 866 Bekendtgørelsens bilag., Spildevandsslam Endeligt forslag til bilag. i bekendtgørelsen ses i bilag A til
GLANSMÅLER ELCOMETER MODEL 480
STRENOMETER INFORMATION GLANSMÅLER ELCOMETER MODEL 480 BESKRIVELSE Model 480 er en lille, robust, ergonomisk designet glansmåler der findes i en basis- og en topmodel. Sidstnævnte fås med enten 1 (60 ),
Bilag 1: Skanparametre Cerebrum Axial
1: Skanparametre Cerebrum Axial Axial surview View Angel 90 Start - End - Length 300mm Kv 120 Current ma 30 Lejehøjde 108cm Axial Cerebrum Lejehøjde 108cm Start 95.1 End 205.373 Length 115.545mm Direction
En Introduktion til SAS. Kapitel 5.
En Introduktion til SAS. Kapitel 5. Inge Henningsen Afdeling for Statistik og Operationsanalyse Københavns Universitet Marts 2005 6. udgave Kapitel 5 T-test og PROC UNIVARIATE 5.1 Indledning Dette kapitel
Betydning af erstatning af DS metoder med EN metoder - Farvetal
Betydning af erstatning af DS metoder med EN metoder - Farvetal Miljøstyrelsens Referencelaboratorium Miljøstyrelsen Rapport December 2004 Betydning af erstatning af DS metoder med EN metoder - Farvetal
Akut sikkerhedsmeddelelse
ADVIA Centaur ADVIA Centaur XP ADVIA Centaur FSH analysesensitivitet Akut sikkerhedsmeddelelse 10813374 August 2012 Det fremgår af vores systemer, at I har modtaget ADVIA Centaur system kalibrator B listet
Handicaprevisionen (HR) forklaret
Handicaprevisionen (HR) forklaret HR udføres årligt i januar måned for spillere i handicapgruppe 1-5 *, og bliver automatisk udregnet af det administrationssystem som golfklubben benytter. Resultatet af
Metodeblad for Hemoglobin A1C (HbA1C) på DCA Vantage
Quality Sheet Metodeblad for Hemoglobin A1C (HbA1C) på DCA Vantage C2 Ensure and Monitor Customer and Stakeholder Satisfaction Indikation Forberedelse af patient Præanalytiske fejlkilder Prøvemateriale
Hjælp kyllingen med at finde hen til sit æg.
Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.247.1.1.da Lærer: Dato: Klasse: Materiale ID: MAZ.247.1.1.da Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.247.2.1.da Lærer: Dato: Klasse: Materiale ID: MAZ.247.2.1.da Navn: Klasse: Materiale
Hjælp katten med at finde hen til musen.
Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.214.1.2.da Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.214.2.2.da Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.214.3.2.da Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.214.4.2.da Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.214.5.2.da
Løs labyrinten ved at tegne en streg mellem de to mørke felter.
Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.429.1.1.da Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.429.2.1.da Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.429.3.1.da Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.429.4.1.da Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.429.5.1.da
Løs labyrinten ved at tegne en streg mellem de to mørke felter.
Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.156.1.1.da Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.156.2.1.da Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.156.3.1.da Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.156.4.1.da Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.156.5.1.da
INDHOLDSFORTEGNELSE BILAG 0 1. Energimærkningsskala 0 1
INDHOLDSFORTEGNELSE BILAG 0 1 Energimærkningsskala 0 1 BILAG ENERGIMÆRKNINGSSKALA Skala for boliger A er det opvarmede areal i m2. Energimærkningsskala for en og flerfamiliehuse gældende Grænseværdi i
Rygtespredning: Et logistisk eksperiment
Rygtespredning: Et logistisk eksperiment For at det nu ikke skal ende i en omgang teoretisk tørsvømning er det vist på tide vi kigger på et konkret logistisk eksperiment. Der er selvfølgelig flere muligheder,
Tæl og skriv hvor mange af hver figur som findes i billederne herunder. A = = = B = = = C = = =
Navn: Klasse: Materiale ID: PI.17.1.2.da Navn: Klasse: Materiale ID: PI.17.2.2.da Navn: Klasse: Materiale ID: PI.17.3.2.da Navn: Klasse: Materiale ID: PI.17.4.2.da Navn: Klasse: Materiale ID: PI.17.5.2.da
Kalibrering i praksis.
Kalibrering i praksis Kalibrering i praksis Agenda Onsdag 15/3 14.30-15.15 Kalibrering hvorfor? Hvad er en kalibrering? Torsdag 16/3 11.00-12.00 - Reference / sporbarhed - Måleevne - Præcision og Nøjagtighed
Løs labyrinten ved at tegne en streg mellem de to mørke felter.
Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.4.1.1 Lærer: Dato: Klasse: Materiale ID: MAZ.4.1.1 Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.4.2.1 Lærer: Dato: Klasse: Materiale ID: MAZ.4.2.1 Navn: Klasse: Materiale ID: MAZ.4.3.1
Kapitel 3 Centraltendens og spredning
Kapitel 3 Centraltendens og spredning Peter Tibert Stoltze stat@peterstoltze.dk Elementær statistik F2011 1 / 25 Indledning I kapitel 2 omsatte vi de rå data til en tabel, der bedre viste materialets fordeling
Indhold. 2 Tosidet variansanalyse Additive virkninger Vekselvirkning... 9
Indhold 1 Ensidet variansanalyse 2 1.1 Estimation af middelværdier............................... 3 1.2 Estimation af standardafvigelse............................. 3 1.3 F-test for ens middelværdier...............................
Statistik i løb Supplerende opgaver
Statistik i løb Supplerende opgaver Preben Blæsild Lars Bo Kristensen 7 SUPPLERENDE OPGAVER Opgave 7.1 Fosforindholdet i letmælk angives til at være 170 µg/100g. I en stikprøve på 20 mælkekartoner blev
Sådan forløber en præstationsprøvning
Sådan forløber en præstationsprøvning Når et laboratorium er tilmeldt deltagelse i årets program, er det videre forløb for hver præstationsprøvning som beskrevet nedenfor. 1 Påmindelse om tilmelding Cirka
Dagens Emner. Likelihood teori. Lineær regression (intro) p. 1/22
Dagens Emner Likelihood teori Lineær regression (intro) p. 1/22 Likelihood-metoden M : X i N(µ,σ 2 ) hvor µ og σ 2 er ukendte Vi har, at L(µ,σ 2 ) = ( 1 2πσ 2)n/2 e 1 2σ 2 P n (x i µ) 2 er tætheden som
Hjorth Kvalitetsudvikling. Introduktion til SPC og kapabilitet
Introduktion til SPC og kapabilitet Ideel proces uden variation Aksel - Neddrejningsdybde nominel 34,5 mm 38 37 36 35 34 33 32 1 5 9 13 17 21 25 29 33 Det virkelige liv NEDDREJNINGSDYBDE (Y) 34.8 34.7
Lav efterspørgsel forklarer det faldende bankudlån men udlånet forventes at stige igen
n o t a t Lav efterspørgsel forklarer det faldende bankudlån men udlånet forventes at stige igen 8. december 29 Kort resumé Henover året har der været megen fokus på faldet i bankernes udlån til virksomhederne.