1，开髓时意外穿髓底如何处理

病情分析:,你好，若是意外穿髓可以直接盖髓治疗。,意见建议:,就是在穿髓的部分用盖髓剂处理，并用磷酸锌垫底后充填就可以。

开髓时意外穿髓底如何处理

2，扩跟时大量出血是否可以判断为穿髓

x射线拍片检查才确定是否侧穿。年轻的患者根管粗大出血多疼痛敏感。
残髓的可能性大些。后牙不建议局麻下一次性拔牙髓，处理不好影响后边地治疗

扩跟时大量出血是否可以判断为穿髓

3，紧急求助牙髓底穿

没有X光片的对比，我也不好分析。但是能够看得出来，您的牙齿非常难治疗，治疗中出现问题的可能性会很高，即使不底穿，牙根治疗也不一定能够完善，这颗牙能否保留也是未知数。北京口腔医院-牙体牙髓科-凌建军主治医师

紧急求助牙髓底穿

4，牙段神经怎么还疼是不是髓底穿了

抱歉，不知道。因为判断髓底穿孔需要从牙齿里面和怀疑穿孔处插诊断丝拍照X光以后才可以确定。不过，即使真的穿孔，也未必就保留不了，穿孔有些时候是有办法修补的，所以还是要根据实际的根管处理情况来做判断是否应该拔除。天津市口腔医院-牙体牙髓科-陈宁副主任医师

5，口腔牙的开髓

你想练习怎么开髓??? 还是想练习怎么穿髓?????-.-!! 百度上加我好友..咱们一起交流!! 还有,你说的假牙应该指的是"离体牙",就是在病人身上拔下来的牙齿! 隋室低和根分叉不是一个部位... 用扩管针插进开髓点后,如果穿髓在X线片下很容易观察的到!! 如果是离体牙,那肉眼就能看到!
你好朋友您现在的情况口腔内脓肿应该注意及时消炎治疗才可以的，建议您可以采取阿奇霉素来治疗

6，紧急求助牙髓底穿

您这颗牙的治疗难度非常高，髓腔结构不清晰、钙化严重，根管也钙化细小，而其从根尖病变分析来看，也有其特殊性，病变不在根尖，也不象牙周来源，有可能是牙根本身有裂纹，这种牙即使能够彻底根管治疗也需要长期观察效果，很难讲是否能够最终保留得住或者保留的好。至于医生的责任而言，作为医生我能够理解，这确实是很有难度和挑战的病例，确实容易出现失误，但是从患者的角度考虑，肯定接受起来会有困难。这方面我保持中立吧，不过希望您能够理解医生，他在治疗的时候一定想尽力治好。北京口腔医院-牙体牙髓科-凌建军主治医师

7，如何判断一组数据是否符合正态分布

方法和详细的操作步骤如下：1、第一步，新建Excel文档，见下图，转到下面的步骤。2、第二步，执行完上面的操作之后，输入x轴值（计算分布度），例如区间[-1,1]，间隔为0.1，见下图，转到下面的步骤。3、第三步，执行完上面的操作之后，由AVERAGE函数计算的平均值为0，见下图，转到下面的步骤。4、第四步，执行完上面的操作之后，选择函数STDEV并计算标准偏差，见下图，转到下面的步骤。5、第五步，执行完上面的操作之后，选择正态分布函数NORMDIST并计算返回概率密度分布值，见下图，转到下面的步骤。6、第六步，执行完上面的操作之后，选择“图表”-->“折线图”选项，然后完成分布图，见下图。这样，就解决了这个问题了。
在前面的文章中讲过，很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法：描述统计方法和统计检验方法。描述统计方法描述统计就是用描述的数字或图表来判断数据是否符合正态分布。常用的方法有Q-Q图、P-P图、直方图、茎叶图。1. Q-Q图此Q-Q非用于聊天的QQ，Q是quantile的缩写，即分位数。 分位数就是将数据从小到大排序，然后切成100份，看不同位置处的值。比如中位数，就是中间位置的值。Q-Q图的x轴为分位数，y轴为分位数对应的样本值。x-y是散点图的形式，通过散点图可以拟合出一条直线， 如果这条直线是从左下角到右上角的一条直线，则可以判断数据符合正态分布，否则则不可以。拟合出来的这条直线和正态分布之间有什么关系呢？为什么可以根据这条直线来判断数据是否符合正态分布呢。我们先来想一下正态分布的特征，正态分布的x轴为样本值，从左到右x是逐渐增大的，y轴是每个样本值对应的出现的概率。概率值先上升后下降，且在中间位置达到最高。可以把Q-Q图中的y轴理解成正态分布中的x轴， 如果拟合出来的直线是45度，可以保证中位数两边的数值分布是一样的，即正态分布中基于中位数左右对称。在Python中可以使用如下代码来绘制Q-Q图：from scipy import stats fig = plt.figure res = stats.probplot(x, plot=plt) plt.show与Q-Q图类似的是P-P图，两者的区别是前者的y轴是具体的分位数对应的样本值，而后者是累计概率。2. 直方图直方图分为两种，一种是频率分布直方图，一种是频数分布直方图。频数就是样本值出现的次数，频率是某个值出现的次数与所有样本值出现总次数的比值。在Python中我们可以使用如下代码来绘制频数分布直方图：importmatplotlib.pyplot asplt plt.hist(x,bins = 10)可以使用如下代码来绘制频率分布直方图：importseaborn assns sns.distplot(x)与直方图类似的还有茎叶图，茎叶图是类似于表格形式去表示每个值出现的频次。统计检验方法讲完了描述统计的方法，我们来看一下统计检验的方法。统计检验的方法主要有SW检验、KS检验、AD检验、W检验。SW检验中的S就是偏度，W就是峰度，峰度和偏度与正态的关系我们在前面的文章有讲过，没看过的同学可以去看看：你到底偏哪边的？1. KS检验KS检验是基于样本累积分布函数来进行判断的。可以用于判断某个样本集是否符合某个已知分布，也可以用于检验两个样本之间的显著性差异。如果是判断某个样本是否符合某个已知分布，比如正态分布，则需要先计算出标准正态分布的累计分布函数，然后在计算样本集的累计分布函数。两个函数之间在不同的取值处会有不同的差值。我们只需要找出来差值最大的那个点D。然后基于样本集的样本数和显著性水平找到差值边界值(类似于t检验的边界值)。判断边界值和D的关系， 如果D小于边界值，则可以认为样本的分布符合已知分布，否则不可以。PDF( probability density function)：概率密度函数
正态性检验：判断总体是否服从正态分布的检验
用minitab，点“统计”，“正态性检验”，看P值，如果大于0.05，是正态分布，如果没有就不是。
一般是画出频率直方图，看它是否符合正态分布曲线，如果差不多即为满足。
检验正态分布的办法： 1、在spss菜单中选择分析——描述统计——探索，将需要检验的变量放入因变量里面，选择“绘制——带检验的正态图，看一下tests of normality就可以，如果成正态，sig不会小于临界值 2、 还可以参考qq图，如果是正态，qq图里的散点回呈直线，normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值，所以如果实际的和正态的期望相符，散点图就会呈一条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值，纵坐标是实际观测值减去期望值，如果数据符合正态，那么散点应当在中央横线附近

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