CI可以被认为是一个“相容性区间”，它包含了与当前数据最相容的效应值，当我们将观察到的数据与一系列假设的效应值进行比较时，可以通过得出没有显著性的P值来进行判断

“率”是指某现象实际发生数与某时间点或某时间段可能发生该现象的观察单位总数之比，用以说明该现象发生的频率或强度。“构成比”即比例，是指事物内部某一组成部分观察单位数与同一事物各组成部分的观察单位总数之比，用以说明事物内部各组成部分所占的的比

如果单因素和多因素分析的结果一致的话，结论就比较稳定且容易解释，但是我们常常会遇到单因素和多因素分析的结果不一致，甚至是出现相互矛盾的尴尬情况，此时又该怎么办，该如何去解释呢？

神经网络是深度学习的基础，其数学原理有一定难度，涉及了微积分和线性代数的内容，从头开始学习这些内容对于多年不接触高数的临床医生来说是不现实的。所以我根据自己的理解，全篇使用比喻的方式进行讲述，或许有很多不准确的地方，但大方向基本是正确的。