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World File Search System无偏估计
NG23 更年期补充剂 1 种方法 07/11/2024
对于干预评价，随机对照试验 (RCT) 被优先纳入，因为它们被认为是最可靠的研究设计类型，可以对干预效果进行无偏估计。如果 RCT 的证据不足以为指南决策提供参考，则考虑纳入非随机研究 (NRS)。充分性的判断考虑了 RCT 的数量、质量和样本量，以及报告的结果和感兴趣亚组数据的可用性。在考虑纳入 NRS 时，优先考虑对照研究，这些研究有单独的对照组，不根据结果进行分配，并根据相关混杂因素进行调整或在重要混杂领域匹配参与者。
生成AI模型的值得信赖的评估
生成的AI（Genai）模型最近在各种应用中取得了出色的经验性能，但是它们的评估缺乏不确定性定量。在本文中，我们提出了一种基于其相对性能差距的无偏估计器比较两个生成模型的方法。从统计学上讲，我们的估计器达到了参数收敛率和渐近正态性，从而实现有效的推理。在计算上，我们的方法是有效的，可以通过并行计算和利用预存储的中间结果来加速。在具有已知地面真相的模拟数据集上，我们显示了我们的方法有效地控制I型错误，并实现与综合使用指标相当的功率。此外，我们还以统计置信度证明了方法在评估真实图像数据集上的扩散模型时的性能。
金融中的15年伴奏算法分化
定量的风险管理实践带有强大的计算挑战和高运营成本。复杂投资组件的风险管理要求部署计算上的数值方案，例如Monte Carlo（MC）模拟或部分微分方程（PDE）求解器。此外，计算风险的标准方法需要在数百个市场情况下重复投资组合的损益（P＆L）计算，以形成所需敏感性的有限差异估计器。在许多情况下，即使在部署了大量的计算机电源之后，这些计算也不能在实际的时间内完成（An-reareasen，2023）。由于生命风险管理的总成本可以确定是否可以执行新贸易，因此解决此技术问题对于允许证券公司在市场上保持竞争力至关重要。在文献中提出了几种用于计算价格敏感性的替代方法，尤其是在MC模拟的背景下（有关评论，例如参见，例如，Glasserman，2004年）。在其中，路径衍生方法（Broadie和Glasserman，1996）以计算成本进行了无偏估计，该计算成本在某些特定应用中小于standard有限差异方法之一。然而，在实践中遇到的问题的主要问题中，标准的路径衍生方法提供了有限的计算收益。PATHWIESS的更有效实现
评估英格兰首剂 COVID-19 疫苗对死亡率的有效性：一项准实验研究
研究背景 本研究之前的证据 我们在 PubMed 上搜索了有关 COVID-19 疫苗接种对死亡风险的“现实世界”有效性的研究，使用术语包括“COVID-19”、“疫苗有效性”、“死亡率”和“死亡”。 关于这个主题的相关已发表研究报告，疫苗有效性估计值对死亡风险的范围从 64.2% 到 98.7%，在接种疫苗后的不同时间内不等。 所有这些都是观察性研究，因此可能受到未测量的混杂因素造成的偏差。 我们发现没有研究使用不连续回归设计等准实验方法（不受未测量的混杂因素偏差的影响）来计算 COVID-19 疫苗接种对 COVID-19 死亡风险或住院或感染等其他结果的有效性。 本研究的附加价值 基于观察数据对疫苗有效性的估计可能会因未测量的混杂因素而产生偏差。本研究采用不连续回归设计来估计疫苗有效性，利用了英国的疫苗接种运动是按照年龄优先群体开展的这一事实。这使得能够计算出 COVID-19 疫苗对抗死亡风险有效性的无偏估计值。疫苗有效性估计值为 70.5%（95% CI 18.2 – 117.7），与之前公布的估计值相似，因此表明这些估计值没有受到未测量的混杂因素的显著影响，并证实了 COVID-19 疫苗对抗 COVID-19 死亡风险的有效性。所有现有证据的含义获得 COVID-19 疫苗有效性的无偏估计对于制定解除 COVID-19 相关措施的政策至关重要。不连续回归设计提供了信心，即现有的观察性研究估计值不太可能受到未测量的混杂因素的显著影响。
引用Long CA，Ahrens RNM，Jones TT和Siders ZA（2024）一种用于保护物种的机器学习方法。正面。 3月科学。 11：
渔业旁观，与商业或娱乐性的未经使用或未托管的物种的相互作用（Davies等，2009）对许多物种产生负面影响，包括死亡率，使旁观者的减少成为海洋保护和薄纱管理的主要重点2018; Nelms等人，2021年；当旁观物包含受保护的物种，例如海洋哺乳动物，海龟，鲨鱼和海鸟（Moore等，2009; Wallace等，2013; Lewison et al。，2014; Komoroske and Lewison和2015; 2015; 2015; 2015; 2015年;降低旁观可以提高商业曲折的效率和有效性（Richards等，2018； Noaa Fisheries，2022; Senko等，2022），并限制了由于高水平的受保护物种相互作用而导致的填充风险。然而，鉴于大多数bychip的物种的相互作用率低以及受保护物种相互作用的稀有发生率的较低相互作用率，估计杂草捕获的水平可能具有挑战性（McCracken，2004；Amandè等，2012; Martin等，2015； 2015年； Stock等，2019）。渔业管理计划和法规通常需要估算和监视给定层中给定物种的兼容量。根据管辖区的不同，过度的旁观，定义不同，可能会导致调整习惯的监管变化，弯曲齿轮的变化，限制性活动的限制或整个封闭式封闭。1362）。因此，准确，准确地确定在填充中旁观的水平的能力是填充管理的关键组成部分。在美国，《马格努森 - 斯文森渔业保护与管理法》（MSA），濒危物种法（ESA）和海洋哺乳动物保护法（MMPA）（MMPA）适用于旁观物种和填充物，并要求管理机构来监视旁注。在MSA（50CFR§600.350）下，应最小化或避免征用，而受保护的物种兼容不能超过ESA（50 CFR 216.3）下的允许采取或超过MMPA下潜在的生物移除水平（U.S.C.通常，为了实现旁观监测目标，训练有素的钓鱼者观察者被放置在钓鱼容器上，以监视受保护的物种相互作用，并记录捕获和旁捕虫（NOAA Fisheries，20222），因为这些信息不需要记录在日志中。这些观察者收集的数据用于通过各种统计或数学手段来估计填充中的兼例水平。在许多情况下，基于样本的比率估计器（例如广义比率估计器或Horvitz-Thompson估计器）可以提供对旁观的无偏估计（McCracken，2000，2019）。还实施了基于模型的估计，包括通用线性模型（GLM），零插入模型，跨栏模型，贝叶斯模型和广义添加剂模型（GAMS），以说明少数协变量对纤维状雪橇的影响（McCracken，2004; Martin等； Martin等，2015; 2015年； 2015年；从这种方法中估算的临界估计，然后进一步介绍了在给定时期内（通常为一年）对某些物种的兼容限制的过程（Moore等，2009），以及其他下游产品和