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World File Search System标准误差
欧洲企业人工智能创新的决定因素
5 Clancy，2018 年开发了一个创新组合模型，该模型在美国专利数据上进行了测试，由学习（φ > 0）和渔捞（φ < 0）两种相反的力量驱动。 6 在我们的回归框架中，对数解释变量的系数表示弹性。这允许将经验系数映射到理论参数，如下所示：γ 1 = φ · θ ，γ 2 = φ · (1 − θ )，γ 3 = φ · ϑ ，γ 4 = φ · (1 − ϑ )，γ 5 = σ 和 γ 6 = ϱ 。请注意，只有在使用与专利信息和公司资产负债表匹配的数据进行估计时，才能识别出完整的理论参数集，从中我们可以提取企业就业指标，这对估计 γ 6 有用（第 4.2.2 节）。在本文的剩余部分，我们估计了γ1-γ5。在所有回归表中，标准误差在公司层面和时间范围内聚类。
婆罗洲的热带森林从登录中恢复有再生失败的风险
tab le 3的结果摘要比较了UL森林的五种指标物种，比较了untroged（UL）和积极恢复（AR）记录的森林（AR）的平均特征值。特征进行建模，除了叶面营养素外，由于样品的批量，仅使用了物种水平的随机截距。为UL森林提供了平均值和标准误差（SE）值以及AR森林的差异（δ）。与UL森林相比，AR中平均性状值的差异来自数据子集的每个模型，星号代表显着性水平（* <.05，** <.01，*** <.001）。物种平均性状值在表S5中列出。大胆呈现出显着影响。
补充材料双链DNA ...
补充图3。在口服DSRNA处理后的14天期间，评估了第二龄H. HALYS若虫的死亡率。若虫为100 ng/µl dsRNA-CHC，dsRNA-CHC加上DSDNA-S，DSRNA-GFP，DSRNA-GFP，DSRNA-GFP加上DSDNA-S，DSDNA-S，DSDNA-S，DSDNA-S，1％蔗糖和未经培养的控制。还包括1％的蔗糖溶液和未处理的对照组。在DSRNA溶液中喂食72小时后，每天记录生存率。新鲜的绿豆。显示了平均值±SE（n = 5-7）。误差条表示平均值（SEM）的标准误差。点表示单个重复，并且在某些治疗中可见离群值。使用GLM进行统计分析。
M.Sc.物理课程内容 附件i
数据的统计分析：随机变量；概率和概率分布的原则；假设检验的基本概念；平均值的标准误差；置信区间；曲线拟合；精确测试拟合优度；功率分析；卡方测试拟合优度； G-Test拟合优度；卡方独立性测试；独立的G检验；学生的t检验用于一个样本；学生的t检验，用于两个样本；配对t检验； Wilcoxon签名式测试；相关和线性回归；斯皮尔曼的等级相关；多重回归；卡尔曼过滤器；这些统计测试的动手python培训
商业战略对碳排放的影响 - ZU Scholars
注：表6报告了检验企业战略与碳排放关系的回归结果。面板A中，因变量碳排放采用按销售额缩放的三个指标：TE（总碳排放）；DE（直接碳排放）；INE（间接碳排放）。面板B中，因变量碳排放采用按流通在外的普通股缩放的三个指标：TE（总碳排放）；DE（直接碳排放）；INE（间接碳排放）。所有变量定义均在附录A中。在公司层面聚类的异方差稳健标准误差显示在括号中。***在1%水平上具有统计学意义。**在5%水平上具有统计学意义。*在10%水平上具有统计学意义（双尾检验）。
与膜溶肽联合的策略
图 1. (A) 结合巨胞饮诱导肽（细胞摄取的生理刺激物）和膜溶解肽（破坏细胞质易位障碍的物理化学方法）用于细胞质生物活性货物的递送。(B) SDF-1α 衍生肽的序列。(C) 用 5 µM 肽和 1 mg/mL Dex70-FL 在 α-MEM(-) 中处理 30 分钟后诱导 HeLa 细胞对 Dex70-FL 的摄取。比较 SN21 与 (D) SDF-1α 和 (E) R8 或 TAT 诱导的 Dex70-FL 摄取。数据呈现为三个生物学重复的平均值 ± 标准误差 (SE)。单因素方差分析，然后进行 (C) Dunnett 事后检验和 (D, E) Tukey 事后检验。**，P<0.01； ***，P<0.001；ns，不显著
过去 150 年地表气温及其变化
摘要。我们回顾了过去 150 年的地表气温记录，考虑到基本数据的同质性以及半球和全球平均估计值的标准误差。我们展示了本世纪两个 20 年最大变暖时期（1925-1944 年和 1978-1997 年）的全球地表温度变化场。在这期间，全球气温分别上升了 0.37 ø 和 0.32øC。二十世纪的变暖伴随着受异常低温影响的地区减少，受异常高温影响的地区增加（程度较小）。近几十年来，夜间最低气温的增幅远高于白天最高气温的增幅，因此，1950-1993 年间，昼夜温差每十年下降 0.08øC。我们讨论了最近表面的差异
lavaan：潜在变量分析
efa 函数本质上是 lavaan 函数的包装器。它生成模型语法（针对给定数量的因子），然后调用 lavaan() 将这些因子视为应旋转的单个块。该函数仅支持单个组。分类数据照常处理，首先计算适当的（例如四分法或多分法）相关矩阵，然后将其用作 EFA 的输入。还（有限地）支持两级数据。然后在内部和之间提取相同数量的因子。promax 旋转方法（取自 stats 包）仅为方便起见提供。因为 promax 是一个两步算法（首先是方差最大，然后是斜向旋转以获得简单结构），所以它不使用 gpa 或成对旋转算法，因此不提供标准误差。
绝对代际流动性的长期演变
图 1：上图）28 个实证 copula 中相对流动性测度的比较（ρ 是每两个相对流动性测度之间的皮尔逊相关系数。所有情况下，相关值的标准误差均低于 0.01。）；下图）copula 变化对美国绝对代际流动性的影响。绝对流动性是使用 Chetty 等人（2017 年）中使用的边际分布和丹麦、芬兰、德国、挪威、瑞典、英国和美国的 28 个实证 copula 估计的。灰色阴影区域是各种绝对流动性估计值所覆盖的区域。灰色曲线是每年所有 28 个估计值的算术平均值。黑色圆圈是 Chetty 等人（2017 年）报告的估计值。