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World File Search System相关系数
评估 CHIT1 和 SERPINA3 作为多发性硬化症进展生物学候选脑脊液生物标志物
* P <0.05；** P <0.01；*** P <0.001，按 Spearman 等级相关系数计算，其中阴影代表相关系数 (r)。BMI，体重指数；CSF，脑脊液；CHIT1，壳三糖苷酶-1；EDSS，扩展残疾状况量表；Gd +，钆增强；GFAP，胶质纤维酸性蛋白；MS，多发性硬化症；NfL，神经丝轻链；SEL，缓慢扩展性病变；SERPINA3，丝氨酸蛋白酶抑制剂家族 A 成员 3；T2LV，T2 病变体积。a 包括所有基线 CSF 样本已检测 CHIT1 和 SERPINA3 水平的参与者（n=109）。10
基于 fNIRS 的超扫描研究
图 5 各组合作系数差异及 WR 与 RTD、阈值和 CC 的相关性（WR = 获胜率，RTD = 反应时间差异，CC = 合作系数）。（a）RTD 与 WR 之间的相关系数为 r = −.44（p = .003）。（b）阈值与 WR 之间的相关系数为 r = .398（p = .008）。（c）CC 在预测参与者的任务表现方面比 WR 更有效（r = .838，p < .001）。（d）使用不同策略的参与者之间存在显著差异（F（2,40）= 6.04，p < .005，휂2 p = 0.232）。* p < .05，** p < .01，*** p < .001
通过多变量回归和新型遗传算法预测 Q 值
收到日期：2020 年 1 月 5 日；修订日期：2020 年 4 月 17 日；接受日期：2020 年 5 月 28 日 摘要：确定隧道支撑是隧道工程领域的一个重要争论，它确保了隧道的稳定性和安全性。Q 系统分类是一种用于确定岩石隧道支撑系统的技术。问题在于无法获得支撑系统所需的所有参数。另一方面，这种访问非常昂贵且耗时。因此，不可能在所有情况下确定 Q 值。本文使用 SPSS 程序确定 Q 系统中最有影响力的参数。然后，采用多元回归 (MVR) 和遗传算法 (GA) 方法，提出了一种使用三个有影响的参数预测 Q 值的关系。为此，使用了 140 个实验数据。为了评估获得的模型，使用了 34 个不在原始数据集中的新实验数据。本文的创新之处在于不再使用六个参数，而是使用对 Q 值影响最大的三个参数来确定 Q 值。在本研究中，MVR 模型（训练数据的 RMSE = 2.68、相关系数 = 0.81，测试数据的 RMSE = 2.55、相关系数 = 0.80）表现优于 GA 模型（训练数据的 RMSE = 2.90、相关系数 = 0.82，测试数据的 RMSE = 2.61、相关系数 = 0.84）。关键词：遗传算法、影响参数、多变量回归、Q 系统、隧道支护。1. 引言如今，地下空间在发达国家和发展中国家的使用越来越多。地面空间的限制、核电站的建设以及弹药和武器库的建设使得利用地下空间和设计隧道成为必然。
课程和教学大纲
单位-II：假设估计理论的估计理论和测试：估计的无偏，一致性，效率和充分性，最大似然估计及其特性（没有证据）。假设的检验：简单而复合的假设，基因和类型的错误–II，关键区域，重要性水平，大小和测试的功率。单位-III：简单假设的显着性检验，卡方检验，拟合良好，应急表中属性的独立性以及许多比例的平等，t检验，f检验和基于它们的问题，在数据挖掘中的重要性测试的应用。单位IV：相关和回归相关性：简介，类型，Karl Pearson的相关系数，Spearman的等级相关系数，多重和部分相关。回归：线性回归，回归系数，多线性回归的概念和多线性回归的矩阵符号。单位V：非参数测试需要非参数测试，一个样本和两个样本的标志测试，Wilcoxon签名的等级测试，中间测试，Wald Wolfowitz Run测试，Mann Whitney U测试，随机性运行测试，基于Spearman的独立性测试，基于Spearman的独立等级相关系数（小样品和大型样品），kruskal iner for等等。在数据挖掘中非参数测试的应用。教科书
深层网络，用于自动分割和定量CT
方法：培训数据集是从合作医院（医院A）回顾性收集的3,000张图像，并通过密集的U-NET框架进行了细分。三位经验丰富的放射科医生通过将像素标记为出血区域来确定地面真相。我们利用了骰子和类内相关系数（ICC）来测试地面真相的可靠性。此外，测试数据集由医院A的211张图像（内部测试）和另一家医院（医院B）的86个ICH图像（外部测试）组成。在这项研究中，我们选择了散点图，ICC和Pearson相关系数（PCC），以评估深层框架的性能。此外，为了验证深框架的有效性，我们对深模型和ABC/2方法之间的出血体积估计进行了比较分析。
营销策略对原始设备制造行业增长和可持续性的影响
这项研究的目的是评估赞比亚OEM行业的营销策略对增长和可持续性的影响。基于波特的通用竞争业务策略，该研究确定了当前采用的营销策略中的主要交易，并评估了波特在实现KPI方面的通用策略之间的关系。通过对40名受访者的自我完成问卷进行了带有结构性问题的定量调查，代表95％的答复率。使用了杂志研究设计，并使用了定量研究策略。IBM SPSS用于相关分析，以评估变量之间的关系的强度。结果表明，在SIGNICANES的1％水平下，SIG的Pearson相关系数为0.01和0.000。（2尾）<0.01表明，成本策略与收入和市场份额增长之间存在统计学意义的关系。恢复进一步显示SIG的Pearson相关系数为0.000。（2尾）<0.01，表明分化战略与收入和市场份额增长之间存在统计学意义的关系。然而，结果指出了pearson相关系数为0.015和0.036，在SIG时在统计学上没有统计学意义。（2尾）<0.05在重点战略与收入和市场份额增长之间。根据搜索假设测试，成本策略和差异化策略具有更大的优先事项和潜力，可以实现市场上有利可图和可持续增长。
同时杂交液体液体液体提取PAH，OCPS ...
a b s t r a c t，以预浓缩一些持续的有机污染物（POP），例如有机氯农药（OCP），多环芳香芳烃，多氯苯基碳氢化合物（PAHS）和多氯二氯的分析（PCB），然后通过胃char（PCB）（PCB）（PCB）（PCB）分析（PCB）。 （GC – MS）。所研究的变量是提取溶剂类型和音量以及提取步骤的复制。HLLE方法的最佳实验条件为15 ml二氯甲烷，两种重复为第一个提取溶剂，而10 mL N-己烷则具有两个重复作为第二个提取溶剂。在最佳条件下，计算出的校准曲线给出了所有目标分析物的高级线性，平均相关系数高于0.996的平均相关系数，为0.998，ʃPAH为0.998，ʃPCB的平均相关系数为0.998，为0.999。ʃOOCPS的平均量为4.3％，ʃPCB的平均值为5.01％，PAHS的平均相对偏差为5.01％，而检测限为0.09–58.67 ng l -1，PAHS为0.1-45.6 ng l -1，对于OCPS和0.03 ng l -1，对于OCPS和0.03-14.14.14.14.14.14.14.5 ng l -14.51。此外，使用相对恢复的方法的准确性分别高于95.6％，87.8％和105.7％的ʃOOCPS，ʃPAH和ʃPCB。恢复的结果表明该方法的准确性是合适的，并且在理论预浓缩因子中表示低不确定性（PF = 1000）。
阐明lecanemab减慢
对图2的描述黑线和红线表示CSF LEC-PF和整个受试者组中CSF LEC-PF和每个脑脊液标记的Spearman相关系数的95％置信区间（CI）分别在淀粉样蛋白阳性受试者组中。黑色和红点表示Spearman相关系数的中值。黑色和红线之间的巨大差异反映了Aβ阳性或负面状态的显着影响。在此分析中，在所有受试者（黑线）中，CSF LEC-PF与所有测量的生物标志物之间的相关系数，即Aβ42，Aβ42/40比例，P-TAU 181，P-TAU 181，P-TAU 217，TAU 217，TOTAL-TAU和NEUROGROGRANIN，NEUROGRANIN，NEUROGRANIN，NEUROGRANIN，均为0.2或更高的较高的Biors is ass is ass is ass is ass is ass is ass is ass iss sss sss sss and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and。在淀粉样蛋白阳性组（红线）中，Spearman相关系数在CSF LEC-PF和CSF总-TAU和0.434和0.434和0.434和CI：0.260-0.581之间的CSF LEC-PF和CSF总tau之间的相关系数为0.634（CI：0.409-0.786）（CI：0.260-0.581）。 LEC-PF和两个生物标志物。另一方面，CSF LEC-PF与大脑Aβ积累生物标志物，CSFAβ42和CSFAβ42/40比率之间的相关性均相对较低。这表明CSF LEC-PF的量与Aβ在大脑中的积累相比，与神经变性更密切相关。