XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System统计学
BSTA 511实践中的生物统计学（2024年秋季）描述
•为生物统计学实践中使用的关键概念提供基础•引入生物统计学中新方法的动机和发展•实践对应用和方法的批判性思考•实践沟通技巧•实践对他人的工作评估进行思想和建设性的批评：课堂参与：（50％）每位学生都一致地参与分班。参与点将在所有讲座上均匀分布，并将在班级之前由教练在当天确定。活动的示例可能包括上课，完成测验，提交作业或参加帆布讨论委员会。学生应参加所有讲座。项目1：（25％的年级）学生将被分配给小组。每个小组将考虑一个案例研究，强调生物统计学的新应用，或者在将生物统计学用于特定应用中的某些争议中。案例研究将由讲师提供，或者学生可以选择自己的兴趣研究。讲师提供的最初的案例研究将包括一篇或多个发表的论文。学生将阅读论文以确定感兴趣的科学问题和研究设计，评估研究/研究出版物在回答感兴趣问题的成功并考虑下一步。这个过程通常需要进一步阅读同行评审的文献。批评可能会包含在学期的第一½中的讲师所涵盖的主题，例如是研究设计适当的，数字/表是否有效，有效地传达了研究结果，是否有更好的方法来呈现数据，是否对可重复性或道德规范有担忧。可选地，学生可以描述分析中使用的新型统计方法或
龋齿相关的微生物与一群伊拉克儿童之间的人口统计学因素
已经研究了唾液和斑块中的葡萄糖水平，没有发现差异。解释说，唾液会导致细菌与牙齿表面上的斑块沉积物脱离，从而以可以测量的水平释放唾液中的细菌。因此，唾液和牙菌斑中的葡萄糖链球菌水平可能相似。然而，咬合斑块的变形杆菌计数高于唾液样品，这表明斑块可能比唾液比唾液更可靠，用于检测高水平的葡萄糖链球菌。造成这种差异的原因可能是口腔斑块是链球菌的主要栖息地，因此是该细菌的更好来源。另外，由于常规盐液质量清除期间，葡萄糖链球菌从斑块中脱离到唾液中，唾液可能是可比的代理。总体而言，无论牙列阶段如何，咬合斑块和唾液都可以被视为有效的突变链球菌检测和定量。[11]
社会人口统计学因素和...
结果：其中有67.2％的人使用胰岛素笔作为胰岛素方案，而37.8％的人使用胰岛素泵。连续葡萄糖监测（CGM）使用率为29.9％。低收入水平的家庭的CGM使用率为5％。糖基化血红蛋白A1 C（HBA1 C）与非工作母亲的儿童相比，有工作母亲的儿童水平更高（中位数为9.2％，而8％; P = .009）。与兄弟姐妹2个或更少的兄弟姐妹相比，具有3个或更多兄弟姐妹的病例的HBA1 C水平更高（中值8.7％vs. 8.1％； P = .044）。使用胰岛素笔和检查Fingererstick Blood Glucose（SMBG）的情况下，HBA1 C的中位数为8.7％。在使用胰岛素泵和SMBG的情况下，8.3％；在使用带有CGM的胰岛素笔的情况下，在7.6％的情况下，使用具有CGM的胰岛素泵（P = .003），为7.5％。
Maria-Pia Victoria-Feser – 统计学教授
研究 我的主要研究兴趣是统计方法及其在不同领域的应用。我首先开发了稳健的估计和推断方法，以应用于经济学（福利分析、风险分析）和心理学（心理测量）。我还对计算统计学感兴趣，并开发了复杂模型（潜在依赖结构、缺失数据）、时间序列（信号处理）和高维模型选择的估计方法。我的出版物通常与以前的博士生或其他大学的学术研究人员和/或方法统计领域之外的研究人员合作撰写。我总共发表了 8 本书的章节、5 本论文集、1 本书和 40 篇同行评议期刊文章（30 篇在 Scimago 期刊排名中排名第一），其中 11 篇发表在统计学的四种主流期刊之一，2 篇发表在经济学的五种主流期刊之一。
2024-25 MSTP学生按计划M1 2024-25 MSTP学生按计划M1 流行病学和生物统计学中的博士学位 2023-2024人口与定量健康部...
g4+继续埃里克·科里克·科里茨斯基（Erik Koririk Coritzinsky）亚历山大·莱瑟（Katherine Lesser）摩根·刘易斯·安吉拉·刘易斯·詹宁斯·卢乌·艾丽西亚·尼古拉斯·尼古拉斯·威尼斯·威尼斯很快yeul yi m4 muta uta abiff james ahad ahad ahad ahad迈克尔·克鲁兹·克鲁兹·费雷尔·阿纳尼亚·阿纳尼亚·纳纳尼亚·冈纳纳·康纳纳·康德尔·埃玛·艾玛·埃玛·埃玛·库纳德·乔治·乔治·乔治·乔治·乔治·卡特里娜·乔治·凯特里娜·乔治·凯克斯·卡克斯
现代生物统计学中的强化学习-Iris
近年来，强化学习（RL）在与健康相关的顺序决策问题中取得了突出的立场，成为提供适应性干预措施（AIS）的宝贵工具。然而，部分由于方法论和应用社区之间的协同作用差，其现实生活中的应用仍然有限，并且其潜力仍有待实现。为了解决这一差距，我们的工作提供了有关RL方法的第一个统一技术调查，并与案例研究相辅相成，用于在医疗保健中构建各种AIS。特别是，使用RL的常见方法论伞，我们桥接了两个看似不同的AI领域，动态治疗方案以及在移动健康中的自适应干预措施，突出了它们之间的相似性和差异，并讨论了使用RL的含义。概述了未来研究方向的开放问题和考虑因素。最后，我们利用我们在两个领域设计案例研究方面的经验来展示统计，RL和医疗保健研究人员之间在进行AIS方面的重要协作机会。
生物统计学（MSC，PhD）地图
皇后区的生物统计学计划受到女王在卫生研究方面的卓越成就而受到极大的受益。该计划由公共卫生科学系和数学与统计系共同提供。这两个部门提供了强大的研究生课程，其中包括统计，生物统计学，流行病学和卫生服务研究的各种课程。通过结合这些资源，协作计划中的学生将有独特的机会来发展与从业者互动并与健康研究人员紧密合作或与生物统计学教师在方法论研究中工作所需的分析技能和实践经验。
疫苗学：疾病，人口统计学和...
这种新的疫苗野心得到了科学和技术的令人难以置信的进步，从技术上讲，这使得针对许多新目标开发疫苗是有可能的，并且通过创新的疫苗开发方法开发了新兴的感染和贫困国家的疾病。该程序将涵盖各种各样的新技术，这些技术正在转化疫苗学，例如反疫苗学，基于结构的抗原设计，辅助，核酸疫苗（尤其是RNA），病毒载体，系统生物学和受控的人类感染。他们得到了人类免疫学，基因组学，合成生物学，抗原和抗原抗体复合物，生发中心和微生物组的分子结构的科学进步的支持，所有这些都将被强调以告知疫苗设计策略。
针对新疗法的血小板抑制受体代理意识的统计学习模型-Centaur
一种代理意识（SOA）是对控制自己行动的控制的主观意识的经验。人类自然倾向于产生环境的预测模型并根据环境变化进行调整。SOA与预测模型的适应程度有关，例如，不足的适应性会导致低可预测性并降低环境中的SOA。因此，确定与SOA相关的预测模型的适应过程背后的机制对于理解SOA的生成过程至关重要。在当前研究的第一半部分中，我们构建了一个数学模型，其中SOA在环境的预测模型中代表了给定观察结果（感觉反馈）的可能性值，并且根据可能性值对预测模型进行更新。从我们的数学模型中，我们从理论上得出了一个可检验的假设，即根据贝叶斯规则或随机梯度更新了预测模型。在我们的研究的后半部分，我们重点介绍了该假设的实验检查。 在我们的实验中，反复要求人类受试者在计算机屏幕上观察一个移动的正方形，并在发出哔哔声之后按下按钮。 按钮按下导致屏幕上移动正方形的突然跳跃。 在操作执行（按钮 - 键）和随之而来的事件（正方形跳跃）之间体验各种随机时间间隔，导致受试者的SOA程度逐渐变化。在我们的研究的后半部分，我们重点介绍了该假设的实验检查。在我们的实验中，反复要求人类受试者在计算机屏幕上观察一个移动的正方形，并在发出哔哔声之后按下按钮。按钮按下导致屏幕上移动正方形的突然跳跃。在操作执行（按钮 - 键）和随之而来的事件（正方形跳跃）之间体验各种随机时间间隔，导致受试者的SOA程度逐渐变化。通过将上述理论假设与实验结果进行比较，我们得出的结论是，基于SOA的预测模型的更新（适应）规则与随机梯度下降更好地描述了基于SOA的预测模型。
统计503统计学习II：多变量分析
本课程涵盖了现代多元数据分析和统计学习的方法，包括其理论基础和实际应用。主题包括主要组成分析和其他缩小技术，分类（判别分析，最近的邻居分类器，逻辑回归，支持向量机器，决策树，集合方法，神经网络），聚类（K-Means，k-Means，基于层次的聚类，基于模型的方法，基于模型的方法，光谱群 - 倾向），图形的模型和某些基础模型和一些基础。目标是了解什么