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World File Search System统计方法
从噪声中提取诱发电位的统计方法
诱发电位 (EP) 是嵌入自发性脑电图活动 (EEG) 中的离散信号。从噪声中提取它们需要重复记录。视觉或听觉刺激触发采集系统，然后收集“诱发电位”。诱发电位不同于自发性神经活动 (EEG)，因为它与触发“事件”同步。实际上，触发事件的信号用于采集诱发电位信号。诱发电位 (PE) 被定义为大脑有限区域相对于另一个电中性区域的电势的瞬态变化。EP 由放置在活动结构发出的电场中的电极捕获，并与所谓的“参考”电极检测到的电位进行比较。当参考电极捕获脑神经活动时，传感器系统称为双极。另一方面，当参考电极位于没有大脑活动的区域（例如耳垂）时，传感器系统称为单极。在最好的情况下，我们刚才看到的感兴趣的诱发电位 (PE) 是在离源很远的地方捕获的，其幅度非常小，不超过十微伏。此外，它嵌入在电极捕获的连续大脑活动（EEG 高于 100 微伏）中。PE 有时低于放大器的背景。因此，在检查其特性之前，有必要从背景噪声中提取 PE。40 年来使用的经典方法是平均法。该方法由同步连续响应的平均值组成。诱发电位是一种根据受试者的注意力而发展的大脑活动，因此平均值不足以令人满意地研究它。
流行病学高级统计方法 mod spec 2024-25
（伦敦 LSHTM 理科硕士或研究生如需咨询远程学习模块，请发送电子邮件至 distance@lshtm.ac.uk） 院系 流行病学与人口健康院系 伦敦卫生与热带医学院 http://www.lshtm.ac.uk/eph/ FHEQ 级别 7 级 学分值 CATS 15 ECTS 7.5 HECoS 代码 101335 : 101030 : 100962 授课方式 远程学习 学习方式 通过虚拟学习环境的在线材料进行定向自学 学习语言 英语 先决条件 流行病学学生必须通过 EPM101 流行病学基础和 EPM102 流行病学统计学，并且应该学习并了解 EPM103 实用流行病学、EPM105 流行病学论文写作和审阅以及 EPM202 流行病学统计方法在学习本模块之前，必须先学习流行病学。如果学生希望在同一年学习 EPM202 和 EPM304，建议他们在 EPM102 中至少取得 3 级。流行病学学生可以选择学习 CTM208 临床试验中的进一步统计方法代替 EPM304，但必须向项目主任申请批准，并且
关于统计方法和机器学习在空间科学中的应用的研究主题的社论
2021 年 5 月 17 日至 21 日，由空间科学研究所 (SSI) 数据科学中心 (CDS) 主办、美国国家科学基金会 (NSF) 赞助的完全虚拟会议“统计方法和机器学习在空间科学中的应用”举行 (http://spacescience.org/workshops/mlconference2021.php)。此次活动汇集了空间科学各个学科（如太阳物理学和高空物理学、行星和系外行星科学、地质学、天体生物学和天文学）和行业的专家，以利用统计学、数据科学、人工智能 (AI) 方法和信息理论方面的进步，旨在利用这些领域的海量数据改进分析模型及其预测能力。这次多学科会议为行业专业人士、高级科学家、早期职业研究人员和学生提供了一个充满活力的论坛，让他们使用各种高级统计学技术和方法展示他们的最新成果，以增强他们对人工智能最新趋势的了解，并参与未来合作的平台。会议涵盖了广泛的研究主题，例如高级统计方法、深度学习和神经网络、时间序列分析、贝叶斯方法、特征识别和特征提取、结合机器学习（ML）技术的物理模型和代理模型、空间天气预报和应用人工智能的其他领域的研究主题、模型验证和不确定性量化、空间等离子体中的湍流和非线性动力学、物理信息神经网络、信息论以及数据重建和数据同化。自 20 世纪 90 年代以来，人工智能方法已经应用于日地物理领域的各种问题（ Newell 等，1991 ；Lundstedt，1992 ；Lundstedt，1996 ；Wintoft 和 Lundstedt，1997 ；Wing 等，2005 ；Lundstedt，2006 ）。其中包括极光粒子沉降的分类、太阳风速度的预测、地磁扰动和行星 K 指数 K p ，用于表征
一种通过有序响应模型评估网络风险的统计方法
对与网络攻击相关的风险的抽象正确评估对于许多公司而言是一个至关重要的方面。越来越需要计划和实施有效方法来解决网络安全，数据安全和隐私保护。估计成功进行网络攻击的风险是一个重要的问题，因为这种威胁正在激增，因此对使用其服务的公司和客户构成了日益增加的危险。虽然很少获得定量损失数据，但可以从该行业专家的网络攻击严重程度上获得定性评估。因此，自然使用订单响应模型来分析网络风险。特别是我们依靠累积链接模型。我们解释了专家对网络攻击严重程度的评估，这是一组解释变量的函数，描述了所考虑的攻击的特征。通过使用网络结构获得的攻击效应的扩散度量也纳入了模型的解释变量集中。除了对方法的描述外，我们还提供了一个真实数据集的详细分析，其中包括有关严重网络攻击的信息，该信息发生在2017 - 2018年期间。
从单个碎片监测中识别碎片时期的统计方法
在过去的几十年中，在轨驻留物体数量不断增长已成为世界各地航天机构和研究机构的主要关注点之一。在此背景下，碎片进一步增加了空间碎片的数量，从操作上讲，尽快确定事件时期至关重要，即使只有由初始轨道确定 (IOD) 过程得到的单个碎片轨道状态。这项工作说明了碎片时期检测器 (FRED) 算法，该算法通过统计方法处理该问题，从单个碎片 IOD 结果（通过平均状态和协方差表示）和父星历表（假设为确定性）开始。该过程用多元正态分布填充碎片星历表，对于每对样本父代，首先在时间窗口上计算通过最小轨道交叉距离 (MOID) 的时期，然后按时间聚类。对于每个簇，都会导出三维 MOID 和三维相对距离分布（通常是非正态分布，后者是在母星通过 MOID 时计算的），并对它们的相似性进行统计评估。最后，将两个分布之间最匹配的簇视为最佳候选，并从母星通过 MOID 时返回碎片时期，以平均值和标准差表示。通过数值分析评估 FRED 算法的性能。还讨论了从雷达测量开始嵌入 IOD 过程的操作案例。
用于剖析大脑区域之间相互作用的统计方法
大脑由许多功能上不同的区域组成。该组织支持分布式处理[242_TD $ dif]，并且需要跨区域的信号协调。我们对不同地区神经元种群如何相互作用的理解仍处于起步阶段。随着跨多个大脑区域的大量神经元的记录的可用性增加了，因此需要非常适合解剖和审问这些记录的统计方法。在这里，我们审查已经或可以应用于此类记录的多元统计方法。通过利用人口反应，thesemethodscanprovidearichdescriptionofinter-inter-thereal相互作用。同时，这些方法可以引入解释性挑战。因此，我们通过讨论如何解释这些方法的输出来进一步理解我们对美族间相互作用的理解来得出结论。
教授研究生新手的高级统计方法：一个案例示例
教育领域的高级研究专业的学生在理解或采用统计数据分析方法方面的准备很大。这仍然需要在自己的领域阅读文献，这将不可避免地包括此类研究。这种弱点可能会导致学生选择使用定性或解释主义方法，即使教育数据非常复杂，需要复杂的分析技术来正确评估嵌套数据，多性共线因素，数据缺失和随时间变化的影响。本文介绍了一所研究强化大学的研究方法课程，专为仅论文学位课程的学生设计。该课程强调统计方法的逻辑和概念功能，并使学生接触到动手教程，其中要求学生使用开放式数据进行分析。12周课程的上半年侧重于核心知识，通常在第一年的概率和统计课程中教授。下半场重点是引入和建模处理复杂问题和数据所需的高级统计方法。提供课程大纲以及教学和评估的描述。该示例是如何将相对新手引入统计方法的概念使用以提高研究信誉的概念使用。
社论：植物复杂性状遗传解析的统计方法进展
在实际数据分析中，最常用的全基因组关联研究（GWAS）方法往往会遗漏一些重要的位点和性状遗传力。针对这些挑战，Li等（2022a）基于压缩方差分量混合模型建立了一种创新方法3VmrMLM。在3VmrMLM中，数量性状核苷酸（QTN）、QTN与环境互作（QEI）和QTN与QTN互作（QQI）检测中的所有效应都被压缩到一个效应相关向量中，而所有多基因背景都被压缩到一个向量相关的多基因背景中。该方法特别适用于杂合基因型比例较高的物种，如人类、森林、菊花和草原。3VmrMLM能取代现有的方法吗？答案是否定的，尽管3VmrMLM表现出优于现有方法的优势。对于以加性效应为主导的位点的检测，现有方法仍然适用，如在水稻、小麦和大豆中观察到的。由于 GWAS 基于历史重组的连锁不平衡，因此方法之间存在互补性（Zhang et al., 2019 ）。然而，现有方法在检测显性效应和小等位基因替换效应方面面临挑战（Zhang et al., 2023 ）。在分析真实数据时，通货膨胀因子或分位数-分位数图是评估方法性能的常用指标。然而，这对于我们的 mrMLM 和 3VmrMLM 方法（Zhang et al., 2020 ; Li et al., 2022a ）并不重要，因为它们的全基因组扫描旨在选择潜在相关的标记，而不是识别
通过统计方法和K-均值聚类对匈牙利，中国教师中的技术应力分析
摘要 - 采用信息技术进行教学和学习活动引起了教师之间的技能。在过去的几年中，中国教师的技术训练研究仅限于诸如诸如技术超负荷，技术复杂性，技术 - 系统性，技术 - 不确定性和技术入侵之类的因素，并忽略了新技术采用的新兴因素。此外，所有技术训练研究都没有根据技术训练因素来识别教师群体的进一步审议。这项研究涵盖了中国湖南教师的技术应力因素识别范围和教师集群的产生范围。通过问卷调查来收集有关五个技术因素的教师协议，并使用统计方法来衡量回答。调查结果表明，所有调查的因素与中国教师Hunan的Technostress都有积极和显着的关系。使用K-均值聚类方法将教师聚类为五个不同的群集。这项研究发现了新技术是一种新技术，并成功地将教师聚集在重要的集群中，以使中国的教育部门能够为教师提供有针对性的技术培训。
癌症免疫疗法早期临床开发相关生物标志物的统计方法概述
在过去十年中，出现了一种利用免疫系统对抗肿瘤的癌症治疗新模式。这些免疫疗法的新作用机制也给药物开发带来了新的挑战。生物标志物在免疫疗法早期临床开发的几个领域中发挥着关键作用，包括作用机制的证明、剂量确定和剂量优化、不良反应的缓解和预防以及患者丰富和适应症优先排序。我们讨论了在早期开发研究中建立一组生物标志物的预后、预测方面以及将生物标志物的变化与临床疗效联系起来的统计原理和方法。所讨论的方法旨在避免偏见并得出可靠且可重复的结论。本综述针对对免疫疗法背景下的生物标志物的战略使用和分析感兴趣的药物开发商和数据科学家。