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World File Search System零假设
随机对照试验中的均值回归
当以这种方式确定项目目标时，可能会出现均值回归；即使没有接受治疗，滞后结果值较高的个体也可能会随着时间的推移而好转。RCT 中的零结果可能意味着干预措施确实对任何人都不起作用（尖锐零假设），但这也与干预措施对一部分结果不会自行改善的受试者有效相一致；即那些长期符合该项目资格的受试者。这就引发了一个问题：是否有可能确定哪些具有极端滞后结果值的受试者可能出现均值回归，哪些受试者可能对治疗有反应。如果可能的话，它可以更清楚地解释 RCT 结果，并允许更具成本效益地确定治疗目标。
关于复合量子假设检验
摘要：我们将非对称量子假设检验中的量子 Stein 引理扩展到复合零假设和备择假设。作为我们的主要结果，我们表明，用于检验量子态凸组合 ρ ⊗ n 与量子态凸组合 σ ⊗ n 的渐近误差指数可以写成正则化的量子相对熵公式。我们证明一般来说需要这样的正则化，但也讨论了我们的公式及其扩展变为单字母的各种设置。这包括从假设检验的角度对相干性相对熵的操作解释。为了证明，我们从经典概率分布的复合 Stein 引理开始，并使用量子熵的基本性质将结果提升到非交换设置。最后，我们的发现还意味着在正则化量子相对熵方面，条件量子互信息的可恢复性下限有所改进——具有明确和通用的恢复图。
快速通信量子世界中的似然理论
在用实验数据检验理论时，贝叶斯方法为我们提供了一种根据新数据修正理论预期的合理方法。以抛硬币这个简单而熟悉的例子为例，我们首先相信硬币是公平的。如果我们抛硬币十次，九次都是正面，我们对公平的信念将动摇但不会被摧毁：九次正面仍然可能是偶然产生的。如果正面的情况持续下去，我们将很难坚持相信硬币是公平的。根据新数据修正我们的信念是科学方法的一个基本组成部分，这一点在 20 世纪 90 年代席卷社区的蒙蒂霍尔问题中得到了引人注目的体现。贝叶斯理论通常用于测试药物的功效，其中人们从“零假设”开始，即被测试的药物并不比安慰剂更有效。如果
使用 kwl (知道-想知道-学会) - Jurnal USK
摘要 本实验研究旨在调查使用 KWL（知道-想知道-学会）策略在阅读理解教学中的效果。本研究的受试者为 120 名学生，样本包括第二学期就读的 60 名英语系学生。样本分为两组：实验组 (EG) 和对照组 (CG)。样本是通过随机抽样技术选择的。收集数据所用的工具是测试和问卷。通过 SPSS 20 中的非参数统计对数据进行分析。Wilcoxon 检验的结果为 0.00 低于 5%。研究结果表明，EG 和 CG 之间的阅读理解成绩存在显著差异。EG 的后测平均分数为 9.92，而 CG 的后测平均分数为 7.91。因此，可以得出结论，替代假设被接受，而零假设被拒绝。因此，使用 KWL 策略已证明学生的阅读理解能力有显著提高。对学生和教师都有一些启示。关键词：KWL 策略、英语、阅读理解。引言
版权所有 2024 作者在 Creative Commons CC-BY 4.0 OPEN ACCESS 下引用为：Mandala, NO, Ayoyi, IR, & Too, SK (2024)。信息的影响
该研究通过深入研究技术进步对肯尼亚公共采购复杂动态的细微影响，填补了现有知识的一个关键空白。调查仔细研究了技术采用对效率和透明度的影响，探索了采购领域内的一系列经验、挑战、成功和总体影响。该研究以技术接受模型 (TAM) 和技术、组织和环境 (TOE) 理论为基础。该研究采用了定量和文献分析方法。数据是通过问卷收集的，并进行了各种文献综述。研究结果表明，IT 使用和 IT 依赖共同解释了公共采购效率和透明度的 26.5% 的差异，R 平方值为 0.265。回归系数结果导致两个零假设都被拒绝，表明 IT 使用和 IT 依赖都对公共采购的效率和透明度有显著影响。 IT 使用率和 IT 依赖度的 p 值分别为 0.027 和 0.000，在 0.05 水平上均具有统计学显著性。本研究得出的结论是，IT 在提高效率和
釉面和抛光二硅酸锂的颜色稳定性......
变色已被确定为更换假牙的主要临床原因之一 (15)。因此，本实验室研究的目的是评估漱口水对采用不同表面处理的可压锂二硅酸盐玻璃陶瓷颜色稳定性的影响。零假设指出表面处理和漱口水浸泡不会影响可压锂二硅酸盐玻璃陶瓷的颜色稳定性。材料与方法使用统计软件程序 (G*Power 3.0.10；杜塞尔多夫海因里希海涅大学) 进行功效分析。样本量是根据假设置信水平 = 95% 和研究功效 = 80% 来估算的。根据 Derafshi 等人的研究，与锂二硅酸盐玻璃陶瓷相当的 VMK 95 长石陶瓷的平均 ΔE 在 CHX 中浸泡时为 1.15，在 LST 中浸泡时为 0.90 (8)。根据平均值的比较，并使用最高标准差来确保研究能力，计算每个亚组的样本量为七个。
估计折叠的变化，其中部分观察到的结果与微生物宏基因组中的应用
我们考虑了在多变量结果的预期值中估算倍数变化的问题，该结果被观察到，这些结果受到未知样品特异性和类别特异性扰动的约束。我们是由对微生物分类单元的丰度进行高通量测序研究的动机，其中微生物相对于它们的真实丰度是系统地过度检测和未检测到的。我们的日志线性模型允许部分可识别的估计，我们通过施加可解释的参数约束来建立完整的可识别性。为了减少偏见并保证存在稀疏观测的参数估计值，我们将渐近可忽略不计和约束的惩罚应用于我们的估计功能。我们开发了一种快速坐标下降算法进行估计，并在零假设下进行估计的增强Lagrangian算法。我们构建模型得分测试，即使对于小样本量和违反分布构成的量，也证明了有效的推断。通过微生物关联与结直肠癌的荟萃分析来说明了方法和相关方法的比较。
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应用统计与概率 [3 1 0 4] 基础知识...
AI6101：应用统计和概率 [3 1 0 4] 统计学基础：统计学在工程中的作用、基本原理、回顾性研究、观察性研究、设计实验、随时间观察过程、机械和经验模型、概率和概率模型、集中趋势测量：平均值、中位数和众数、离散度测量-范围、四分位差、平均差、标准差、变异系数、偏度、峰度。概率分布：样本空间和事件、概率的解释和公理、加法规则、条件概率、乘法和总计、概率规则、贝叶斯定理、随机变量、随机变量的概念、伯努利分布、二项分布、泊松分布、正态分布。相关性和回归：概念和类型、卡尔·皮尔逊方法、秩斯皮尔曼方法、最小二乘法、离散随机变量和概率分布。连续随机变量和概率分布。联合概率分布。假设检验：假设检验、零假设和备择假设、显著性水平、单尾和双尾检验、大样本检验（单均值检验、均值差检验、单比例检验、比例差检验）、t 检验、F 检验、卡方检验。参考文献：
远程医疗中人工智能 (AI) 聊天机器人的准确性
部分由于疫情的影响，远程医疗中的人工智能 (AI) 聊天机器人是医疗领域的最新进展，并正在推动医疗界向自动化医疗迈进。这项研究的目的是发现人工智能聊天机器人是否能够有效地让患者在咨询医疗专业人员之前了解自己可能患有的疾病。假设在所使用的四个人工智能聊天机器人（Symptomate、Ada、Isabel 症状检查器和 K Health）中，K Health 是最准确的。这一预测是基于用户界面和应用程序的可访问性做出的。聊天机器人的测试方法是，在咨询医疗专业人员后，首先开发一组医疗症状。预先确定的医疗症状被输入到人工智能聊天机器人中，然后由聊天机器人进行诊断。在三十次试验中，聊天机器人的准确率如下。Symptomate 平均诊断正确率为 66%，Isabel 症状检查器平均诊断正确率为 86%，K health 和 ADA 的平均准确率为 80%。由于 F u 小于 F，因此无法拒绝零假设。简介