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单变量和多变量方差分析
一位经济学家收集了去年生产电子计算设备的公司样本的生产率改进数据。这些公司根据过去三年的平均研发支出水平进行分类（低、中、高）。研究结果如下（生产率改进的衡量标准为 0 到 100）。假设具有通常假设的方差分析模型是合适的。
方差分析用于度量空间，并应用于空间数据
摘要。我们对基于度量空间中数据进行测试组差异的一些最近类似方差分析的程序进行了审查，并提出了新的此类程序。我们的统计量来自经典的莱文测试，以检测分散差异。它仅使用数据点的成对距离，并且可以在数据空间中barycenters（“广义均值”）计算的情况下快速，精确地计算出来，只有通过近似值甚至不可行）很慢。它也满足渐近正态性。我们根据1向ANOVA设置中的空间点模式和图像数据讨论了各种过程的相对优点。作为应用程序，我们在矿物质漏斗过程中的数据集和马德里的局部害虫计数的数据集上执行1-和2向方差分析。关键词和短语：方差分析，图像，莱文测试，度量空间，空间点模式。
通过 Shapley 加法解释比较 ANOVA 和 PowerShap 特征选择方法，该解释使用 Theta 和 Alpha EEG 频带比率构建的心理工作量模型
摘要：背景：创建模型来区分自我报告的心理工作量感知具有挑战性，需要机器学习来识别脑电图信号中的特征。脑电图频带比率量化了人类活动，但对心理工作量评估的研究有限。本研究评估了使用 theta-to-alpha 和 alpha-to-theta 脑电图频带比率特征来区分人类自我报告的心理工作量感知。方法：在本研究中，分析了 48 名参与者在休息和任务密集型活动时的脑电图数据。使用不同的脑电图通道簇和频带比率开发了多个心理工作量指标。使用 ANOVA 的 F 分数和 PowerSHAP 提取统计特征。同时，使用逻辑回归、梯度提升和随机森林等技术建立和测试模型。然后用 Shapley 加法解释来解释这些模型。结果：根据结果，使用 PowerSHAP 选择特征可以提高模型性能，在三个心理工作量指数中表现出超过 90% 的准确率。相比之下，用于模型构建的统计技术表明所有心理工作量指数的结果都较差。此外，使用 Shapley 值来评估特征对模型输出的贡献，可以注意到，ANOVA F 分数和 PowerSHAP 测量中重要性较低的特征在确定模型输出方面发挥了最重要的作用。结论：使用具有 Shapley 值的模型可以降低数据复杂性并改进对感知人类心理工作量的更好判别模型的训练。但是，由于选择过程中特征的重要性及其对模型输出的实际影响有所不同，因此结果有时可能不明确。
机器人与人工智能原理
抽象.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................1 高级加密标准（AES）.................................................................................................................................................................................... 3 敏捷机器人.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 5 算法.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... .................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. 7 方差分析（ANOVA） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
Mammaprint®与基因表达途径的关联预测对细胞周期蛋白依赖性激酶4/6（CDK）抑制的抗性
•在所有HR+HER2-肿瘤中，14.4％（n = 834）被归类为Ultralow，38.1％为（n = 2201）低，37.6％（n = 2175）为高1，而9.8％（n = 568）为高2风险（表1）。•观察到线性相关性，随着哺乳动物的风险增加和RB功能的增加（p <0.001）（图2）。RB功能丧失的平均基因表达与高2个肿瘤表现出最高的相关性。所有哺乳动物/蓝图亚型比较都是显着的（所有比较的2路ANOVA，p <0.0001）（图3）。•与其他哺乳动物组相比，乳腺斑点高2的肿瘤比例最高，对CDK4I的耐药性（43.0％）（p <0.001）（图4）。•高2显示与与CDK4无关的高增殖相关的基因最强的相关性，与所有哺乳动物基团相比，相关性明显更高（所有乳突比较的2条ANOVA，P <0.0001）（图5A）。然而，在蓝图高2个腔与高2基底亚组比较之间对CDK4I的抗性之间的相关性中没有显着差异（2路ANOVA，P = 0.185）（图5B）。
用选择性激光熔化过程制成的钛合金纳米复合材料的机械和磨损优化研究
摘要钛合金由于具有出色的机械和摩擦学特性而在许多科学，工程和技术领域都使用。调查目标是通过应用添加剂过程（例如选择性激光熔化和加强生物硅化钛合金加强钛合金）来开发一种创新的综合材料，以供汽车行业使用。生物 - 硅（BS）纳米颗粒是使用钙叶酸的农业废物作为增强剂提取的。工业级钛（IGT）合金纳米复合材料用于制造具有生物 - 硅纳米颗粒的合金增强0、5、10和15％的合金。研究了IGT/BS纳米复合材料的机械性能，例如微硬度，拉伸（最终和产量）强度和抗压强度。根据调查的结果，15wt。％IGT/BS纳米复合材料具有更好的机械特征。L9 Taguchi的正交阵列用于说明磨损试验。ANOVA用于优化结果。ANOVA用于确定理想的过程参数，从而导致最低的磨损速率和摩擦系数（COF）。调查结果表明，施加的载荷为30 N，滑动速度为4 m/s，滑动距离为2000 m可能会达到最低的磨损。根据ANOVA，负载是影响磨损的最重要因素（30％）。
同时进行经颅电刺激和磁刺激可增强背外侧前额皮质的伽马振荡
对每个 TMS-EEG 记录位点进行包含受试者内因素“tACS”（γ、θ、假）和“时间”（T0、T1、T2）的方差分析。皮质振荡分析按以下步骤进行。我们首先评估基线（T0）的伽马振荡的频率和功率。为了测试 iTBS + tACS 方案是否可能导致伽马波段在振荡功率方面发生任何变化，我们使用了包含受试者内因素“tACS”（γ、θ、假）和“时间”（T0、T1、T2）的重复测量方差分析。然后我们专注于单个频率变化分析；我们计算了单个频率峰值（整个振荡频谱中表达最多的频率），并且与伽马波段功率分析相同，我们使用了重复测量方差分析，其中受试者内因素“tACS”（γ、θ、假）和“时间”（T0、T1、T2）来评估波段表达的变化。对于
解决误解的主动学习技巧
8.1 针对合作伙伴 A 的每个问题的方差分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... 143 8.7 Q5 概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 145 8.19 Q6 协议追随者概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 8.23 协议遵循者合作伙伴 A 的 Q6 和 Q7 的方差分析 . . . . . . . . . . . . . . . 176 8.24 协议遵循者合作伙伴 B 的 Q6 和 Q7 的方差分析 . . . . . . . . . . . . . . . . 177
睾丸癌幸存者的心血管疾病
图5β-葡聚糖百分比对脾和外周血免疫细胞种群的训练效应。（a）在注射β-葡聚糖后7 d和LPS注射后3小时评估脾细胞种群。在β-葡聚糖给药后7 d评估了外周血种群（2路ANOVA，Sidak的多重比较测试）。n =从两个独立实验中汇集的10个。（c）β-葡聚糖在β-葡聚糖给药后7 d的角质细胞细胞衍生的趋化因子（KC）浓度，有或不带3小时LPS恢复。异常值被排除在Grubbs的测试中（n = 10个独立实验中的10个）。平均值±SD， * p <0.05。（a）Mann Whitney测试，（B，C）2路ANOVA，Sidak的多重比较测试。（SPX脾切除术，NS非显着）