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宣布第五Akaike纪念馆的获奖者...
在1960年代，Akaike博士在时间序列分析领域做出了开拓性的贡献。 他开发了用于光谱分析，多元时间序列分析和统计系统控制的新方法，这有助于开发时间序列分析和控制（TIMSAC）软件包。 在1970年代，他引入了Akaike信息标准（AIC），这导致了新的统计建模范式，从而估算了预测性拟合的好处。 这种方法是与当时常见的统计方法的根本性不同，并深刻影响了广泛的研究领域。 在1980年代，他开发了促进贝叶斯建模的实际应用的方法。 他的作品铺平了“大数据”时代新型信息处理分析的途径。 由于他对统计科学的广泛认可且持久的贡献，他获得了紫色丝带荣誉勋章，神圣宝藏的黄金和银星（第二类），京都奖和许多其他享有声望的奖项。在1960年代，Akaike博士在时间序列分析领域做出了开拓性的贡献。他开发了用于光谱分析，多元时间序列分析和统计系统控制的新方法，这有助于开发时间序列分析和控制（TIMSAC）软件包。在1970年代，他引入了Akaike信息标准（AIC），这导致了新的统计建模范式，从而估算了预测性拟合的好处。这种方法是与当时常见的统计方法的根本性不同，并深刻影响了广泛的研究领域。在1980年代，他开发了促进贝叶斯建模的实际应用的方法。他的作品铺平了“大数据”时代新型信息处理分析的途径。由于他对统计科学的广泛认可且持久的贡献，他获得了紫色丝带荣誉勋章，神圣宝藏的黄金和银星（第二类），京都奖和许多其他享有声望的奖项。
气候变化对不完美的主宿主运动生态学的影响
表1：确定巨大食肉动物活性受气温控制的程度的模型选择结果。最佳拟合模型是通过校正小样本量（AICC）的Akaike的信息标准来识别的。所有模型均包含围绕单个巨型武术的随机截距。参数值显示在logit量表上。
阿拉伯国家的国内投资与经济增长之间的因果关系
var lag订单选择标准lag log lr fpe aic SC HQ 0 124.1418 NA 8.86E -06 -5.958135 -5.874546* -5.927697 1 130.4346 133.5975 5.554316 8.27E -06 -6.029147 -5.611203 -5.876955 3 137.5853 6.613844 8.31E -06.028550 -5.4443428 -5.815481 4 139.2982.672982.6742.6742.6742.6742.6742.6742 e -5.916987 -5.164687 -5.643041 *指示由Criterion LR选择的滞后顺序：顺序修改的LR测试统计量（每个测试均为5％级别）FPE：最终预测错误AIC：AKAIKE信息标准SC：SCHWARZ信息标准：Hannan -Quinn -quinn Information hq：Hannan -quinn Information CriTerion CriTerion CriTerion CriTerion
给编辑的信 - IU Indianapolis Scholarworks
重症监护室[PICU]入院），HCT后+100天和总体生存期。此外，我们将第二天+14等离子体SST2与PTDM的发展相关。在本研究开始之前获得了机构审查委员会的批准。55名HCT接受者，年龄≤21岁，预期累计，并在HCT后+14第14天收集等离子体样本。PTDM定义为没有预先存在的糖尿病，第一次禁食的血糖≥126mg/dl或在HCT前100天内随机血糖≥200mg/dl。1累积发病率的功能使用了第+14 SST2的同中中位数（23 ng/ml）作为将风险分类为高（上）和低（下）的截止。使用Akaike的信息标准（AIC）进行多变量选择。时间依赖的接收器操作特性（ROC）+14 SST2的曲线，以评估曲线下的面积（AUC），以在HCT后+30天和+100天开发PTDM的风险。死亡被用作竞争风险。
2.3.5. 使用 Hyfran 计算重现期
其中，T 表示重现期，m 表示与重现期为 T 的事件相对应的数据的秩，n 表示数据的年数。为了解决这个问题，使用 Hyfran 程序来估计重现期，使用不同的统计分布。Hyfran 程序提供了 18 种不同的统计分布，可用于拟合独立、同质和平稳的数据集。赤池信息准则 (AIC) 是一种广泛使用的方法，用于从一组竞争分布中识别出最优分布。为了确定最佳分析方法，使用 AIC 检验来选择最佳分布方法 [67]。如第 2.3.3 和 2.3.4 节所述，以及附表 S1 所示，计算了所研究未测量区域中两组不同子流域的重现期。利用TRMM卫星数据获得研究区域的年最大降水量，而利用GPM数据获得同一区域的降雨分布。
风能区的巨型动物空中调查……
# 垂直照片数量 95% CI 95% 置信区间 a 采样面积（用于密度计算） AIC 赤池信息准则 BOEM 海洋能源管理局 d 密度（每平方公里的个体数量） f(0) 在零距离处评估的概率密度函数 g 平均群体大小（用于密度计算） GPS 全球定位系统 h 小时 km 公里 kts 节 L 横断面长度（用于密度计算） m 米 mm 毫米 MassCEC 马萨诸塞州清洁能源中心 MAWEA 马萨诸塞州风能区 min 分钟 NARWC 北大西洋露脊鲸联盟 °N 北纬 n 数量（横断面期间发现的动物/群体数量） nm 海里 NEAq 新英格兰水族馆 NEFSC 东北渔业科学中心 NOAA 国家海洋和大气管理局 RIMA 罗德岛/马萨诸塞州风能区 URI 罗德岛大学 °W 西经 度 WEA 风能区
人类发育中皮质微观结构的MRI特征与少突胶质细胞型表达
关键字：青春期，扩散MRI，神经发育，微结构，髓鞘，转录组学缩写：A1C，主要听觉皮层； AIC，Akaike信息标准； CSEA，细胞特异性表达分析，DLPFC，背外侧前额叶皮层； FDR，错误发现率； f细胞外，细胞外信号分数； f神经突信号分数； f soma，soma信号分数； V IC，细胞内体积分数； IPC，下顶皮层； ITC，下颞皮质； M1，一级运动皮层； MD，平均扩散率； MFC，内侧额叶皮层； MRI，磁共振成像； mRNA-SEQ，mRNA测序； NODDI，神经突导向分散和密度成像； ODI，方向分散指数； OFC，眶额皮质； OPC，少突胶质细胞前体细胞； RIN，RNA完整性数； RNA-seq，RNA测序； ROI，利益区域； rpkm，每千瓦的读数为每百万映射的读数； S1，主要感觉皮质； Sandi，Soma和神经突密度成像； STC，上等颞皮层； V1，主要视觉皮层； VLPFC，腹外侧前额叶皮层。
已接受文章
方法：我们使用带有唯一标签键的数据匿名化解决方案，从数据仓库中提取了 2019 年 3 月 1 日至 2020 年 2 月 29 日期间在我们新加坡三级风湿病诊所就诊的使用新加坡手机的患者。2020 年 3 月 28 日，我们通过短信服务 (SMS) 向这些患者发送了一份包含 25 个问题的调查问卷（参见补充材料），调查问卷使用的是安全的基于网络的调查工具（研究数据库捕获，REDCap）[11]。如果未完成调查，则会在 2020 年 3 月 31 日和 4 月 9 日再发送 2 条短信提醒。数据点与风湿病就诊相关的人口统计数据、诊断代码和处方汇总在一起；手机号码已被删除以保持匿名。我们使用一种无偏见的多维方法来识别具有不同医疗保健态度和行为的患者，并查看这些集群是否可以预测疾病特征和药物使用情况。进行 LCA 以确定适当的聚类数，并使用赤池信息准则 (AIC) 和贝叶斯信息准则 (BIC) [12] 选择最佳拟合模型。在检查相邻聚类之间 AIC 和 BIC 值的变化后，获得了 3 聚类解决方案。选择了 22 份问卷答案作为 LCA 的输入变量。
结核分枝杆菌复合物的估算的祖先参考基因组更好地捕获了基于参考的ALI
收到2023年8月31日； 2023年12月7日接受；于2024年1月4日出版了作者分支：1麦吉尔大学医学系，蒙特利尔，魁北克H4A 3J1，加拿大； 2个细菌共生体进化，加拿大魁北克H7V 1B7，Inrs-Centre-Centre Armand-FrappierSantéBiotechnologie； 3宾夕法尼亚州立大学宾夕法尼亚州立大学动物科学系16802-3500； 4 McGill International TB Center，McGill University，蒙特利尔，魁北克H4A 3S5，加拿大。*信件：路加·哈里森（Luke B.基于参考的对齐；参考基因组。缩写：AIC，Akaike的信息标准； ATCC，美国类型文化收藏；床，浏览器可扩展数据； GATK，基因组分析工具包； Hal，分层对齐； IGV，综合基因组观众； MRCA，最终的共同祖先； MTBC，结核分枝杆菌复合物； NCBI，国家生物技术信息中心； NGS，下一代测序； PGAP，原核基因组注释管道； PHAST，具有空间/时间模型的系统发育分析； Rd，差异区域； RVD，[H37] RV-DETEATION; SNP，单核苷酸多态性； SRA，序列阅读档案； TBD1，结核分枝杆菌 - 特异性缺失1。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。本文的在线版本可以使用五个补充表和三个补充数据。001165©2024作者