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当地经济状况会影响联邦公开市场委员会投票吗？
3 Hazell 等人（2022 年）的数据的优势在于，它涵盖的城市比 BLS 直接发布的城市要多，不估算其他城市（可能属于不同的美联储区）的缺失价格，并且提供了非贸易通胀指标，该指标比整体通胀（其中很大一部分是可贸易的）更能代表当地经济状况。在稳健性检验中，Fos 和 Xu（2023 年）使用 Hazell 等人（2022 年）汇总到选区的通胀数据（使用选区的主要州或使用人口权重）来评估选区经济状况对利率变化的影响。但是，他们只使用整体通胀而不是非贸易通胀，并且在评估 FOMC 投票行为（我们感兴趣的主要结果）时不使用这一指标。 4 这特别指 Fos 和 Xu（2023）中的表 4 的第 (4) 至 (6) 列，这些列最接近我们的基线规范，包括时间固定效应和总统固定效应。
RVSV-ZEBOV疫苗接种在2018-20埃博拉病毒病流行期间刚果民主共和国的流行：一项回顾性测试阴性研究
方法我们进行了回顾性测试阴性分析，以估计RVSV-ZEBOV疫苗接种对埃博拉病毒疾病在刚果民主共和国在刚果民主共和国期间对埃博拉病毒疾病的有效性，并使用埃博拉治疗中心收集的可疑埃博拉病毒病例的数据进行数据。那些有资格纳入的人具有可用的埃博拉病毒RT-PCR结果，可用的关键数据，有资格在暴发期间进行疫苗接种，并且与使用环疫苗协议的时期有症状发作对齐。归类数据后，由RT-PCR确认为埃博拉病毒疾病阳性（定义为病例）的每个人都与性别，年龄，健康区和症状发作月的埃博拉病毒疾病（对照）相匹配。在调整匹配因子后，从疫苗接种（症状发作前10天）与在病例和对照中未接种疫苗接种的几率（≥10天）估计有效性。重复了500次插补，匹配和有效性估计。
医疗保健中的供应链-IJRPR
•数据准备和处理涉及几个步骤，以确保收集的数据清洁，有条理，并准备好进行分析：数据清洁：对原始调查响应进行审查和清洁，以识别和纠正任何错误，不一致或缺失值。这可能涉及删除重复的条目，解决差异以及使用适当的技术进行丢失的数据。b。编码：可以对开放式问题的回答进行编码或分类以促进定量分析。这涉及基于共同的主题或类别将数值代码或标签分配给定性数据。c。数据转换：变量可以转换或重新编码以增强可解释性或促进统计分析。例如，李克特量表响应可以重新编码为统计计算的数值值。d。数据集成：可以集成或合并多个数据集或数据源以创建统一的数据集用于分析。这确保了所有相关信息的全面包括并全面分析。
尖峰排序AI代理
在这里，我们提出了Multihive，这是一种通过整合Cite-Seq数据模式来推断细胞嵌入的分层多模式深生成模型。MultiHive采用层次堆叠的潜在变量以及模态 - 特定的潜在变量，分别从模态中捕获共享和私人信息，从而促进集成，DeNoing和插入任务。使用金标准的真实和模拟数据集进行广泛的基准测试，这在整合Cite-seq数据集时表现出了多希夫的优势。多希化在推出缺失的蛋白质测量和与单峰数据集的Cite-Seq数据集的集成方面优于最先进的方法。使用胸腺细胞发育数据集，我们表明多型细胞的嵌入可以改善轨迹推断和基因趋势鉴定。最后，使用跨发育和疾病的数据集，我们证明了将多型提取的deNOCE表达在基因表达程序中分解有助于识别多个细胞层次结构的生物学过程。
算法选择为超集学习
摘要。算法选择是指自动从一组候选算法中求解合并问题实例的最合适算法的任务。在这里，通常根据算法的运行时间来衡量适用性。为了在新问题实例上选择算法，对机器学习模式进行了对先前观察到的性能数据的培训，然后用于预测算法的性能。由于计算效率，这种算法的执行通常会过早终止，从而导致右键观察值代表实际运行时的下限。简单地忽略了这些审查的样本会导致过度乐观的模型，以精确的假设价值（例如常用的惩罚平均跑步时间）将其推定为一种相当任意的和有偏见的方法。在本文中，我们基于所谓的超级学习提出了一种简单的回归方法，其中右审查的运行时数据是根据间隔值的观察结果明确合并的，它是一种直观且有效的方法来处理审查数据。基于公开可用的算法性能数据，我们证明，它的表现优于上述na'的方法来处理审查的样品，并且在算法选择范围内审查回归的既定方法都有竞争力。
有效处理数据集中缺失值，用于使用机器学习方法进行分类
摘要：缺少值的存在减少了机器学习模型在训练阶段学习的知识量，从而对分类精度产生了负面影响。为了应对这一挑战，我们介绍了支持向量机（SVM）回归的使用来推出丢失值。此外，我们提出了一个两级分类过程，以减少错误的分类数量。我们对提出方法的评估是使用PIMA印度数据集进行糖尿病分类的。我们比较了五种不同的机器学习模型的性能：天真的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN），随机森林（RF）和线性回归（LR）。我们的实验结果表明，SVM分类器的精度最高为94.89％。RF分类器的精度最高（98.80％），而SVM分类器的召回率最高（85.48％）。NB模型的F1得分最高（95.59％）。我们提出的方法通过解决数据集中缺失值的问题来在早期阶段检测糖尿病提供了有希望的解决方案。我们的结果表明，使用SVM回归和两级分类过程可以显着提高糖尿病分类的机器学习模型的性能。这项工作为糖尿病研究领域提供了宝贵的贡献，并突出了解决机器学习应用中缺失值的重要性。
短暂的沟通：使用繁殖和多种繁殖参考人群
基因型插补是遗传学领域中使用的标准方法。它可用于填充缺失的基因型或增加基因型密度。下游分析需要精确的估算基因型。在这项研究中，使用两种不同的参考面板，一个内部的参考人群和多种繁殖参考人群来检查全基因组序列插定的精确性。通过将介质密度（50K）基因型归纳为高密度，然后归因于整个基因组序列（WGS）来进行逐步插补。参考人群由1000个公牛基因组项目的WGS信息组成。繁殖参考面板包含396个Angus牛，而多品种参考方案的参考人群则将另外2 380个牛磺酸牛添加到参考人群中。插补精度是从10倍交叉验证的变异平均精度，并表示为一致率（CR）和Pearson的相关性（PR）。这两个插补场景实现了CR的中度至高插补精度，CR为0.896至0.966，而PR的准确精度为0.779至0.834。来自两个不同场景的准确性相似，除了WGS归因的PR，在该场景中，繁殖场景的表现优于多种品种方案。结果表明，包括参考面板中其他品种的大量动物以纯化的安格斯没有提高准确性，并可能对结果产生负面影响。2024作者。由Elsevier B.V.代表动物财团出版。总而言之，可以使用繁殖参考面板以很高的精度获得Angus牛中的WGS。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
经济活动的货币结构
通过揭示处于激进转型中的社会，宪法危机揭示了货币与市场的关系。在常规时期，这种基本动态更容易被忽视。现代评论家通过在实际活动和货币活动之间建立基本鸿沟来进一步转移分析。本文以内战经验为背景，重新理论化了这种关系。这一做法阐明了货币是一种在危机和平静时期构建市场架构的实践。首先，设计一个公共记账单位可以创造价值的可比性并使价格成为可能。这一成就同时也是宪法重组的一项引人注目的行动。为了创造货币，社区实际上将政治义务转化为一个单位，并使该实体得以流通：现代货币是一种可以抵消个人债务的主权负债。与这一能力相一致，这一举措扩大了公共能力并重新调整了私人关系。其次，使货币成为一种媒介，构建了其运作。货币由公共和私人市场参与者发行，他们拥有创造货币的能力，并通过对货币媒介的需求吸引用户加入其计量体系。这些特征——离散发行和特殊需求——是流通现象所固有的，反过来又会影响生产。第三，政府通过执行其批准的货币交易来管理交换。在定义“商品”、制定合同和发展财产的同时，政体疏通了货币交换渠道。面对货币作为记账单位、交换媒介和支付方式的广泛影响，现代经济理论忽视货币是一种重大缺陷。分析货币创造揭示了货币是构成经济活动的结构。
通过共形预测在度量空间中的个性化插补：通过连续葡萄糖监测预测糖尿病发育的应用
处理丢失数据的挑战在现代数据分析中很普遍，尤其是在预处理阶段和各种推论建模任务中。尽管存在许多算法来推出丢失的数据，但对患者级别的归纳质量的评估通常缺乏个性化的统计方法。此外，基于度量空间的统计对象存在稀缺的插补方法。本文的目的是引入一个新颖的两步框架，其中包括：（i）用于在指标空间中取值的统计对象的插补方法，以及（ii）使用保形推理技术个性化插补的标准。这项工作是出于需要在一项关于糖尿病的纵向研究的背景下，需要将连续葡萄糖监测（CGM）数据的分布功能表示形式进行，在这种情况下，很大一部分患者没有可用的CGM特征。通过评估CGM数据作为新的数字生物标志物的有效性来预测健康人群中糖尿病发作的时间来说明这些方法的重要性。为了应对这些科学挑战，我们提出：（i）一种新的回归算法，用于缺失响应； （ii）针对公制空间量身定制的新型保形预测算法，重点是2-wasserstein几何形状内的密度响应； （iii）一种广泛适用的个性化插补方法标准，旨在增强上述两种策略，但在任何统计模型和数据结构中都有效。我们的发现表明，将CGM数据纳入糖尿病时间分析中，并通过新颖的插补个性化阶段增强，与传统的糖尿病时间预测模型相比，预测准确性显着提高了10％以上。
因果关系 - 时空图神经网络用于时空时间序列
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的，这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值，例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时，大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息，较小的因果关系。在数据收集期间，不可避免地包括一些未知的混杂因素，例如，时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中，我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列，并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果，我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络（CASPER），其中包含一种新型的基于及时的解码器（PBD）和空间 - 可导致的因果发生（SCA）。PBD可以减少混杂因素的影响，而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明，SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper，实验结果表明，Casper可以胜过基准，并可以有效地发现因果关系。