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爱德华·海因斯小退伍军人医院
毕业后尽早获得药剂师执照可确保获得最丰富的住院实习体验。我们建议您在毕业前创建 NABP 电子档案、填写在线北美药剂师执照考试 (NAPLEX) 注册表并支付 NAPLEX 和跨州药学法学考试 (MPJE) 费用。这将加快您收到考试授权 (ATT) 信函的过程。执照可能来自 50 个州中的任何一个。预计您将在开始住院实习后 90 天内获得执照，通常是在 9 月底左右。如果未在 90 天内获得执照，RPD 和住院实习咨询委员会 (RAC) 将确定行动计划，包括但不限于解雇住院医师。根据 RAC 对住院实习之前的表现和住院医师尝试获得执照的及时性的评估，可能会授予额外 30 天的最高带薪宽限期。根据 ASHP 标准，作为执业药剂师，必须完成至少 2/3 的住院医师培训。对于您无法控制的问题（例如 COVID-19 疫情带来的巨大变化），可能会批准延期。这些延期将基于 ASHP、VA 学术事务办公室 (OAA) 或类似团体的官方指导。请让 RPD) 和住院医师计划协调员 (RPC) 了解在您选择的州获得执照的任何限制。由于 VA 药房住院医师计划是带薪任命，因此超过 366 天的任何培训延期都可能导致住院医师处于无薪休假 (LWOP) 状态，直至满足要求。LWOP 状态的持续时间将由 RPD、药房主任和医院院长在咨询药房住院医师计划办公室 (PRPO) 后确定。超过 366 天的医疗福利，住院医师可能会产生额外费用。轮换多长时间？
马里兰州卫生部 2024 财年预算概览
主要观察 家庭和社区服务 (HCBS) 豁免计划维持大型登记册：马里兰州卫生部 (MDH) 实施医疗补助 HCBS 豁免，允许人们接受长期护理服务，帮助他们在家中、社区环境中或辅助生活设施中生活，而不是在护理机构或州卫生机构中生活。尽管一些豁免计划并未填满所有授权的名额，但 MDH 报告称 HCBS 豁免登记册持续存在。2022 年的多项立法旨在改善 HCBS 豁免的登记推广和资格确定流程。 2021 年美国救援计划法案 (ARPA) 为 HCBS 提供了大量联邦支持：马里兰州预计将通过 ARPA 条款获得约 6.442 亿美元的联邦资金，该条款授权对 HCBS 支出进行临时 10% 的增强联邦配套。到 2024 年 3 月 31 日，必须将增强型配套资金的节省部分再投资以扩大和加强 HCBS。大会进一步规定，这些资金中的大部分必须支持一次性加息。MDH 已经超越了这一要求，并计划将 ARPA 总支持的 94% 用于 HCBS 加息。2024 财年的津贴包括额外的州资金，以支持 ARPA 再投资结束日期之后的部分 HCBS 加息。更新 香烟赔偿基金 (CRF)：由于马里兰州在 2004 年销售年度与烟草制造商的多州仲裁中获胜，并且根据 2021 年第 41 章和第 42 章，2023 财年的预算中有 1600 万美元的和解收益作为 CRF 支持向传统黑人学院和大学 (HBCU) 支付款项。马里兰州下一轮仲裁听证会将于 2023 年 3 月开始，确定 2005 年至 2007 年销售年度的和解方案，但对 2024 财年的财务影响尚不确定。
经济制裁的代际影响
∗ 本文是我博士论文一章的修订和扩展版本，该论文于 2019 年 6 月提交给卡尔加里大学，之前以“家庭收入和儿童教育：有针对性的经济制裁的证据”为题发表。我非常感谢我的导师 Atsuko Tanaka 和 Alexander Whalley 在本研究的规划和发展过程中提供的指导和宝贵建议。我要感谢 Joseph Altonji、Pamela Campa、Yu (Sonja) Chen、Eugene Choo、David Eil、Kelly Foley、Jean-William Laliberté、Karen Macours、Christine Neill、Stefan Staubli、Leslie Stratton、Scott Taylor 和 Trevor Tombe 提供的有益反馈。我还受益于 2018 年加拿大经济学会、2021 年 CSWEP CeMENT 研讨会、2021 年加拿大经济学会、2021 年国际教育应用经济学研讨会、汉堡大学、蒙特爱立森大学、纳扎尔巴耶夫大学、于默奥大学、卡尔加里大学、那不勒斯费德里科二世大学、新不伦瑞克大学、里贾纳大学和萨斯喀彻温大学的会议参与者的反馈。其余所有错误均由我承担。† 里贾纳大学经济学系，电子邮件：Safoura.Moeeni@uregina.ca 1 经济制裁是由一个或多个国家对目标国家实施的贸易和金融限制。制裁旨在向目标国家施压，迫使其改变违法政策，和/或削弱其治理能力（Askari 等人（2001 年））。 1966 年，联合国首次对南罗得西亚实施多国制裁。自此以后，安理会已对南非、前南斯拉夫、海地、基地组织和塔利班、伊拉克、伊朗等实施了 25 项制裁制度。目前有 14 项制裁正在实施中，重点是冲突、核计划和恐怖主义。2 2006 年，家庭教育支出占 GDP 的 5%，政府教育支出占 GDP 的 4%。
有关 COVID-19 的最新信息和资料请访问：
过渡中心现在可以创建和签署 DD 表格 214 和退伍令！遇到延误的士兵可以联系他们的过渡中心获取退伍令并安排时间接收他们的 DD 表格 214。已经休过渡假或退伍但未收到 DD 表格 214 的士兵将通过邮件和 IPERM 收到一份副本。休过渡假或退伍士兵的 DD 表格 214 将注明“服役人员无法签名”。以此方式标记而不是由士兵签名的 DD214 完全有效。如果您没有通过邮件收到您的 DD 表格 214 并且在 2 月 15 日之前没有联系您的过渡中心，我们建议您联系您离开的驻地的过渡中心以获取最新状态。如果您在退役后需要更正 DD 表格 214，请拨打陆军服务中心 (#ASC) 24 小时热线 1-844-474-7772。 纳税季节已经来临。Military One Source 提供免费税务软件和支持。国防部通过 Military OneSource 提供 MilTax 软件。该软件用于核算部署、战斗和训练工资、住房和租金、跨州申报、OCONUS 生活等。如果 SM 有疑问，他们可以寻求 MilTax 专家的免费一对一帮助：接受过针对军事特定税务情况的特殊培训的税务专家。全天 24 小时随时致电或聊天以安排咨询，或在志愿者所得税支持援助办公地点获得面对面支持。如果您有任何疑问，请访问 https://www.militaryonesource.mil/financial‐legal/taxes/miltax‐military‐tax‐services/ 联系德特里克堡财务准备团队，电话：(301) 619‐3455，邮箱：usarmy.detrick.usag.mbx.acs‐frp@army.mil。 USAG 安全办公室将于 2023 年 2 月 13 日至 17 日关闭
T50T01-马里兰州技术发展公司
关键观察主要资金重点：2025财年津贴中的人员费用增长了1亿美元以上，这是由于马里兰州卫生部（MDH）中增加了390.1个新职位，但增长部分被医生保健，行为健康管理（BHA）的非人员降低（BHA）和PREADS（BHA）和PREVINE（BHA）和PREVINE（BHA）和PERTISTION和PLEAD和PLEADION和PLEAD（BHA）和PLEAD（BHA）和ph ph。财政2024财年的缺陷主要归因于2023财年的医疗补助和BHA短缺，预计2024财年的短缺约为减少的四分之三。基于家庭和社区的服务（HCBS）豁免计划候补名单：2022年第464章和2022年第738章要求MDH制定计划，以减少医疗补助HCBS豁免候补名单和注册表的计划，并将其扩大到社区期权上的个人。MDH于2022年2月提交了减少计划和成本估算。尽管最近的候补名单减少活动和资金以扩大豁免席位，但一些HCBS豁免注册机构在2024财政年度继续增长，部分原因是人员的人员和容量短缺影响了MDH和提供者。联邦资助会计程序中的弱点：立法审计办公室（OLA）于2023年10月发布的财政合规审计包括与MDH联邦基金会计流程中的几个严重缺陷有关的发现，从2019年2月至2022年6月之间，并确定了这些损失的收益，该公司在未销量的6.4万美元中估计，该公司的投资额度为6.4亿美元。 MDH在2015财年至2022财年之间无法提供约35亿美元的必要文件。更新卷烟恢复原始基金（CRF）：2023年11月20日，总检察长办公室（OAG）宣布，一个仲裁小组决定了马里兰州对2005年销售年份至2007年多州诉讼的仲裁小组，该仲裁由烟草制造商决定。马里兰州预计将获得至少2500万美元的和解收益。但是，由于马里兰州收到付款的不确定时间，州长的2025财年预算计划不包括与2005年至2007年销售年度仲裁有关的任何资金。
编码定性数据的关键：4-H青年保留研究的示例
收集反映计划参与者经验的真实本质的数据对于形成性和总结性评估结果至关重要。定性数据允许调查参与者提供有关其计划经验的丰富而详细的答案。在计划开发，组织发展和外部通信中使用数据对扩展机构的越来越重要（Schmieder等，2018）。扩展专业人员必须确保捕获对客户的真正感知。定性数据提供了收集将提供丰富和多种理解的数据的机会。扩展专业人员的不同主题背景会导致评估和研究能力的不同水平。对有效定性研究过程的基本掌握对某些人来说是挑战。但是，定性研究对于完全评估扩展计划至关重要。Diaz等人最近进行的一项研究。（2019）发现，“确定计划的影响以及如何衡量它们”是“新扩展代理”面临的首要挑战（第2页）。其他挑战包括“为给定情况开发准确的评估工具，评估新开发的计划，对收集的数据的管理和分析以及评估扩展计划的长期影响”（第2页）。本文将解决通常称为“编码”的定性数据组织的要素，并提供开发代码簿的步骤。此过程的示例将由多阶段4-H青年保留研究（YRS）提供。YRS探讨了成员和成人官员的第一年参与，以更好地了解他们的计划经验。通过Qualtrics进行的在线调查询问了与家庭期望，经验和重新注册意图有关的问题（Lewis等，2018）。在过去的五年中，来自九个州的青年及其父母完成了调查。数据收集的第一年被认为是试点年。本文将重点介绍用于编码定性数据的过程。研究团队使用编码过程以开放式问题的形式分析定性数据。在研究的第一年中，团队通过开放编码和共识进行了合作分析定性响应。根据来自青年和成人的回应而得出的主题开发了一本代码手册。作为质量结果的编码，这些发现开始揭示有关
Kaiser Permanente 宣布新任健康计划领导层
加利福尼亚州奥克兰——Brandon Cuevas 被选为凯撒基金会健康计划执行副总裁，负责健康计划战略、能力和运营，自 2023 年 10 月 1 日起生效。Cuevas 的职责将涵盖该组织 8 个区域健康计划的综合运营，覆盖 1270 万会员，收入 954 亿美元，管理致力于在凯撒医疗集团现有市场及其他地区实现价值型医疗服务绩效、增长和扩张的国家基础设施。作为执行副总裁，Cuevas 将监督所有健康计划能力，包括销售、客户管理、产品、定价、承保、预测、供应商关系和网络分析、营销和其他健康计划服务。Cuevas 将向凯撒医疗集团董事长兼首席执行官 Greg A. Adams 汇报工作，并与市场和业务线领导人合作，为所有市场的所有业务线制定和执行多年收入和会员增长战略。 Adams 表示：“Brandon 是一位创新型领导者，曾在一些竞争最激烈、最复杂的医疗保健市场中任职。他拥有丰富的客户、市场和业务线经验，是专业的健康计划领导。作为我们基于价值的医疗模式的忠实信徒，他拥有独特的经验，这将有助于我们在全国和每个市场推动增长。”最近，Cuevas 担任 UnitedHealthcare 的全国性职务，担任其价值 710 亿美元的商业业务的首席战略和增长官。他还曾在 miletwo 咨询公司、David Lewis 公司、PacifiCare Health Systems 和 Arthur Andersen Worldwide 担任领导职务。为了进一步推进该组织的健康计划战略，Tom Curtin 被提升为新扩大的高级副总裁，负责商业集团业务。在新的职位上，Curtin 将主要负责为 Kaiser Permanente 所有商业集团业务线制定和执行多年收入和会员增长战略，这些业务线代表着 90,000 多个客户群体和 800 多万会员，占 Kaiser Permanente 会员总数的 60% 以上，年收入超过 600 亿美元。Curtin 于 2004 年加入 Kaiser Permanente，担任中大西洋州营销销售和业务发展副总裁，并于 2007 年晋升为全国销售和客户管理高级副总裁，领导全国客户、跨州客户、全国劳工和信托、联邦雇员健康福利、全国销售和顾问合作伙伴关系以及其他领域的销售和客户管理活动。自 2023 年 2 月以来，Curtin 一直担任商业业务线的临时高级副总裁。
Yujie Men -UCR概况 - 加利福尼亚大学，河滨大学Yujie Men -UCR概况 - 加利福尼亚大学，河滨大学
➢ NSF: A BioFoundry for Extreme & Exceptional Fungi, Archaea and Bacteria (Ex-FAB) (Senior personnel, 2024 – 2030) ➢ SERDP: Screening, Design, and Optimization of Novel Biocatalysts for C-F Bond Cleavage of Per- and Polyfluoroalkyl Substances (PI, $1,058,539, 2024 – 2028, Project No.：ER23-0225）➢NSF-ECS：CAS：对生物核酸化 - 氯氟烷基物质的机械理解（PI，600,000美元，2024 - 2024 - 2027年，奖励号，奖励>：2404351）➢USEPA：可伸缩的催化和辅助技术，用于有效的氢氟碳破坏（Co-Pi，PI：Fudong Liu：Fudong Liu，UC，UC，Riverside，Riverside，2024 - 2029）➢使用PA：使用PFA与PFA相关的PFA和MITAGE-PFAS的污水处理和污水处理（Co co efflus-efflus-files in Co efflus-efflus in Co.-pie co offlus-fipi efflus offlus ofsove（ pi：韦伊郑，伊利诺伊大学乌尔巴纳 - 香槟分校，2024年至2027年）➢USDA：囊泡相关的抗生素耐药性基因：对农业水重复使用抗生素抗生素抗生素细菌的命运，转移和贡献：2024-67019-42681）➢USEPA：一项多层研究，旨在建立可归因于市政废水和生物固体的地表水中AMR的风险评估框架（Co-Pi，PI：pi：xu li：xu li，内布拉斯加州大学，内布拉斯加州大学，2024 - 2027年的tracker tracser crockerterperter， “永远的化学品”的生物催化降解（Co-Pi，Pi：Chao Zhou，Geosyntec，奖励号24C0020，2024-2025）➢USDA-NIFA-AFRI：使用多层生物炭的抛光技术来缓解灌溉农业中的抗菌抗药性2023-68015-39269，2023-2027）➢SERDP：使用基于活性的基于活性的基于活性的PFA前体和PFA的生物转化速率估计，PFAS前体和PFAS序列化的生物量序列化估计估计微生物生物量（co-pi，abl）（co-pi：jacob chuy＆jaley chuy＆jaley＆jaley＆jaley＆jaley＆jaley＆jaley， ER23-3796，2023-2025）➢SERDP：使用原位缩影评估AFFF的地下水中的多氟烷基物质转化（Co-Pi，Pi：John Xiong：John Xiong，Haley＆Aldrich，Inc.在AFFF IMPACT的土壤和地下水中，有毒性的氧化过渡区。（Co-Pi，Pi：D。Wang，ER23-3620，2023-2027）➢NSF：Erase-PFAS：具有高度极化的氧化还原环境的可调真空 - 硫化物辐射系统，用于处理per和多氟烷基物质。（Co-Pi，Pi：H。Liu，奖励编号：2131745，2022-2024）➢NSF-Career：在非抗生素微量造影剂暴露下对抗生素抗性的加速出现和传播的系统理解。（PI，奖励编号：2045658，2021-2026）➢NIEHS：协同物质 - 微生物界面的更快，更深和耐耐空气的还原性去呼其相。（Lead Pi，Pi：C。Liu，奖励编号：R01ES032668，2021-2025）➢USDA-NIFA：农业环境中人为引起人为诱导的抗菌抗性的风险。（Co-Pi，Pi：Ashworth，赠款编号：2021-68015-33505，2020-2024）➢SERDP：还原性脱氟化微生物的识别，表征和应用。
美洲印第安人和阿拉斯加本地孕产妇健康
1 Petersen EE，Davis NL，Goodman D等。生命体征：与妊娠有关的死亡，2011 - 2015年美国，预防策略，13个州，2013 - 2017年。MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2019; 68：423–429。DOI: http://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm6818e1 2 Sharma G, Kelliher A, Deen J, Parker T, Hagerty T, Choi E, DeFilippis E, Harn K, Dempsey R, Lloyd-Jones D, American Heart Association Cardiovascular Disease and Stroke in Women and Underrepresented Populations COC临床心脏病学； C上高血压； C上心脏和中风护理； C上动脉硬化，血栓形成和血管生物学；以及C质量和结果研究的质量。美洲印第安人和阿拉斯加本地个人的母体心血管健康状况：美国心脏协会流通的科学陈述：c ardiecular质量和结果。2023。3 Cameron NA，Freaney PM，Wang MC，Perak AM，Dolan BM，O'Brien MJ，Tandon SD，Davis MM，Grobman WA，Allen NB，Greenland P，Lloyd-Jones DM和Khan SS。在2016年至2019年美国，美国孕症心脏代谢健康的地理差异。循环。2022; 145：549-551。Wang MC，Freaney PM，Perak AM，Allen NB，Greenland P，Grobman WA，Phillips SM，Lloyd-Jones DM和Khan SS。 在2011 - 2019年美国，美国心血管健康的趋势。 AM J Prev Cardiol。 2021; 7：100229。 Benschop L，Schalekamp-Timmermans S，Schelling SJC，Steegers EAP和Roeters Van Lennep JE。 早期妊娠心血管健康和亚临床动脉粥样硬化。 j am heart Assoc。 2019; 8：E011394。Wang MC，Freaney PM，Perak AM，Allen NB，Greenland P，Grobman WA，Phillips SM，Lloyd-Jones DM和Khan SS。在2011 - 2019年美国，美国心血管健康的趋势。AM J Prev Cardiol。2021; 7：100229。Benschop L，Schalekamp-Timmermans S，Schelling SJC，Steegers EAP和Roeters Van Lennep JE。早期妊娠心血管健康和亚临床动脉粥样硬化。j am heart Assoc。2019; 8：E011394。2019; 8：E011394。4美国糖尿病A.2。糖尿病的分类和诊断：糖尿病中的医疗标准-2021。糖尿病护理。2021; 44：S15-S33。5 Harris R，Nelson LA，Muller C和Buchwald D.中风在美洲印第安人和阿拉斯加人：系统评价。 AM J公共卫生。 2015; 105：E16-26。 Creanga AA，Bateman BT，Kuklina EV和Callaghan Wm。 严重孕产妇发病率的种族和种族差异：多州分析，2008- 2010年。 AM J Obstet Gynecol。 2014; 210：435 E1-8。 6张M，An Q，Yeh F，Zhang Y，Howard BV，Lee ET和Zhao J.在美洲印第安人中吸烟 - 可吸烟的死亡率：强大的心脏研究结果。 Eur J Epidemiol。 2015;30:553-61.Virani SS, Alonso A, Aparicio HJ, Benjamin EJ, Bittencourt MS, Callaway CW, Carson AP, Chamberlain AM, Cheng S, Delling FN, Elkind MSV, Evenson KR, Ferguson JF, Gupta DK, Khan SS, Kissela BM, Knutson KL, Lee CD, Lewis TT, Liu J, Loop MS, Lutsey PL, Ma J, Mackey J, Martin SS, Matchar DB, Mussolino ME, Navaneethan SD, Perak AM, Roth GA, Samad Z, Satou GM, Schroeder EB, Shah SH, Shay CM, Stokes A, VanWagner LB, Wang NY, Tsao CW, American Heart Association Council on E, Prevention Statistics C和中风统计S.心脏病和中风统计-2021更新：美国心脏协会的报告。 循环。 2021; 143：e254-e743。 7 NCAI政策研究中心（2018年）。 研究政策更新：针对美洲印第安妇女和女孩的暴力行为。 美国印第安人国民大会，2018年2月。 45。 虐待儿童的结局。5 Harris R，Nelson LA，Muller C和Buchwald D.中风在美洲印第安人和阿拉斯加人：系统评价。AM J公共卫生。 2015; 105：E16-26。 Creanga AA，Bateman BT，Kuklina EV和Callaghan Wm。 严重孕产妇发病率的种族和种族差异：多州分析，2008- 2010年。 AM J Obstet Gynecol。 2014; 210：435 E1-8。 6张M，An Q，Yeh F，Zhang Y，Howard BV，Lee ET和Zhao J.在美洲印第安人中吸烟 - 可吸烟的死亡率：强大的心脏研究结果。 Eur J Epidemiol。 2015;30:553-61.Virani SS, Alonso A, Aparicio HJ, Benjamin EJ, Bittencourt MS, Callaway CW, Carson AP, Chamberlain AM, Cheng S, Delling FN, Elkind MSV, Evenson KR, Ferguson JF, Gupta DK, Khan SS, Kissela BM, Knutson KL, Lee CD, Lewis TT, Liu J, Loop MS, Lutsey PL, Ma J, Mackey J, Martin SS, Matchar DB, Mussolino ME, Navaneethan SD, Perak AM, Roth GA, Samad Z, Satou GM, Schroeder EB, Shah SH, Shay CM, Stokes A, VanWagner LB, Wang NY, Tsao CW, American Heart Association Council on E, Prevention Statistics C和中风统计S.心脏病和中风统计-2021更新：美国心脏协会的报告。 循环。 2021; 143：e254-e743。 7 NCAI政策研究中心（2018年）。 研究政策更新：针对美洲印第安妇女和女孩的暴力行为。 美国印第安人国民大会，2018年2月。 45。 虐待儿童的结局。AM J公共卫生。2015; 105：E16-26。 Creanga AA，Bateman BT，Kuklina EV和Callaghan Wm。 严重孕产妇发病率的种族和种族差异：多州分析，2008- 2010年。 AM J Obstet Gynecol。 2014; 210：435 E1-8。 6张M，An Q，Yeh F，Zhang Y，Howard BV，Lee ET和Zhao J.在美洲印第安人中吸烟 - 可吸烟的死亡率：强大的心脏研究结果。 Eur J Epidemiol。 2015;30:553-61.Virani SS, Alonso A, Aparicio HJ, Benjamin EJ, Bittencourt MS, Callaway CW, Carson AP, Chamberlain AM, Cheng S, Delling FN, Elkind MSV, Evenson KR, Ferguson JF, Gupta DK, Khan SS, Kissela BM, Knutson KL, Lee CD, Lewis TT, Liu J, Loop MS, Lutsey PL, Ma J, Mackey J, Martin SS, Matchar DB, Mussolino ME, Navaneethan SD, Perak AM, Roth GA, Samad Z, Satou GM, Schroeder EB, Shah SH, Shay CM, Stokes A, VanWagner LB, Wang NY, Tsao CW, American Heart Association Council on E, Prevention Statistics C和中风统计S.心脏病和中风统计-2021更新：美国心脏协会的报告。 循环。 2021; 143：e254-e743。 7 NCAI政策研究中心（2018年）。 研究政策更新：针对美洲印第安妇女和女孩的暴力行为。 美国印第安人国民大会，2018年2月。 45。 虐待儿童的结局。2015; 105：E16-26。Creanga AA，Bateman BT，Kuklina EV和Callaghan Wm。严重孕产妇发病率的种族和种族差异：多州分析，2008- 2010年。AM J Obstet Gynecol。2014; 210：435 E1-8。6张M，An Q，Yeh F，Zhang Y，Howard BV，Lee ET和Zhao J.在美洲印第安人中吸烟 - 可吸烟的死亡率：强大的心脏研究结果。Eur J Epidemiol。2015;30:553-61.Virani SS, Alonso A, Aparicio HJ, Benjamin EJ, Bittencourt MS, Callaway CW, Carson AP, Chamberlain AM, Cheng S, Delling FN, Elkind MSV, Evenson KR, Ferguson JF, Gupta DK, Khan SS, Kissela BM, Knutson KL, Lee CD, Lewis TT, Liu J, Loop MS, Lutsey PL, Ma J, Mackey J, Martin SS, Matchar DB, Mussolino ME, Navaneethan SD, Perak AM, Roth GA, Samad Z, Satou GM, Schroeder EB, Shah SH, Shay CM, Stokes A, VanWagner LB, Wang NY, Tsao CW, American Heart Association Council on E, Prevention Statistics C和中风统计S.心脏病和中风统计-2021更新：美国心脏协会的报告。循环。2021; 143：e254-e743。7 NCAI政策研究中心（2018年）。研究政策更新：针对美洲印第安妇女和女孩的暴力行为。美国印第安人国民大会，2018年2月。45。虐待儿童的结局。Cole AB，Armstrong CM，Giano ZD和Hubach Rd。全国代表性样本中种族/种族和性别的ACES域频率的更新。2022; 129：105686。访问11/25/2022
贝叶斯数据分析
请在我们身份验证您的情况下等待...2016年贝叶斯分析学会的2016年奖项获得了这本著名的书，现在是第三版，被广泛认为是贝叶斯方法的主要文本，它因其实用和可访问的方法来分析数据和解决研究问题而受到赞扬。介绍先进的方法，文本具有从真实应用和研究中得出的众多工作示例，强调在本版中使用贝叶斯推断在实践中的实践中使用了四章，这些章节是关于非参数建模的四章，以及关于弱小的先验，避免边界的先验，跨越的先验，交叉竞争和预测信息的宣布，在三个方面使用的学生的最新章节：原则；对于研究生，它提出了贝叶斯建模和计算的有效当前方法；对于研究人员而言，它在应用统计数据中提供了各种贝叶斯方法的其他材料，包括数据集，选定练习的解决方案和软件说明，在书的网页上提供了一些研究人员，强调了在组织科学中使用贝叶斯方法进行数据分析的重要性。 但是，在采用贝叶斯方法时，仍然存在一些挑战和局限性。 例如，一个问题是贝叶斯方法需要指定先前的分布，这可能很困难，尤其是在使用复杂模型时。 Berger，J。2016年贝叶斯分析学会的2016年奖项获得了这本著名的书，现在是第三版，被广泛认为是贝叶斯方法的主要文本，它因其实用和可访问的方法来分析数据和解决研究问题而受到赞扬。介绍先进的方法，文本具有从真实应用和研究中得出的众多工作示例，强调在本版中使用贝叶斯推断在实践中的实践中使用了四章，这些章节是关于非参数建模的四章，以及关于弱小的先验，避免边界的先验，跨越的先验，交叉竞争和预测信息的宣布，在三个方面使用的学生的最新章节：原则；对于研究生，它提出了贝叶斯建模和计算的有效当前方法；对于研究人员而言，它在应用统计数据中提供了各种贝叶斯方法的其他材料，包括数据集，选定练习的解决方案和软件说明，在书的网页上提供了一些研究人员，强调了在组织科学中使用贝叶斯方法进行数据分析的重要性。但是，在采用贝叶斯方法时，仍然存在一些挑战和局限性。例如，一个问题是贝叶斯方法需要指定先前的分布，这可能很困难，尤其是在使用复杂模型时。Berger，J。一些研究人员提出了各种技术来提出专家判断以告知先前分布的技术。，例如，O'Hagan等。（2006）提供了先前启发的综合指南，包括技术和潜在的陷阱。其他研究的重点是开发使用贝叶斯先验的专家的信念的方法（例如，Johnson等，2010）。此外，还有各种可用的在线资源可以帮助进行贝叶斯分析。例如，Van de Schoot的在线统计培训提供了有关高级统计主题的教程和练习。总的来说，在组织科学中使用贝叶斯方法的使用变得越来越重要，但是它需要仔细考虑先前的分布和启发技术，以确保准确的结果。注意：我已经删除了一些特定的参考，并重点介绍了要点。让我知道您是否希望我保留更多原始文本！van de de Schoot-Hubeek，W.，Hoijtink，H.，Van de Schoot，R.，Zondervan-Zwijnenburg，M。＆Lek，K。评估专家判断引发程序，以相关性和应用于贝叶斯分析。客观的贝叶斯分析：对主观贝叶斯分析的案例，批评和个人观点。Brown，L。D.经验贝叶斯和贝叶斯方法的现场测试，用于击球平均赛季预测。Candel，M。J.，Winkens，B。Monte Carlo研究在纵向设计中多级分析中的经验贝叶斯估计值的性能。Ibrahim，J。G.，Chen，M。H.，Gwon，Y。Ibrahim，J。G.，Chen，M。H.，Gwon，Y。darnieder，W。F.贝叶斯方法依赖数据依赖的先验。＆Chen，F。权力先验：具有统计功率计算的理论和应用。Muthen，B。，Asparouhov，T。贝叶斯结构方程建模：使用数据依赖性先验对实体理论的更灵活的表示。Rietbergen，C.，Klugkist，I.，Janssen，K。J.，Moons，K。G.＆Hoijtink，H。将历史数据纳入随机治疗试验的分析中，以及基于系统文献搜索和专家精力提示的知识的贝叶斯PTSD-Traigntory分析。van der Linden，W。J.在自适应测试中使用响应时间进行项目选择。Wasserman，L。使用数据依赖性先验对混合模型的渐近推断。请注意，我保留了您的消息的原始语言而不翻译。给定文本：释义此文本：数据（版本V1.0）。Zenodo（2020）。元素Google Scholar Chung，Y.，Gelman，A.，Rabe-Hesketh，S.，Liu，J。＆Dorie，V。层次模型中协方差矩阵的点估计值较弱。J.教育。行为。Stat。40，136–157（2015）。Google Scholar Gelman，A.，Jakulin，A.，Pittau，M。G.＆Su，Y.-S。 logistic和其他回归模型的弱信息默认分布。ann。应用。Stat。2，1360–1383（2008）。MathScinetMath Google Scholar Gelman，A.，Carlin，J。 B.，Stern，H。S.＆Rubin，D。B. Bayesian数据分析卷。 2（Chapman＆Hallcrc，2004）。Jeffreys，H。概率理论卷。 am。 Stat。2，1360–1383（2008）。MathScinetMath Google Scholar Gelman，A.，Carlin，J。B.，Stern，H。S.＆Rubin，D。B. Bayesian数据分析卷。2（Chapman＆Hallcrc，2004）。Jeffreys，H。概率理论卷。am。Stat。3（Clarendon，1961）.Seaman III，J。W.，Seaman Jr，J。W.＆Stamey，J。D.指定非信息先验的隐藏危险。66，77–84（2012）.MathScinet Google Scholar Gelman，A。层次模型中方差参数的先前分布（Browne和Draper对文章的评论）。贝叶斯肛门。1，515–534（2006）.MathScinet Math Google Scholar Lambert，P.C.，Sutton，A。J.，Burton，P.R.，Abrams，K。R.＆Jones，D。R.含糊不清？对使用Winbugs在MCMC中使用模糊的先验分布的影响的仿真研究。Stat。Med。24，2401–2428（2005）。MathScinetGoogle Scholar Depaoli，S。在不同程度的类别分离的情况下，GMM中的混合类别恢复：频繁主义者与贝叶斯的估计。Psychol。方法18，186–219（2013）。Google Scholar DePaoli，S。＆Van de Schoot，R。贝叶斯统计中的透明度和复制：WAMBS-CHECKLIST。Psychol。方法22，240（2017）。本文提供了有关如何在使用贝叶斯统计数据估算模型时如何检查各个点的分步指南。统计建模模型检查中的贝叶斯模型检查和鲁棒性是一种用于评估统计模型准确性的方法。它涉及使用各种诊断工具来检查模型的潜在问题，例如偏见或过度拟合。贝叶斯模型检查是传统模型检查的扩展，将先前的信念纳入分析中。再次。贝叶斯模型检查的关键应用之一是检测先前数据冲突。贝叶斯模型检查近年来变得越来越重要，因为它能够提供对统计模型的更细微理解的能力。它允许研究人员量化数据中包含的信息量，并评估其结论的可靠性。一些研究人员为贝叶斯模型检查技术的发展做出了重大贡献，包括Nott等，Evans和Moshonov，Young and Pettit，Kass和Raftery，Bousquet，Veen和Stoel，以及Nott等。这些研究人员介绍了各种诊断工具和评估先前数据协议和冲突的标准。这会发生在同一数据集的先前信念和数据之间存在差异时。像埃文斯（Evans），莫索诺夫（Moshonov）和杨（Young）这样的研究人员已经开发了使用诸如后验预测分布等指标来量化这一冲突的方法。贝叶斯模型检查也已应用于贝叶斯模型中的可能性推断。像Gelman，Simpson和Betancourt这样的研究人员强调了理解表达先前信念的上下文的重要性。除了其方法论上的意义外，贝叶斯模型检查还在社会科学，医学和金融等领域还采用了实际应用。它可以通过确定统计模型的潜在问题来帮助研究人员和政策制定者做出更明智的决定。在此处给定文章，此处28，319–339（2013）.MathScinet Math Google Scholar Rubin，D。B. Bayesian具有合理的频率计算，适用于应用的统计学家。ann。Stat。J.am。12，1151–1172（1984）。Mathscinet Math Google Scholar Gelfand，A。E.＆Smith，A。F. M.基于采样的方法来计算边际密度。 Stat。 合作。 85，398–409（1990）。 这篇开创性的文章将MCMC视为贝叶斯推理的实际方法。 ifna（1991）。 3（Eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）30–49（Routledge，2020）。 4（eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）50–70（Routledge，2020）。Robert，C。＆Casella，G。Monte Carlo统计方法（Springer Science＆Business Media，2013）。 ieee trans。 模式肛门。 马赫。 Intell。 6，721–741（1984）。大型Google Scholar Metropolis，N.，Rosenbluth，A。W.，Rosenbluth，M。N.，Teller，A。H.＆Teller，E。快速计算机通过快速计算机计算的方程。 J. Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。12，1151–1172（1984）。Mathscinet Math Google Scholar Gelfand，A。E.＆Smith，A。F. M.基于采样的方法来计算边际密度。Stat。合作。85，398–409（1990）。 这篇开创性的文章将MCMC视为贝叶斯推理的实际方法。 ifna（1991）。 3（Eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）30–49（Routledge，2020）。 4（eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）50–70（Routledge，2020）。Robert，C。＆Casella，G。Monte Carlo统计方法（Springer Science＆Business Media，2013）。 ieee trans。 模式肛门。 马赫。 Intell。 6，721–741（1984）。大型Google Scholar Metropolis，N.，Rosenbluth，A。W.，Rosenbluth，M。N.，Teller，A。H.＆Teller，E。快速计算机通过快速计算机计算的方程。 J. Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。85，398–409（1990）。这篇开创性的文章将MCMC视为贝叶斯推理的实际方法。ifna（1991）。3（Eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）30–49（Routledge，2020）。4（eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）50–70（Routledge，2020）。Robert，C。＆Casella，G。Monte Carlo统计方法（Springer Science＆Business Media，2013）。ieee trans。模式肛门。马赫。Intell。 6，721–741（1984）。大型Google Scholar Metropolis，N.，Rosenbluth，A。W.，Rosenbluth，M。N.，Teller，A。H.＆Teller，E。快速计算机通过快速计算机计算的方程。 J. Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。Intell。6，721–741（1984）。大型Google Scholar Metropolis，N.，Rosenbluth，A。W.，Rosenbluth，M。N.，Teller，A。H.＆Teller，E。快速计算机通过快速计算机计算的方程。J. Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。J. Chem。物理。21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J.＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。物理。Lett。 J. am。 Stat。 合作。Lett。J.am。Stat。合作。b 195，216–222（1987）。＆Wong，W。H.通过数据增强计算后验分布。82，528–540（1987）。 本文解释了当直接计算感兴趣参数的后验密度时，如何使用数据扩展。马尔可夫链蒙特卡洛手册（CRC，2011年）。 本书对MCMC及其在许多不同的应用中的使用进行了全面评论。Gelman，A。Burn-in MCMC，为什么我们更喜欢“热身”一词。 元建模，因果推理和社会科学（2017）。Gelman，A。 ＆Rubin，D。B. 使用多个序列从迭代模拟中推断。 Stat。 SCI。 7，457–511（1992）。 一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.82，528–540（1987）。本文解释了当直接计算感兴趣参数的后验密度时，如何使用数据扩展。马尔可夫链蒙特卡洛手册（CRC，2011年）。本书对MCMC及其在许多不同的应用中的使用进行了全面评论。Gelman，A。Burn-in MCMC，为什么我们更喜欢“热身”一词。元建模，因果推理和社会科学（2017）。Gelman，A。＆Rubin，D。B.使用多个序列从迭代模拟中推断。Stat。SCI。 7，457–511（1992）。 一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.SCI。7，457–511（1992）。一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。J. Comput。图。Stat。7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。（2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。（2017）。关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。（2015），Liang等。 Q.（2015），Liang等。Q.Q.新方法利用排序差异，折叠和本地化技术来增强\（\ hat {r} \）的准确性。此外，本综述强调了贝叶斯建模中变异推理方法的重要性，尤其是随机变体，这些变体是大型数据集或复杂模型的流行近似贝叶斯推理方法的基础。（2013），Kingma和BA（2014），Li等。 （2008），Forte等。 （2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。 （2014）。 用于回归分析中的稀疏信号。 该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。 该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。 其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。 L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J. ＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。 咨询。 临床。（2013），Kingma和BA（2014），Li等。（2008），Forte等。 （2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。 （2014）。 用于回归分析中的稀疏信号。 该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。 该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。 其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。 L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J. ＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。 咨询。 临床。（2008），Forte等。（2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。（2014）。用于回归分析中的稀疏信号。该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J.＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。咨询。临床。Google Scholar Smith，M.，Pütz，B。，Auer，D。＆Fahrmeir，L。Neuroimage（2003）中还讨论了通过空间贝叶斯变量选择评估大脑活动。Google Scholar此外，检查了Zhang，L。，Guindani，M.，Versace，F。＆Vannucci，M。Neuroimage（2014）的时空非参数贝叶斯变量选择模型用于聚类相关时间课程。判断中信息处理的研究采用了各种方法，如Bolt等人的研究中所见，他们探讨了两种戒烟剂在联合使用的有效性，理由是J.Psychol。80，54–65，2012）。在类似的脉中，Billari等。基于贝叶斯范式内的专家评估（人口统计学51，1933–1954，2014）开发了随机人群预测模型。其他研究已经深入研究了暂时的生活变化及其对离婚时间的影响（Fallesen＆Breen，人口统计学53，1377-1398，2016）。同时，Hansford等人。分析了美国律师将军在最高法院的政策领域的位置（Pres。螺柱。49，855–869，2019）。此外，研究重点是使用健康行为综合模型来预测限制“自由糖”消耗（Phipps等人，食欲150，104668，2020）。此外，研究还将贝叶斯统计数据引入了健康心理学，并强调了其在该领域的潜在好处（Depaoli等人，Health Psychol。修订版11，248–264，2017）。Psychol。Gen. 142，573–603，2013; Lee，M。D.，J。 数学。Gen. 142，573–603，2013; Lee，M。D.，J。数学。贝叶斯估计的应用已显示在各种情况下取代传统的t检验，包括认知建模和生态研究（Kruschke，J。Exp。Psychol。55，1-7，2011）。此外，层次结构的贝叶斯模型已在生态学中用于建模种群动态和推断环境参数（Royle＆Dorazio，生态学的分层建模和推断）。通过包括Gimenez等人在内的各种研究人员的工作进一步开发了这种方法。（在标记人群中建模的人口统计过程中，3）和King等。（贝叶斯分析人群生态学）。研究还研究了贝叶斯方法在生态学中的使用，例如使用汉密尔顿蒙特卡洛（Monnahan等人，方法ECOL。Evol。8，339–348，2017）。贝叶斯对生态学的重要性的重要性已被埃里森（Elison）等研究人员（ecol。Lett。 7，509–520，2004）。 最后，已经探索了通过设计启发将专家意见整合到贝叶斯统计模型中，突出了其为先验知识提供信息并提高模型准确性的潜力（Choy等，生态学90，265-277，2009）。 也已经讨论了有关使用贝叶斯评估诊断人群下降的诊断人群下降的方法（King等，J。R. Stat。 Soc。 系列C 57，609–632，2008）。 在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。 - Dennis等。 -McClintock等。Lett。7，509–520，2004）。最后，已经探索了通过设计启发将专家意见整合到贝叶斯统计模型中，突出了其为先验知识提供信息并提高模型准确性的潜力（Choy等，生态学90，265-277，2009）。也已经讨论了有关使用贝叶斯评估诊断人群下降的诊断人群下降的方法（King等，J。R. Stat。Soc。系列C 57，609–632，2008）。 在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。 - Dennis等。 -McClintock等。系列C 57，609–632，2008）。在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。- Dennis等。-McClintock等。总而言之，对判断中信息处理的研究以及贝叶斯统计在各个领域的应用，使人们对这些概念及其对决策和人口建模的影响有了更深入的了解。这些作品涵盖了种群建模的各个方面，包括贝叶斯估计，综合人群模型和遗传关联研究。关键论文包括： - King and Brooks（2008）关于贝叶斯对具有异质性和模型不确定性的封闭种群的估计。（2006）使用生态数据估计密度依赖性，过程噪声和观察误差。（2012）基于多阶段随机步行开发了一个一般的离散时间框架，用于动物运动。-Aeberhard等。（2018）对渔业科学的州空间模型进行了综述。其他值得注意的贡献包括： - Isaac等。（2020）讨论了大规模物种分布模型的数据集成。-McClintock等。（2020）提出了一种使用隐藏的马尔可夫模型来发现生态状态动力学的方法。- King（2014）审查了统计生态及其应用。- Andrieu等。（2010）引入了粒子马尔可夫链蒙特卡洛方法，用于复杂的种群建模。这些研究表明，从人口生存能力分析到遗传关联研究，在理解生态系统中采用的统计技术的多样性，强调了该领域数据整合和高级建模方法的重要性。提出一种利用转移学习以提高数据质量的方法。基因组学，统计和机器学习的交集在理解复杂的生物系统中变得越来越重要。最近的研究探索了多摩智数据集的整合，以发现对人类健康和疾病的新见解。由Argelaguet等人建立了整合多派数据集的框架，该框架采用贝叶斯方法来识别生物学过程的关键因素。该方法已应用于包括单细胞转录组学在内的各个领域，如Yau和Campbell的工作所示，他们使用贝叶斯统计学习来分析大型数据集。研究的另一个领域涉及在英国生物库中对跨树木结构的常规医疗数据进行遗传关联的分析。诸如Stuart和Satija的研究表明，将单细胞分析与基因组学相结合以揭示有关复杂生物系统的新信息的潜力。深层生成模型的发展也促进了单细胞转录组学的进步，如Lopez等人的工作所证明的那样，后者应用了深层生成模型来分析大型数据集。此外，与Wang等人一起，对单细胞转录组学中数据降解和转移学习的研究已显示出令人鼓舞的结果。最近的研究还强调了科学研究中可重复性和公平原则（可访问，可互操作和可重复使用）的重要性。这包括诸如癌症基因组图集和Dryad＆Zenodo之类的举措，旨在促进开放研究实践。提出了功能性变分贝叶斯神经网络。机器学习技术（包括变异自动编码器）的应用也在理解复杂的生物系统方面变得越来越重要。正如Paszke等人的评论中所述，变化自动编码器为将基因组学和统计数据与深层生成模型的整合提供了有希望的方法。总体而言，多摩智数据集，机器学习技术和统计分析的进步的整合已经开辟了新的途径，以理解复杂的生物系统并揭示了对人类健康和疾病的新见解。概率建模的最新进展导致了几种将深度学习与贝叶斯推论相结合的技术的发展。该领域的一个关键概念是变异自动编码器（VAE），它通过将其映射到较低维度的空间中来了解输入数据的概率分布。Hinton等人引入的Beta-Vae框架将VAE限制为学习基本的视觉概念。研究人员还探索了贝叶斯方法在神经网络中的应用，例如高斯过程和周期性随机梯度MCMC。例如，尼尔在神经网络上的贝叶斯学习方面的工作突出了神经网络与高斯过程之间的联系。此外，已证明将深层合奏用于预测不确定性估计在各种任务中都是有效的。最近的预印象提出了新的新技术，包括功能变分贝叶斯神经网络和细心的神经过程。后者使用注意机制从输入数据中学习相关特征。res。另一项研究的重点是开发更可扩展和可解释的模型，例如标准化流量和周期性随机梯度MCMC。该领域在理解深度学习的理论基础上，包括神经网络与高斯过程之间的联系，也看到了重大进展。Mackay和Williams的作品为贝叶斯倒退网络提供了一个实用的框架，而Sun等人。总的来说，这些进步有助于我们理解概率建模及其在深度学习中的应用。Hoffman，M。D.＆Gelman，A。 No-U-Turn采样器：在汉密尔顿蒙特卡洛（Monte Carlo）的自适应设置路径长度。 J. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. Stat。 Soc。 系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。 Stat。 计算。Hoffman，M。D.＆Gelman，A。No-U-Turn采样器：在汉密尔顿蒙特卡洛（Monte Carlo）的自适应设置路径长度。J. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. Stat。 Soc。 系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。 Stat。 计算。J. Mach。学习。15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. Stat。 Soc。 系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。 Stat。 计算。15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。Stat。Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。J.am。Stat。合作。93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。J. R. Stat。 Soc。 系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。 Stat。 计算。J. R. Stat。Soc。系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。Stat。计算。10，325–337（2000）。Google Scholar Ntzoufras，I。使用Winbugs Vol。698（Wiley，2011）.Lunn，D。J.，Thomas，A.，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。Stat。计算。10，325–337（2000）。Spiegelhalter，D.，Thomas，A。，Best，N。＆Lunn，D。OpenBugs用户手册版本3.2.3。OpenBugs（2014）.Plummer，M。Jags：使用Gibbs采样的贝叶斯图形模型分析程序。proc。第三国际统计计算的国际研讨会124，1-10（2003）。Google Scholar Plummer，M。Rjags：使用MCMC的贝叶斯图形模型。r软件包版本，4（6）（2016）.Salvatier，J.，Wiecki，T。V.＆Fonnesbeck，C。使用Pymc3在Python中进行概率编程。peerj Comput。SCI。 2，E55（2016）。 Google Scholar de Valpine，P。等。 与模型的编程：编写敏捷的通用模型结构的统计算法。 J. Comput。 图。SCI。2，E55（2016）。 Google Scholar de Valpine，P。等。 与模型的编程：编写敏捷的通用模型结构的统计算法。 J. Comput。 图。2，E55（2016）。Google Scholar de Valpine，P。等。与模型的编程：编写敏捷的通用模型结构的统计算法。J. Comput。图。Stat.s 26, 403–413 (2017).MathSciNet Google Scholar Bayesian analysis software JASP version 0.14 available for computer use (2020) Lindgren F & Rue H used R-INLA for Bayesian spatial modeling in a Stats journal article (2015) Vanhatalo et al's GPstuff allowed Bayesian Gaussian process modeling with Machine Learning Res articles (2013) Blaxter gave research methods in他的2010年McGraw-Hill教育书《如何进行研究》 BetanCourt在Github上创建了一个原则上的贝叶斯工作流程，主张最佳实践（2020）Veen＆Schoot使用了对英超联赛数据的后验预测检查，并在OSF（2020年）上发布了它，并在Kramer＆Bosman（2020）Kramer＆Bosman在Kramer＆Bosman在Kramersship Sumpership Summerschool inter Smixship Summershood prosentie in Utrech Torne in utrecht in of to inty介绍（2019年），UTRECHINE（2019年）（2019年）（2019年）（2019年）（2019年）（2019年）（2019年） Acta Math匈牙利文章（1955）Lesaffre＆Lawson在2012年Wiley Publication撰写了一种新的公理概率理论（1955年），Hoijtink等人使用了贝叶斯评估，用于认知诊断评估，发表在Psych Methods In In In Psych Methods Journal（2014）