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valueEQ5D：评分 EQ-5d 描述系统
描述 EQ-5D 是一种标准工具 (< https://euroqol.org/eq-5d-instruments/ >)，用于测量生活质量，通常用于医疗技术的临床和经济评估。EQ-5D 的两个成人版本 (EQ-5D-3L 和 EQ-5D-5L) 都包含描述系统和视觉模拟量表。描述系统从 5 个维度测量患者的健康状况：5L 版本有 5 个级别，3L 版本有 3 个级别。通常使用国家特定值集 (包含国家偏好) 将描述系统分数转换为指数值。此软件包允许将两个描述系统分数计算为指数值分数。EQ-5D-3L 的数值集来自网站 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-3l-about/valuation/ > 中提到的参考文献，共计 31 个国家的 EQ-5D-3L 数值集用于评估（完整的参考文献列表请参阅用户指南）。EQ-5D-5L 的数值集来自 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-5l-about/valuation-standard-value-sets/ > 和其他来源中提到的参考文献。EQ-5D-5L 的数值集共计 17 个国家的 EQ-5D-5L 数值集用于评估（完整的参考文献列表请参阅用户指南）。该软件包还可用于将 10 个国家的 5L 分数映射到 3L 指数值：丹麦、法国、德国、日本、荷兰、西班牙、泰国、英国、美国和津巴布韦。映射的值集和方法来自 Van Hout 等人 (2012) < doi:10.1016/j.jval.2012.02.008 >。
应用程序＃clin1-16103评分数据密钥...
该提案将允许在DOK7 CMS中首次临床试验提交IND，该试验将与[加利福尼亚州另一个加利福尼亚机构]的世界知名专家合作在[加利福尼亚临床站点]与[加利福尼亚临床站点]举行。该试验将使患有DOK7 CM的加利福尼亚州居民受益，对小儿人群的益处将尤为明显，这将是幸免的终身限制，例如需要气管切开术或严重的脊柱侧弯。资金要求$ 2,894,305 GWG建议级别1：保证资金流程投票所有GWG成员一致确认：“审查在科学上是严格的，有足够的时间来听取所有观点，并且分数反映了GWG的建议。”患者倡导者一致确认：“审查是以公平的方式进行的，没有过度的偏见。”评分数据最终分数：GWG的15个科学成员每个应用程序得分最多15个科学成员。应用程序的最终分数是所有单个成员分数的多数分数。如果没有多数分数，则最终得分为2。与分数相关的其他参数如下所示。
eNophones的工作评分系统
（2）单一措施的醒来，睡眠发作和深度睡眠的分类“K.šušmáková，A。Krakovská，斯洛伐克科学学院的测量科学研究所。（3）福特先生，歌德JW，Dekker DK。在连续移动任务期间，EEG的连贯性和功率变化。int j Int j Psychophyoliol。1986 JUL; 4（2）：99-110。 doi：10.1016/0167-8760（86）90003-6。 PMID：3733494。 （4）Patel AK，Reddy V，Shumway KR等。 生理，睡眠阶段。 [更新2022年9月7日]。 in：statpearls [Internet]。 宝藏岛（FL）：Statpearls Publishing； 2023年1月。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk526132/（5）Tee，Yi Wen＆Mohd Aris，Siti Armiza。 （2020）。 脑电图（EEG）应力分析对α/β的比率和theta/beta比。 印尼电气工程与计算机科学杂志。 17。 175。 10.11591/ijeecs.v17.i1.pp175-182。 （6）Nuryadi，Agus＆Gumilar，Martina＆Lesyiana和Foster，Nelson。 （2020）。 β脑波通过脑慢跑应用改善认知功能的影响。 国际人类运动与体育科学杂志。 8。 10.13189/saj.2020.080713。 （7）Gharagozlou F，Nasl Saraji G，Mazloumi A，Nahvi A，Motie Nasrabadi A，Rahimi Foroushani A，Arab Kheradmand A，Ashouri M，Ashouri M，Ashouri M，Samavati M.在模拟驾驶过程中检测基于EEG Alpha Power Power Chernecter ofer Power Power light ofer Power power light ofer power power light ofer power。 伊朗J公共卫生。 2015年12月; 44（12）：1693-700。 PMID：26811821; PMCID：PMC4724743。 2004。1986 JUL; 4（2）：99-110。 doi：10.1016/0167-8760（86）90003-6。PMID：3733494。（4）Patel AK，Reddy V，Shumway KR等。生理，睡眠阶段。[更新2022年9月7日]。in：statpearls [Internet]。宝藏岛（FL）：Statpearls Publishing； 2023年1月。可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk526132/（5）Tee，Yi Wen＆Mohd Aris，Siti Armiza。（2020）。脑电图（EEG）应力分析对α/β的比率和theta/beta比。印尼电气工程与计算机科学杂志。17。175。10.11591/ijeecs.v17.i1.pp175-182。（6）Nuryadi，Agus＆Gumilar，Martina＆Lesyiana和Foster，Nelson。（2020）。β脑波通过脑慢跑应用改善认知功能的影响。国际人类运动与体育科学杂志。8。10.13189/saj.2020.080713。（7）Gharagozlou F，Nasl Saraji G，Mazloumi A，Nahvi A，Motie Nasrabadi A，Rahimi Foroushani A，Arab Kheradmand A，Ashouri M，Ashouri M，Ashouri M，Samavati M.在模拟驾驶过程中检测基于EEG Alpha Power Power Chernecter ofer Power Power light ofer Power power light ofer power power light ofer power。伊朗J公共卫生。2015年12月; 44（12）：1693-700。PMID：26811821; PMCID：PMC4724743。2004。（8）Tobias Egner和John H Gruzelier。对健康受试者的脑脑响应对α/theta神经反馈训练的时间动力学。神经疗法杂志8，1（2004），43-57。（9）Metin，Baris＆Goktepe，Ayse＆Sutcubasi，Bernis＆Serin，Emin＆Tas，Cumhur＆Dolu，Fatrmanur＆Tarhan，K ..（2017）。流量状态期间的EEG发现。神经行为科学杂志。1。10.5455/jnbs.1496152464。（10）Stevens，C。E.，Jr。，＆Zabelina，D。L.（2019）。创造力出现了波浪：对创意大脑的以EEG为中心的探索。行为科学中的当前意见，27，154–162。
评估信用评分模型的公平性
本文献综述对信用评分模型的公平性评估有关保留不足人群的抵押贷款可及性的公平性。审查审查了各种学术文章，报告和实证研究，这些研究涵盖了各种学科，包括金融，经济学，社会学和公共政策。它研究了现有研究的方法，发现和局限性，以阐明信用评分公平性的多方面维度及其对抵押贷款可及性的影响。首先，审查概述了信用评分公平性的概念框架，强调了平等，透明度和问责制在信用评估过程中的重要性。它探讨了信用评分模型的演变及其对抵押贷款实践的影响，尤其是对于历史上边缘化的社区，例如少数群体，低收入家庭和信用历史有限的个人。其次，审查分析了评估信用评分模型公平性时采用的方法。它标识了用于评估人口统计群体中抵押贷款批准率，利率和贷款条款差异的关键指标和统计技术。第三，审查综合了关于保留不足人群抵押可及性差异的程度和持久性的经验证据。它突出了系统性障碍，包括歧视性贷款实践，嵌入信用评分模型中的偏红线和制度化的偏见。第四，审查讨论了信用评分公平性对金融包容性，社会公平和经济流动性的影响。它强调了对创新政策干预，行业最佳实践和消费者教育计划的需求，以解决抵押贷款贷款中的系统性不平等，并促进包容性的房屋拥有机会，以使保留不足的不足之处，最后，本文献综述提供了对信用评分模型的公平概述，这些概述是在保留不足的人口范围内的抵押贷款范围内的信用评分模型。通过综合经验证据，理论框架和政策影响，它有助于更深入地了解所有人促进公平获得房屋所有权和财务安全的挑战和机遇。
开发和验证用于预测的评分系统...
1。明尼阿波利斯心脏研究所和明尼阿波利斯心脏研究所基金会，美国明尼苏达州明尼阿波利斯的雅培西北医院； 2。心血管师，美国密歇根州底特律的亨利·福特医院； 3。马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国马萨诸塞州； 4。 克利夫兰诊所，美国俄亥俄州克利夫兰； 5。 美国德克萨斯州达拉斯的德克萨斯州健康长老会医院； 6。 埃默里大学医院中城，美国佐治亚州亚特兰大； 7。 UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。 美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。 WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国马萨诸塞州； 4。克利夫兰诊所，美国俄亥俄州克利夫兰； 5。美国德克萨斯州达拉斯的德克萨斯州健康长老会医院； 6。 埃默里大学医院中城，美国佐治亚州亚特兰大； 7。 UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。 美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。 WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院美国德克萨斯州达拉斯的德克萨斯州健康长老会医院； 6。埃默里大学医院中城，美国佐治亚州亚特兰大； 7。 UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。 美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。 WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院埃默里大学医院中城，美国佐治亚州亚特兰大； 7。UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。 美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。 WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院
革新房地产抵押评分
除了预测性能的问题之外，机器学习方法比通常的参数评分方法具有不可否认的优势，因为它们允许显着提高生产率。尤其是，机器学习算法使人可以在严格意义上减少建模阶段之前的数据管理和预处理阶段的时间（Milunovich，2019）1。当然，这并不意味着机器学习可以分配建筑和数据质量控制的工作，这仍然是必要的。为了充分理解这一点，让我们回到负责在大型银行风险部门内建立评分模型的统计学家的传统方法。他工作的第一步是将不同的治疗方法应用于培训数据。是处理缺失或外围值的处理，这需要实施检测，归纳和排除程序。其他治疗方法通常涉及离散解释变量的类别并分散连续变量。对于每个定性变量，将模式分组以减少类的数量并最大程度地提高变量的区分功能。所有连续的解释变量被离散化（Milunovich，2019）2。一方面是捕获潜在的非线性效应，另一方面是减少极值或未校正异常值的影响。根据这些相关性，专家根据简约的原理去除某些冗余变量。类别和离散阈值的数量是通过迭代算法确定的，该算法是为了在目标变量（默认值）和解释变量之间最大化Cramer的V类型关联或卡方统计量的测量。第二步是分析预测因子之间的相关性，以验证这些变量之间的相关性不太相关。第三步是选择分数模型的解释变量（Milunovich，2019）3。在给定的评分模型（例如逻辑回归）下，我们从所有重新加入的变量中选择最佳预测默认值。取决于可用的变量数量，可以手动进行此选择，也可以使用逐步进行自动方法。自动选择通常得到了业务专业知识和对模型的更精细分析（边际效果，优势比）。相反，使用分类树或基于树的算法（例如随机森林）使连续变量离散和分组类别过时。这些技术自主确定模式的最佳离散和分组（Stang等，2022）
CDP – WWF温度评分方法
是一个全球非营利组织，它为公司，城市，州和地区的世界环境披露系统运行。成立于2000年，与740多家金融机构合作，资产超过136万亿美元，使用资本市场和公司采购开创了CDP，以激励公司披露其环境影响，并减少温室气体排放，Safeguard水资源和保护森林。全球超过24,000个组织在2023年通过CDP披露了数据，其中有23,000多家公司（包括价值全球市值三分之二的上市公司）以及1,100多个城市，州和地区。完全符合TCFD，CDP拥有世界上最大的环境数据库，CDP分数广泛用于推动投资和采购决策，以零碳，可持续性和弹性经济。CDP是基于科学的目标计划的创始成员，我们是指业务联盟，投资者议程和净零资产管理者倡议。
大脑检查调查： - 评分说明
大脑检查调查（BCS）的伤害和疾病部分有助于确定是否有可靠的TBI病史。BCS的四个部分，在数字上进行了行为或症状，用于获得分数。使用父母完成的BCS，•四个部分中每个部分的总分•确定每个部分的平均值（本评分指南的第2页），并将总分的平均值概述为
CDP – WWF温度评分方法
这种方法是一种开源方法，可以使公司温室气体（GHG）排放量的降低目标在范围，公司和投资组合级别的温度评分中转换为温度评分。该方法允许生成单个范围级目标的TEM Perature得分（例如范围1，范围2，范围3）。它还提供了一个协议，将范围级别的得分汇总为一个共同的直观度量，以反映公司的GHG减少目标的野心。最后，该方法定义了一系列的加权选项，使金融机构和其他人能够将投资组合中公司的温度评分汇总到投资组合温度评分。这是该方法的首次公开的更新（1.5版），该方法于2020年发布。该方法提供了一种公共，透明和基于科学的协议，以基于温室气体减少目标的野心来评估公司和投资组合的野心。它使用户能够评估降低公共温室气体排放目标的抱负，并可以帮助用户比较一个公司的目标与另一家公司的目标相对的野心。同样，该方法允许比较不同投资组合的野心和金融机构来计算自己的投资组合温度评分，这是将投资组合与长期温度目标（例如1.5°C）对齐的关键起点。