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使用统计测试推断出的部分可观察的马尔可夫模型揭示了孟加拉雀科歌曲中的上下文依赖于上下文的音节过渡
生成模型具有多种应用，包括语言处理和Birdsong分析。在这项研究中，我们证明了如何使用旨在防止序列产生过度笼的统计检验来推断孟加拉语歌曲中音节序列的最小模型。我们专注于部分可观察到的马尔可夫模型（POMM），该模型由状态和它们之间的概率过渡组成。每个状态都与特定的音节相关联，有可能多个状态与同一音节相对应。此特性将POMM与标准Markov模型区分开，其中每个音节都链接到单个状态。在音节中存在多个状态表明，音节之间的过渡受到这些转变发生的特定情况的影响。我们应用这种方法来分析六个成年男性孟加拉犬的歌曲。我们的结果表明，听觉反馈在塑造孟加拉语歌曲的上下文依赖性音节过渡方面起着至关重要的作用。
课程指南统计物理 - 等级UGR
第1课：介绍，基本原理和假设。简介和简短的历史笔记。经典微观描述。宏观描述和可观察物。合奏和liouville定理的概念。量子配方和量子Liouville的定理。统计物理学的假设。附录：不可逆性：时间的箭头。动力学系统和偏僻的理论。合奏的构造：Boltzmann的统计物理学。统计物理学以平衡为止。第2课：合奏理论。微型典型合奏和熵。规范合奏。分区功能。稳定性。大规范合奏。附录：经典限制的量子效应。第3课：波动，合奏的等效性和热力学极限。动机。能量的规范波动。粒子数量中的大规范波动。热力学极限。附录：大规范的能量波动。第4课：经典的理想系统。定义。玻尔兹曼天然气。玻尔兹曼气体的规范分区功能和热力学。分子结构：旋转，振动和电子自由度。附录：量子力学中的刚性转子。第5课：理想量子气的简介。简介。量子不可区分：玻色子和费米子。理想的量子系统。比热。理想量子气的状态方程。 弱退化的量子理想气体。 第6课：退化费米子系统。 退化理想的费米斯气体：费米能。 在低温下的状态方程。 相对论的退化费米亚气：白矮星的Chandrasekhar模型。 原子的统计模型：Thomas-Fermi模型。 完全退化相对论费米斯气体。 金属中的电子气体。 理想费米斯气体的有效性范围。理想量子气的状态方程。弱退化的量子理想气体。第6课：退化费米子系统。退化理想的费米斯气体：费米能。在低温下的状态方程。相对论的退化费米亚气：白矮星的Chandrasekhar模型。原子的统计模型：Thomas-Fermi模型。完全退化相对论费米斯气体。金属中的电子气体。。
算法和硬度用于估计统计相似性
我们研究了计算概率分布之间统计相似性的问题。对于有限的样品空间上的分布P和Q，它们的统计相似性定义为S Stat（P，Q）：= P X Min（p（x），q（x））。统计相似性是分布之间相似性的基本量度，具有几种自然解释，并捕获了预测和假设测试问题中的贝叶斯错误。最近的工作已经确定，有些令人惊讶的是，即使对于简单的产品分布，精确的计算统计相似性也是＃p -hard。这激发了设计统计相似性的近似算法的问题。我们的主要贡献是用于估计两个产品分布之间统计相似性的完全多项式确定性近似方案（FPTA）。为了获得此结果，我们引入了背包问题的新变体，我们称之为“掩盖背包”问题，并设计了一个FPTA，以估算此问题的多维版本的解决方案数量。这种新的技术贡献可能具有独立的利益。此外，我们还建立了一个完全的硬度结果。我们表明，当p和q是估计统计相似性的NP -HARD是内度2的贝叶斯净分布时。
极度降水的统计建模
累积的水）以毫米（mm）为单位。 因此，有非常广泛的文献提出了用于在不同时间尺度（小时，每小时，每日，每月）下降水分布的模型。 例如，用于建模正降水的最流行的分布可能是伽马分布[79]，由于其灵活的形状，它通常也提供适合每月降水量的足够适合，但是伽马分布无法在高时间尺度上捕获大降雨特征，即累积的水）以毫米（mm）为单位。因此，有非常广泛的文献提出了用于在不同时间尺度（小时，每小时，每日，每月）下降水分布的模型。例如，用于建模正降水的最流行的分布可能是伽马分布[79]，由于其灵活的形状，它通常也提供适合每月降水量的足够适合，但是伽马分布无法在高时间尺度上捕获大降雨特征，即每天和每日。建模降水及其聚集体提出了与其他天气变量（例如温度）相比的独特挑战。精确地捕获随着时间或空间的降水的聚集行为对于许多应用至关重要，包括洪水或干旱风险评估。这需要对适当的依赖模型进行典范或隐式规范，以在时空中结合边缘分布，在时间和空间中，不仅极端，而且中度和低降水值都会有助于极端聚集体。特定于降水的另一个方面是其间歇性，这意味着当考虑完整的观察序列时，可以观察到许多零值。这需要将概率分布视为阳性降水的连续成分的混合物，而在没有沉淀的情况下以零为零成分。虽然整个分布对于降水很重要，但它的极端尤其引起了人们的关注，因为它们通过雨水引起的洪水对人们的影响[38]，农业[99]和基础设施[85]。对局部极端的研究是极值分析[50，55]的重要早期应用，也是许多方法论发展的催化剂。的确，如果模型未正确指定，则将参数模型用于整个分布可能会导致尾部分位数估计值的显着偏差。因此，使用源自极值理论的模型来估计降水的尾矿[24，8，33]已成为普遍做法。本章回顾了用于研究极端降水的某些关键方面的统计方法，但没有任何声称是详尽的。第1.2节简要概述了典型的数据特征。第1.3节提出了单变量的概率分布，用于在极值和估计其参数的方法中建模可变性。然后，第1.4节演示了这些分布在代表不同持续时间和频率下的预提取强度或返回值时的应用。第1.5节说明了如何在空间上汇总信息以获得更有效的回报率估计值。上述部分中的方法假设极端降水事件是独立的，并且分布相同。但是，有多种原因认为事实并非如此。例如，季节性和空间模式以及气候变化可能引起非组织性。第1.6节回顾了各种检测和建模非组织降水极端的方法。最后一节是一个讨论，介绍了随机发生器的概念，并阐述了为模拟目的建模极端降雨的重要性。
从统计上参数化和评估正学位模型，以估算1979年至2022年在南极洲的表面熔体
摘要。表面熔化是南极冰架塌陷的主要驱动因素之一，随着全球气候的持续变暖，预计将来会增加，因为空气温度和熔化之间存在统计学上显着的正相关关系。增强的表面熔体将影响南极冰盖（AIS）的质量平衡，并通过动态反馈诱导全球平均海平面（GMSL）的变化。然而，南极中对表面熔体的当前理解在量化表面熔体和了解过去，现在和建筑环境中表面熔体的驱动过程的不确定性方面仍然有限。在这里，我们构建了一个新型的网格细胞级分布分布的正学位日（PDD）模型，该模型被强迫使用2 m的空气温度重新分析数据，并通过将卫星估计值和表面能量平衡（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型的每个计算单元格上的1979年至2022222222222.，我们根据PDD模型的性能评估了我们参数化方法的准确性，当时考虑了整个计算单元格，这与选择用于参数化的时间窗口有关。我们通过将用于PDD参数化的训练数据（卫星估计和SEB模型输出）增加±10％，并通过将恒定温度扰动（ + 1， + 2， + 3， + 4和 + 5 o C）添加到2 M空气温度模型。我们发现，PDD融化范围和数量类似于训练数据的变化，其统计学上显着的相关性稳定，并且PDD熔体量融合的量随着温度的
风与显着波高之间的时空关系的统计建模
摘要。许多海洋活动，例如设计海洋结构和规划海洋行动，都需要海态气候的特征。考虑其时空行为，这项研究调查了风状态与海洋国家之间的统计关系。在北大西洋上（预测指标）和三个位置的显着波高（预测和预测）之间建立了传递功能：法国海岸（Gironde）的西南（Gironde），英国通道和缅因州海湾。开发的方法通过包括局部和全球预测因子来考虑风海和膨胀。使用完全数据驱动的方法，定义了全局预测指标的时空结构，以说明风与波之间的非本地和非恒定关系。天气类型是使用回归引导的聚类方法构建的，所得簇对应于不同的波系统（膨胀和风向海域）。然后，在每种天气类型中，预测指标和预测指数之间都拟合了惩罚的线性回归模型。验证分析证明了预测显着波高的模型技能，在三个考虑的位置中，均方根误差约为0.3 m。此外，该研究还讨论了所提出方法的物理见解。
技术深入研究高级统计测试
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。3229-3242，文章ID：IJCET_16_01_225在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_225©iaeme Publication3229-3242，文章ID：IJCET_16_01_225在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_225©iaeme Publication
量子局部差分隐私与量子统计查询模型
根据经验观察做出预测是许多科学领域的核心任务，也是统计学习理论的核心。分析学习算法的一个基本工具无疑是 [1] 提出的可能近似正确 (PAC) 模型。在经典的 PAC 学习模型中，目标是学习一组布尔函数 C ⊆{ c : { 0 , 1 } d −→{ 0 , 1 }} 。学习者的输入为带标签的样本 { xi , c ( xi ) }，其中 x 取自（可能是任意的）分布 X : { 0 , 1 } d −→ [0 , 1]，c ∈ C 是目标概念。给定两个参数 ε, δ ∈ (0, 1)，学习器的目标是输出一个假设 h，使得对于任意的 c 和 X，Pr x ∼X [ h ( x ) ̸ = c ( x )] ≤ ε，概率至少为 1 − δ。已经提出了几种 PAC 模型的扩展。特别是，[ 2 ] 引入了量子 PAC 模型，其中经典的标记示例被以下量子示例取代
为统计报告目的，美国修订版2（2025）的统一关税时间表
2。The aggregate quantity of peanuts entered under subheadings 1202.30.40, 1202.41.40, 1202.42.15, 1202.42.60, and 2008.11.46 during the 12-month period from April 1 in any year through the following March 31, inclusive, shall not exceed the quantities specified herein (articles the product of Mexico shall not be permitted or included under this quantitative limitation and no此类文章应在其中分类）。
评估机器学习和传统统计模型，以评估英国生物库中中风风险预测的中风遗传责任的价值
2。MRC环境与健康中心，流行病学与生物统计学系，公共卫生学院，圣玛丽校园，诺福克广场，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦W2，英国，英国，伦敦帝国学院。