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流行病学高级统计方法 mod spec 2024-25
（伦敦 LSHTM 理科硕士或研究生如需咨询远程学习模块，请发送电子邮件至 distance@lshtm.ac.uk） 院系 流行病学与人口健康院系 伦敦卫生与热带医学院 http://www.lshtm.ac.uk/eph/ FHEQ 级别 7 级 学分值 CATS 15 ECTS 7.5 HECoS 代码 101335 : 101030 : 100962 授课方式 远程学习 学习方式 通过虚拟学习环境的在线材料进行定向自学 学习语言 英语 先决条件 流行病学学生必须通过 EPM101 流行病学基础和 EPM102 流行病学统计学，并且应该学习并了解 EPM103 实用流行病学、EPM105 流行病学论文写作和审阅以及 EPM202 流行病学统计方法在学习本模块之前，必须先学习流行病学。如果学生希望在同一年学习 EPM202 和 EPM304，建议他们在 EPM102 中至少取得 3 级。流行病学学生可以选择学习 CTM208 临床试验中的进一步统计方法代替 EPM304，但必须向项目主任申请批准，并且
跨孔CT方法在地质灾害中的准确性统计评估
摘要摘要喀斯特地质危害对广东港大湾大湾地区的城市建设和地下太空发展和利用构成了重大挑战，尤其是在广州和深圳。喀斯特探索通常涉及通过钻探和地球物理信息结合识别和评估洞穴。近年来，跨孔计算机断层扫描（CT）地球物理方法由于其易于运行和获得地质信息的能力而广泛用于大湾地区的喀斯特勘探中。但是，该方法在识别洞穴方面的准确性仍需要进行定量评估。本文使用模型因子方法对统计分析了大量有关喀斯特钻孔和探索的数据，跨孔CT喀斯特识别的准确性进行了统计分析。结果表明，该方法可以准确检测到洞穴屋顶，地板和高度的埋入深度，平均误差小于5％。洞穴屋顶埋入深度的预测准确性仅具有极低的变异性，只有5％，而洞穴高度的预测精度具有中等变化，超过35％。交叉孔CT喀斯特识别方法的精度稳定性令人满意，并且不受CT方法类型，洞穴填充条件，发射和接收点距离，钻孔类型，洞穴屋顶厚度，钻孔距离和验证孔距离等因素的影响。最后，分析证实了预测洞穴高度的模型因素遵循威布尔分布。本文还对当前的跨孔CT方法进行了简单的校正，该方法将模型的平均准确性提高了4％，并使变异性降低了3％，而不会增加计算复杂性。研究结果可以为喀斯特地区的喀斯特洞穴探索和风险评估提供理论支持。
深层生成模型的统计能力
summary深层生成模型通常用于从复杂的高维分布中生成样品。尽管取得了明显的成功，但其统计特性尚未得到很好的理解。一个常见的假设是，借助足够大的训练数据和足够大的神经网络，深层生成模型样本在从任何连续目标分布中采样时都会有很小的错误。我们建立了一个统一的框架，揭穿了这种信念。我们证明，广泛的深层生成模型（包括变异自动编码器和生成对抗网络）不是通用发生器。在高斯潜在变量的主要情况下，这些模型只能生成浓缩的样品，显示出轻尾。使用来自度量和凸几何浓度的工具，我们为更通用的对数concave和强烈的log-conconcove潜在变量分布提供了类似的结果。我们通过还原参数将结果扩展到扩散模型。，当潜在变量位于带正曲率的歧管上时，我们使用Gromov -levy不等式提供了类似的保证。这些结果阐明了常见的深层生成模型处理重型尾巴的能力有限。我们说明了工作与模拟和财务数据的经验相关性。
深层生成模型的统计能力-ARXIV
summary深层生成模型通常用于从复杂的高维分布中生成样品。尽管取得了明显的成功，但其统计特性尚未得到很好的理解。一个常见的假设是，借助足够大的训练数据和足够大的神经网络，深层生成模型样本在从任何连续目标分布中采样时都会有很小的错误。我们建立了一个统一的框架，揭穿了这种信念。我们证明，广泛的深层生成模型（包括变异自动编码器和生成对抗网络）不是通用发生器。在高斯潜在变量的主要情况下，这些模型只能生成浓缩的样品，显示出轻尾。使用来自度量和凸几何浓度的工具，我们为更通用的对数concave和强烈的log-conconcove潜在变量分布提供了类似的结果。我们通过还原参数将结果扩展到扩散模型。，当潜在变量位于带正曲率的歧管上时，我们使用Gromov -levy不等式提供了类似的保证。这些结果阐明了常见的深层生成模型处理重型尾巴的能力有限。我们说明了工作与模拟和财务数据的经验相关性。
关于超可靠的无线和位置估计的统计关系
摘要 - Location信息通常用作保证无线通信链接的性能的代理。但是，本地化错误可能会导致保证的不匹配，尤其是对操作超可靠的低延迟通信（URLLC）制度的用户有害。本文揭示了位置估计不确定性和无线链接可靠性之间的基本统计关系，特别是在超可靠通信的速率选择中。我们从一个简单的一维Nar-Rowband Rayleigh褪色场景开始，并朝着丰富的散射环境中的两维情况构建。无线链接可靠性的特征是元概率，超过停电能力的本地化误差的概率以及通过删除系统中其他错误源的概率，我们表明可靠性对本地化错误敏感。定义了ϵ -outage相干半径，并显示出对基于位置的速率选择问题的有价值的见解。但是，在不准确了解传播环境的情况下，确保可靠性通常是具有挑战性的。最后，提出了几种速率选择方案，展示了问题的动态，并揭示了适当考虑本地化错误对于确保在可靠性和可实现的吞吐量方面良好绩效至关重要。
提案请求：针对母体MMS实施研究项目评估阶段的技术和统计支持
2007年，尼在尼日利亚成立，成为政府的值得信赖的伙伴，并成为解决该国营养不良负担的领导者。Aside from nutrition interventions benefiting a broader population (vitamin A supplementation for children under five, zinc and oral rehydration salts (ORS) for treating diarrhea, and expanding knowledge and awareness about nutrition among vulnerable adolescent girls and women), one of NI's key aims in Nigeria is to improve the nutrition, health, and survival of pregnant women and newborns 1 .自2016年以来，NI一直在北部五个州（Sokoto，Yobe，Katsina，Katsina，Jigawa和Kebbi）和最近在Cross River的孕产妇健康和营养节目提供：提高产前护理（ANC）和产后护理的获取和利用；增加营养干预措施的覆盖范围，包括补充铁和叶酸（IFA）；并加强护理质量，重点是性别平等和家庭参与。
死亡率对印度经济影响的统计分析
Anmol Tyagi 和 Naveen Sharma DOI：https://dx.doi.org/10.22271/maths.2025.v10.i1a.1945 摘要 本文深入探讨了死亡人数如何影响印度的经济，主要是通过查看过去的数字。我们确实仔细观察了一切，观察了死亡率等因素，以及表明经济表现如何的重要因素，例如国内生产总值 (GDP)。从所有早期的搜索和研究中可以看出，模式和联系向我们展示了死亡率的上升或下降如何在思考中发挥重要作用。卡方检验分析已用于查看印度的死亡率和 GDP 之间是否存在关系。事实证明，更多的人死亡会降低工人的生产力，提高医疗成本，并使经济变得不健康。像您这样有眼光的读者一定会明白，这不仅仅是书本上的知识，它对于那些做出重要决策的人来说是至关重要的信息。目的是在印度的健康和人口问题进一步拖累经济之前解决这些问题。 关键词：GDP 增长、死亡率、卡方检验、公共卫生、经济增长 1. 简介 了解死亡率和货币状况如何相互关联至关重要，尤其是在经济仍在发展的地方，或者从根本上讲，在印度等试图实现更大增长的国家。 在印度，他们长期以来一直在努力解决死亡人数过多这一主要问题。这个问题不仅仅是因为一件事，而是因为大量的材料混杂在一起；包括看医生的难易程度、人们吃什么食物以及该国的整体财务状况如何。 现在，一些真正聪明和见多识广的人研究这个问题，发现了一些非常有趣的事情。他们发现，印度巨额货币的变化，或者成年人喜欢称之为国内生产总值 (GDP)，在死亡人数方面发挥着惊人的作用。这基本上生动地反映了这样一个概念：当印度经济表现更好时，死亡人数就会减少。这项研究的重点是找出死亡率的变化是否会影响印度的经济，密切关注 GDP 和不同的经济健康迹象。我们正在使用卡方检验等方法来衡量这些因素之间的联系。我们想表明，如果健康状况改善，经济可能会增长，反之亦然。了解这些材料可以帮助负责人制定更好的计划，以促进人民健康和经济；我们研究论文的目标是深入研究这些数字，看看死亡人数减少、病情改善或实质上类似，是否意味着赚钱和整个国家福祉的好消息。先前的研究（Yadav，2022) [6] 真正探究了印度的经济增长与死亡人数之间的关联；他们发现，当经济表现良好时，死亡人数会减少。似乎 2011 年至 2019 年间，人们死亡率的 46% 与经济表现的好坏有关；人们深刻而根深蒂固地认为，经济好转会使人们更健康。当我开始一个项目时，我会努力讨论其他研究人员 (Farahani et al ., 2009) [3] 的工作，他们研究了印度各州在公共卫生上投入更多资金如何降低人们死亡的可能性。他们的研究结果表明，如果政府在医疗方面的支出增加 10%，死亡的几率就会降低 2%。这似乎对儿童和老年人等高危群体的帮助最大。
数据科学家Renato M. ...
2.8.2兽医。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 2.8.3矩阵。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 54 2.8.4数据范围。 。 。 。 。 。54 2.8.3矩阵。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 2.8.4数据范围。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56 2.8.5 Listas。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 57 2.8.6funçing。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。56 2.8.5 Listas。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 2.8.6funçing。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58 2.8.7兽医总是。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 2.8.8命令应用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60
基于两期SEM-SVM方法的统计分析，用于环境噪声烦恼预测和影响因子的识别
背景和目标：噪声污染是一种环境压力源，主要是由于城市场景中的大量运输而造成的。交通噪音在城市环境中越来越关注，从而影响了公共卫生和福祉。随着城市化的扩展，理解和缓解流量引起的噪声烦恼变得越来越关键。本研究旨在开发一种机器学习模型，以预测沙特阿拉伯利雅得的交通引起的噪声烦恼。该研究探讨了人口统计学，噪声特征和交通状况诸如噪声烦恼之类的因素的影响。方法：在利雅得的21个地点进行了调查，收集了928名参与者的数据。调查包括有关人口统计学的问题（性别，年龄，教育，婚姻状况，职业），交通状况（交通流）和噪音感知（运输噪音，噪音敏感性，感知到的噪音）。采用的采样方法是分层和随机抽样的组合。分层抽样用于确保在调查中按比例表示各种人口统计细分（例如不同的年龄段，性别和教育水平）。结构方程模型用于分析收集的数据并确定因素烦恼的因素。这些重要因素然后用作支持向量机模型的输入变量，旨在预测噪声烦恼。使用均方根误差，平均绝对误差和R平方来评估支持向量机模型的性能。发现：结构方程模型分析表明，性别，年龄，教育水平，交通流量，交通噪音和个人噪声敏感性是噪声烦恼的重要原因。开发的支持向量机模型以1.416的根平方误差和0.90的确定系数达到了高度的精度。噪声敏感性成为影响噪声烦恼的最关键因素。结论：这项研究证明了机器学习的有效性，特别是支持向量机在预测流量引起的噪声烦恼方面的有效性。这些发现突出了个人特征和环境因素在噪声感知中的重要性，并且对于城市规划和缓解噪音策略而言可能是有价值的，从而促进了更弹性的城市环境。对于社区，城市规划师和政策制定者可以使用这些发现来通过实施噪声障碍，优化交通流以及执行更严格的噪音法规来设计无声区域。
纳米材料研究中的人工智能：统计概述
摘要 人工智能 (AI) 在科学技术的各个方面发挥着越来越重要的作用，甚至延伸到日常生活中，它正在开辟新的创新途径。这些途径使得开展高度目标导向的材料研究成为可能，加速材料的合成、对其性质的微调和性能的提高，所有这些都只需最少的测试和更短的时间。这一趋势在纳米材料领域也显而易见。许多国家和研究人员都参与了人工智能，更具体地说是机器学习 (ML) 在纳米材料中的应用，本社论旨在提供人工智能在这一领域的范围和影响的简明统计概述。人工智能正在确立其存在，为未来几年的更大进步奠定基础。本概述重点介绍了近期致力于纳米粒子、量子点、石墨烯、碳纳米管、MXenes 和纳米复合材料中 AI 应用的大量研究。此外，在金属有机骨架 (MOF) 领域，AI 也显示出令人鼓舞的进展。本社论旨在强调 AI 在推动纳米材料研究方面的独特作用。