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研究差异丰度研究的统计能力
识别小组之间丰度不同的微生物分类单元（对照/治疗，健康/患病等）对于基础科学和应用科学都很重要。与所有科学研究一样，微生物组研究必须具有良好的统计能力，才能检测出治疗之间的丰度大大不同的分类单元。低功率通过“获胜者的诅咒”导致精确度和偏见估计。几项研究引起了对微生物组研究中低功率的担忧。在这项研究中，我们研究了差异丰度分析中的统计能力。特别是，我们提出了一种新的方法，用于估算在单个分类单元的水平上检测效果的效果大小（折叠变化）和平均丰度的效果的新方法。我们分析了七个实际病例对照微生物组数据集，并开发了一种模拟微生物组数据的新方法。我们说明了力量如何随效应大小和平均丰度而变化；我们的结果表明，典型的差异丰度研究无法检测单个分类单元的变化。
统计推断的计算复杂性
本研讨会的主题是多种情况下统计推断任务的计算复杂性。这是一个相对较新且迅速发展的研究领域。数学统计和计算复杂性的领域已经存在很大程度上是彼此独立的：前者传统上研究了统计或信息限制，而后者主要集中于与恐怖分子（对抗性）造成的输入的组合问题，这些输入并不能准确地反映出数据问题的现实。直到最近十年，研究界才出现了致力于解决界面上的基本问题。我们简要介绍了为什么需要新观点。统计推断中的两个基本询问线长期以来一直是：（i）确定基本统计学（即信息理论）限制； （ii）找到有效的算法实现了这些限制。但是，对于许多结构化的推理问题，尚不清楚统计最佳性是否与有效的合并兼容。统计上最佳的估计器通常需要对可能的结构进行不可行的详尽搜索。相反，对于许多设置，我们知道的计算有效算法在统计学上是次优的，需要更高的信号强度或比理论上的信息更高的数据。这种现象既迷人又令人震惊。相反，实际上相关的基准是计算有效算法的基本统计限制。我们如何找到最佳的有效算法？表明，自数学统计开始以来所研究的这些问题的信噪比（或数据量）的信息理论限制并不是现代高维设置中实际上相关的基准。有效的算法无法达到统计限制时，据说问题具有统计计算差距。在许多观察到的情况下，差距可以很大，因此有效的算法需要的数据级数比理论上的信息要多。对统计计算差距的意识并不是什么新鲜事物，早期的工作表明了人工构建的学习问题中的差距[10，19，20]，而最近的工作着重于统计和计算效率之间的算法[21、20、20、8、9]。现在，数十个重要的高维统计估计问题被认为具有不同的计算和统计限制。这些问题（例如，稀疏的线性回归或稀疏相检索[24，7，11，17]）在实践中无处不在，并且在理论上进行了充分研究，但中央序列仍然存在：计算高效算法的基本数据限制是什么？在更基本的层面上，出于共同的原因而出现的这些统计计算差距是否存在？是否有希望建立一个广泛适用的理论，描述和解释统计计算权衡？
统计报告
利哈伊谷健康网络托普癌症研究所的癌症数据管理部门收集了我们机构中每位癌症患者的完整人口统计、病史、诊断、治疗和健康状况摘要。提取的数据存储在安全的癌症登记数据库中，该数据库是一种软件信息系统，用于收集、管理和分析癌症患者（包括被诊断为良性脑肿瘤的患者和幸存者）的数据。癌症登记处及时、准确地保存数据，以了解癌症发病率、评估治疗效果并确定存活率。反过来，医疗服务提供者以及地方、州和国家机构（包括宾夕法尼亚州癌症登记处 (PCR)、卫生部和癌症委员会的国家癌症数据库 (NCDB)）都会使用这些信息。癌症登记处的数据还为医疗保健提供者、研究人员和公共卫生官员提供了重要信息，以加强监测、推进癌症治疗和研究并改善癌症筛查和预防计划。
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑部 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的方向迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告了成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 中整理出来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
统计503统计学习II：多变量分析
本课程涵盖了现代多元数据分析和统计学习的方法，包括其理论基础和实际应用。主题包括主要组成分析和其他缩小技术，分类（判别分析，最近的邻居分类器，逻辑回归，支持向量机器，决策树，集合方法，神经网络），聚类（K-Means，k-Means，基于层次的聚类，基于模型的方法，基于模型的方法，光谱群 - 倾向），图形的模型和某些基础模型和一些基础。目标是了解什么
基于自然图像统计特征的剪接图像检测算法的研究
1 University of Electronic Science and Technology of China, School of Computer Science & Engineering (School of Cybersecurity), Digital Media Technology, Chengdu, Sichuan, China 2 The University of Chicago, The Division of the Physical Sciences, Analytics, Chicago, IL, USA 3 University of Electronic Science and Technology of China, School of Integrated Circuit Science and Engineering (Exemplary School of Microelectronics), Microelectronics Science and工程，成都，四川，中国4号华盛顿大学，位于圣路易斯，奥林商学院，金融，圣路易斯，莫5哥伦比亚大学，FU工程基金会和应用科学学院，运营研究，纽约，纽约，纽约，纽约州a xiangao1434964964935@gmail@gmail.com，bimonajue.com，bsimonajue.com@yconajue.com@yqmail.com，dd99797979. liyang.wang@wustl.edu，e yucheng576@gmail.com
统计附件 - 欧洲经济预测 – 2024 年春季
1. 国内生产总值 178 2. 季度 GDP 概况（环比） 178 3. 季度 GDP 概况（同比） 179 4. 人均 GDP 179 5. 国内最终需求 180 6. 最终需求 180 7. 私人消费支出 181 8. 政府消费支出 181 9. 总投资 182 10. 建筑投资 182 11. 设备投资 183 12. 公共投资 183 13. 潜在 GDP 184 14. 相对于潜在 GDP 的产出缺口 184
金融合成数据生成的生成对抗网络：评估统计相似性和质量评估
摘要：生成合成数据是一项复杂的任务，需要准确复制原始数据元素的统计和数学属性。在财务，利用和传播实际数据进行研究或模型开发等部门中，由于包含敏感信息，可能会带来很大的隐私风险。此外，真实的数据可能很少，尤其是在获得足够，多样和高质量数据的专业领域很困难或昂贵。这种稀缺性或有限的数据可用性可以限制机器学习模型的培训和测试。在本文中，我们解决了这一挑战。尤其是，我们的任务是合成具有与股票市场的输入数据集相似的数据集。输入数据集是匿名的，由很少的列和行组成，包含许多不一致之处，例如缺失的行和重复项，其值不标准化，缩放或平衡。我们探讨了一种深入学习技术的生成对抗网络的利用，以生成合成数据并评估其质量与输入库存数据集相比。我们的创新涉及生成模仿输入元素的统计属性的人工数据集，而无需透露完整的信息。例如，合成数据集可以捕获原始数据集中观察到的股票价格，交易量和市场趋势的分布。生成的数据集涵盖了更广泛的方案和变化，使研究人员和从业人员能够探索不同的市场状况和投资策略。这种多样性可以增强机器学习模型的鲁棒性和概括。我们根据平均值，相似性和相关性评估我们的综合数据。
统计信号处理和计算学习。pdf
在成功完成该模块后，学生应能够：LO1使用概率LO2设计的原理分析和设计重要的信号处理和机器学习（SPML）算法（SPML）算法，设计可易和有效的递归计算流量，用于在线过滤，以在线过滤和预测标准工程的LO3指定和替代设备的Steelarize in Startien felients in Startion interation felients in Startien felients in Startien felient in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1， （过滤，均衡和系统识别）； and implement Kalman filters in nonstationary filtering scenarios LO5 Compare parametric and nonparametric techniques for temporal and spatio-temporal regression problems LO6 Derive optimal classifiers based on matched probability models, and compare them to off-the-shelf classifiers ( k -means, EM) LO7 Implement optimal transport (OT) solutions to problems of (i) resource allocation, and (ii) training-data repair for AI公平（AIF）研究生属性：负责任地行动的水平 - 独立思考 - 不断发展 - 增强 - 有效地进行交流 - 增强了 - 增强
