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单变量和多变量方差分析
一位经济学家收集了去年生产电子计算设备的公司样本的生产率改进数据。这些公司根据过去三年的平均研发支出水平进行分类（低、中、高）。研究结果如下（生产率改进的衡量标准为 0 到 100）。假设具有通常假设的方差分析模型是合适的。
和自由结单变量最小二乘数据近似...
8 结点放置策略 9 8.1 手动方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 8.5 基于消除趋势的方法 . ... . ...
通过多项式样条函数进行固定和自由结单变量最小二乘数据近似
8 结点放置策略 9 8.1 手动方法 . ... . ... . 22 8.11 结点初始化和候选结点位置 . . . . . . . . . . 22
通过多项式样条函数进行固定和自由结单变量最小二乘数据近似
8 结点放置策略 9 8.1 手动方法 . ... . ... . 22 8.11 结点初始化和候选结点位置 . . . . . . . . . . 22
通过多项式样条函数进行固定和自由结单变量最小二乘数据近似
8 结点放置策略 9 8.1 手动方法 . ... . ... . 22 8.11 结点初始化和候选结点位置 . . . . . . . . . . 22
通过多项式样条函数进行固定和自由结单变量最小二乘数据近似
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Biocrates Kit技术
数据处理（例如，值的处理 background information) Descriptive statistics (e. g. mean, median, SD, IQR) Univariate statistics Significance testing (e. g. p-values, false discovery rates) Fold changes Multivariate statistics (e. g. PCA, PLSDA, cluster analysis) Data visualization (e. g. box plots, score plots, heatmaps)background information) Descriptive statistics (e. g. mean, median, SD, IQR) Univariate statistics Significance testing (e. g. p-values, false discovery rates) Fold changes Multivariate statistics (e. g. PCA, PLSDA, cluster analysis) Data visualization (e. g. box plots, score plots, heatmaps)
经济分析的定量方法 - 我
模块III - 单变量分析单变量分析：频率表，数据频率多边形的表示，OGIVES和PIE图。中央趋势的度量 - 算术平均值，中值，模式，几何平均值和谐波平均值 - 。分散度的度量：分散的绝对和相对度量 - 范围，四分位数偏差，平均偏差和标准偏差，变异系数 - 洛伦兹曲线 - Gini系数 - 偏度和峰度。
非小细胞肺癌患者的相关肺炎
结果：有41例患者患有CIP，CIP的发病率为18.5％。单变量和多元逻辑回归分析表明，预处理血红蛋白（HB）和白蛋白（ALB）水平是CIP的独立危险因素。单变量分析表明，胸部放射疗法的病史与CIP的发生率有关。CIP组和非CIP的中值OS分别为15.63个月和30.50个月（HR：2.167; 95％CI：1.355-3.463，p <0.05）。单变量和多变量COX分析表明，高嗜中性粒细胞与淋巴细胞比（NLR）水平，低ALB水平和CIP的发展是独立的预后因素，用于治疗ICIS治疗的晚期NSCLC患者的OS差。此外，早期发作和高级CIP与亚组中的OS较短有关。
多元分析揭示了工作记忆负荷的可概括的人类电生理特征
抽象工作记忆（WM）是一个在线内存系统，对于在正在进行的认知处理过程中以快速访问状态保持注入至关重要。因此，在提供WM载荷的时间解析索引的方法中具有很强的价值。尽管已经确定了单变量的EEG信号随着WM负载而变化，但多变量分析方法的最新进展表明，可能会有丰富的信息来源不会产生可靠的单变量标志。在这里，使用了四项已发表研究的数据（n = 286和> 250,000个试验），我们证明了对脑电图电压地形的多元分析提供了对WM中存储的项目数量的敏感指数，这些索引概括为新型人类观察者。此外，多元负载检测（“ MVLOAD”）可以在单试级别提供强大的信息，超过现有单变量方法的灵敏度。我们表明，此方法以（1）独立于备忘录的空间位置的方式跟踪WM负载，（2）足够精确地在存储的项目数量中划分项目划分，（3）可在不同的任务和刺激显示的跨个体差异，以及（4）与wm wm行为中的个体差异相关。因此，这种方法为单变量分析方法提供了强大的补充，并阐述了人类在线内存存储的时间解决方案。