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教学大纲
课程大纲 课程要求： 课堂参与（20%）。本课程的每节课分为两部分：（1）简要介绍主要概念以及如何将每篇阅读材料置于更广泛的文献和辩论中；（2）关于指定阅读材料的研讨会式讨论以及如何将理论框架与实证研究联系起来。因此，所有学生必须在课前完成阅读作业并积极参与课堂讨论。除非有记录的紧急情况，否则本课程不允许缺课两次以上。 讨论论文（每篇 20%）。学生需要为选定的两个星期写一篇讨论论文。论文应展示学生自己对必读材料的批判性评价。 期末考试（40%）。5 月 28 日将有一场课堂期末考试，内容包括指定阅读材料和讲座。先决条件：希望学生愿意参与基本的统计模型。许多阅读材料使用 OLS、Logit 和 Probit 等模型展示统计分析。本课程不训练学生
巴林
资料来源：谁东地中海地区卫生天文台；世卫组织全球健康天文台。注意：UNICEF/WHO/WH/WB关节儿童营养不良的营养不良估计值使用具有异质误差项的惩罚纵向混合模型以Logit（Log-ODDS）量表进行建模。使用JME Country数据集生成了以国家数据源的收集来生成的国家建模估计值。由于这种方法，估计可能与对成员国的官方估计有所不同（即，在给定年份中对特定国家的家庭调查的阻碍率并未报告为当年该国家的患病率；而不是该国的流行率；而是它以建模的估计为代表）。此处描述了方法：https：//www.who.int/publications/i/item/9789240025257。浪费定义为重量高的百分比，比中位数低两个或多个标准偏差。发育迟缓定义为高度的百分比，比中值低两个或多个标准偏差。超重定义为重量高的百分比，高于中位数两个或多个标准偏差。
患者对于华氏巨球蛋白血症治疗方案的偏好：离散选择实验
摘要简介：过去几十年来，华氏巨球蛋白血症 (WM) 的治疗方案迅速增多。然而，对于首选治疗方法尚无共识。因此，患者的偏好在制定个性化治疗计划时变得越来越重要。然而，WM 患者对其治疗方案的优先考虑和观点仍不清楚。我们使用离散选择实验 (DCE) 评估了 WM 患者的治疗偏好。方法：采用混合方法来识别和选择属性/级别。DCE 问卷包括五个属性：药物类型（靶向治疗与化疗）；给药频率和途径；5 年无进展生存期 (PFS)；不良事件；继发性恶性肿瘤风险。正交设计和混合 Logit 面板数据模型分别用于构建选择任务和评估患者偏好。结果：330 名 WM 患者参与了该项目。总共有 214 份（65%）完整的问卷被纳入数据分析。 5 年 PFS，其次是继发性恶性肿瘤风险，是做出治疗选择的最重要因素。至于副作用，患者选择避免
影响越南河内蔬菜生产采用高科技的因素
在数字经济发展的背景下，高科技蔬菜生产正成为越南农业发展的重点。本研究旨在确定河内当地农民在蔬菜生产中采用高科技的因素。我们利用计划行为理论和其他农民的个人、社会和经济因素来建立实证模型和假设。通过对河内 450 名蔬菜生产者的调查收集了原始数据，采用整群抽样结合随机选择的方法。然后，使用二元 Logit 模型分析影响因素的影响。结果表明，有 7 个因素对农民在蔬菜生产中应用技术的决策有显著影响，包括对高科技生产的态度、信息获取、农场规模、推广组织成员、教育水平、信贷获取和感知行为控制，其中态度变量是影响最大的因素。提出的主要管理建议包括加强技术信息的获取、提供示范访问、提供更多的推广服务、提高社会包容性和为蔬菜生产农民提供高科技培训。
对“低成本”航空接受意愿的实证评估...
摘要 本研究旨在调查乘客对低成本航空运输服务的偏好和接受意愿。选择实验用于研究乘客对低成本航空运输服务的一系列服务属性的选择。多项逻辑模型的结果表明，乘客愿意接受低成本航空运输服务，他们的偏好与他们的社会经济特征和出行行为密切相关。鼓励航空公司管理人员和政策制定者在考虑乘客社会人口特征和出行行为的重要作用的同时，更加关注低成本航空运输服务的吸引力。本研究通过提供接受意愿计算作为一种战略工具来评估在尚未提供此类服务的发展中国家和欠发达国家提供低成本航空运输的可行性，为相关知识体系做出了贡献。关键词：低成本航空公司、陈述偏好、选择实验、接受意愿、伊朗。JEL 分类：M390；M000 1。简介
通过机器学习预测德国的衰退
本文使用机器学习来预测德国经济中的业务周期，其中具有73个指标的高维数据集，主要来自经合组织的主要经济指标数据库，涵盖了1973年至2023年的时间段。顺序浮动前进选择（SFF）用于选择最相关的指标并构建紧凑，可解释和性能模型。因此，使用正规化回归模型（Lasso，Ridge）和基于树的分类模型（随机森林和Logit Boost）用作挑战者模型，以优于包含术语扩展作为预测指标的概率模型。所有模型均经过1973 - 2006年的数据培训，并从2006年开始对持有样本进行了评估。研究表明，建模衰退所需的指标较少。使用SFF构建的模型最多有11个指标。此外，研究环境表明，许多指标在时间和业务周期之间都是稳定的。机器学习模型被证明在定量宽松期间（术语传播的预测能力减少时）在预测衰退时特别有效。这些发现有助于对在经济预测中使用机器学习的持续讨论，尤其是在有限和不平衡数据的背景下。
人工智能在电动汽车充放电调度和动态定价中的应用：综述
摘要：如果电动汽车 (EV) 的充电和放电不能得到充分协调，其高普及率将给现有的电力输送基础设施带来负担。动态定价是一种特殊的需求响应形式，可以鼓励电动汽车车主参与调度计划。因此，电动汽车充电和放电调度及其动态定价模型是重要的研究领域。许多研究人员专注于基于人工智能的电动汽车充电需求预测和调度模型，并认为人工智能技术比传统的优化方法（如线性、指数和多项逻辑模型）表现更好。然而，只有少数研究关注电动汽车放电调度（即车辆到电网，V2G），因为电动汽车将电力放电回电网的概念相对较新且不断发展。因此，需要回顾现有的电动汽车充电和放电相关研究，以了解研究差距并在未来的研究中做出一些改进。本文回顾了电动汽车充电和放电相关研究，并将其分为预测、调度和定价机制。本文确定了预测、调度和定价机制之间的联系，并指出了电动汽车放电调度和动态定价模型的研究空白。
pdp：部分依赖图
approx 逻辑指示是否计算更快但近似的边际效应图（精神上类似于 plotmo 包）。如果为 TRUE ，则 partial() 将计算 pred.var 中指定的预测因子的预测，同时保持其他预测因子不变（plotmo 的作者 Stephen Milborrow 称之为“穷人的部分依赖”函数）。默认值为 FALSE。注意，这也适用于 ice = TRUE。警告：此选项目前是实验性的。使用风险自负。可以（并且可能更安全）通过将特定的“样本”观察传递给 train 参数并手动指定 pred.grid 来手动执行此操作。quantiles 逻辑指示是否使用 pred.var 中列出的连续预测因子的样本分位数。如果 quantiles = TRUE 且 grid.resolution = NULL，则样本分位数将用于生成计算部分依赖性的联合值网格。 probs 概率的数字向量，值在 [0,1] 之间。（超出该范围的最大 2e-14 的值将被接受并移至附近的端点。）默认值为 1:9/10，对应于预测变量的十分位数。当 quantiles = TRUE 时，这些指定对 pred.var 中列出的连续预测变量使用哪些分位数。trim.outliers 逻辑指示在生成计算部分依赖性的联合值网格之前是否从 pred.var 中列出的连续预测器中修剪异常值（使用简单的箱线图方法）。默认值为 FALSE。type 字符串指定监督学习的类型。当前选项为 "auto" 、 "regression" 或 "classification" 。如果 type = "auto" ，则 partial 将尝试从 object 中提取必要的信息。inv.link 函数指定在计算部分依赖函数之前要应用于预测的转换（实验）。默认值为 NULL（即不进行转换）。此选项旨在用于允许非高斯响应变量（例如计数）的模型。对于这些模型，默认情况下，预测通常不会在原始响应尺度上返回。例如，泊松 GBM 通常在对数尺度上返回预测。在这种情况下，设置 inv.link = exp 将返回响应（即原始计数）尺度上的部分依赖函数。which.class 整数指定将预测概率矩阵的哪一列用作“焦点”类。默认使用第一个类。仅用于分类问题（即当 type =“classification”时）。prob 逻辑值指示分类问题的部分依赖是否应在概率尺度上返回，而不是中心 logit。如果为 FALSE ，则部分依赖函数与 logit 的尺度相似。默认值为 FALSE。recursive 逻辑指示是否使用 Friedman (2001) 中描述的加权树遍历方法。这仅适用于从类“gbm”继承的对象。默认值为 TRUE，这比用于所有其他模型的精确蛮力方法要快得多。（基于 plot.gbm 背后的 C++ 代码。） plot 逻辑指示是否返回包含部分依赖值的数据框（ FALSE ）或直接绘制部分依赖函数（ TRUE ）。默认值为 FALSE 。有关绘图详细信息，请参阅 plotPartial。
AI技术专业和国家竞争力
本研究调查了影响人工智能（AI）技术专业化的因素，这是民族竞争力的关键要素。我们利用了一个揭示的比较优势矩阵来评估各个国家 /地区的技术专业化，并采用了三向固定效应的logit模型来检查AI专业化与其决定因素之间的关系。结果表明，人工智能技术的发展与一个国家先前存在的技术能力取决于，这显着影响了新兴领域的AI专业化。此外，这项研究表明，科学知识对技术专业化有积极的影响，强调了将科学进步与技术领域相结合的必要性。尽管复杂的技术学家对AI的专业化产生了积极影响，但其效果并不像科学知识的效果。这表明，在迅速发展的领域（例如AI）中，将新的科学知识纳入相关行业可能比仅仅促进现有技术超过竞争对手更有利。这个见识点国家致力于增强新领域的AI竞争力，强调了科学和技术能力的重要性，以及新颖的AI知识与所塑造部门的整合。这项研究为技术和经济发展较低的国家的决策者提供了关键的指导，因为这些国家可能没有通过提高技术复杂性来促进AI专业化所需的技术基础设施。
生物医学信号处理和控制 - 包裹：沃里克
随着现代数字技术的出现，正在从便携式可穿戴设备中获取生理信号（例如心电图），这些设备用于非侵入性慢性疾病管理（例如1型糖尿病）。糖尿病管理需要对血糖进行实时评估，这对于临床复杂性和侵入性而导致小儿人群繁琐。因此，实时非侵入性血糖估计现在对于有效的糖尿病管理是关键的。在本文中，我们提出了一个自动提取的BEAT形态的小儿种群实时非侵入性血糖估计的自我发作的深神网络回归。第一阶段基于由卷积神经网络驱动的基于自我注意的长短期记忆的形态学提取器，以根据时间上下文突出局部特征。第二阶段基于由多层感知器驱动的形态回归剂，并具有辍学和批准化，以避免过度拟合。我们通过logit模型进行了特征选择，然后是Spearman在功能之间的相关性，以避免功能冗余。我们对我们的模型进行了培训，该模型是从T1D儿科人群中获得的公开可用的MIT/BIH-PHYSIONET数据库和生理信号。我们通过Clarke的网格误差进行了评估，以分析不同血糖条件下血值范围的估计精度。结果表明，在临床上可接受的范围内，我们的工具以89％的精度优于现有的回归模型。基于BEAT形态的建议模型显着超过了基于HRV特征的模型。