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World File Search Systemmultivariate
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。
多元统计和机器学习
4.1主体成分散射虹膜花数据的图。。。。。。72 4.2主要组件瑞士钞票数据。。。。。。。。。。。。。。77 4.3瑞士钞票数据的病房聚类。。。。。。。。。。。。。。。。78 4.4瑞士钞票数据的平均链接聚类。。。。。。。。。。78 4.5瑞士钞票数据的完整链接聚类。。。。。。。。。79 4.6瑞士钞票数据的单个链接聚类。。。。。。。。。。。79 4.7虹膜花数据的原始四个变量的成对散点图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。84 4.8在组误差内和之间，依赖组数的依赖性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86 4.9两个正常分布与两种模式的混合物。。。。。。。。90 4.10两个正常分布与单个模式的混合物。。。。。。90 4.11两个双变量正常分布与两种模式的混合物。。92 4.12混合模型与虹膜花数据的McLust拟合。。。。。。。。。。97 4.13 mclust BIC图选择了虹膜花数据的最佳组数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98
多元混合模型中随时间变化的关联
多元混合模型中随时间变化的关联：在体育分析中的应用 导师：Lisa McFetridge 博士 足球是世界上最受欢迎的运动之一，全球有超过 35 亿球迷。2021 年，足球的全球价值估计为 30.2 亿美元，预计到 2027 年将达到 38.7 亿美元。由于在这项运动中取得成功可以获得巨额经济回报，近年来，所有主要足球俱乐部都开始大量投资于大数据分析以及将统计和机器学习方法应用于体育分析。可穿戴技术的发展促进了此类投资，该技术可以实时监测健康和表现指标，例如球员在比赛和训练场景中的心率、动作和位置。球员生物标志物的动态变化（例如心率变异性）可作为伪变量来衡量他们对训练计划的适应度、比赛中的表现并发现疲劳的发生。如果正确使用，这些信息可以揭示随时间变化的趋势和模式，从而降低受伤风险、促进恢复并最终帮助球员提高健康和表现 (Viegas 2024)。可穿戴技术通常每秒收集多个观察结果，并在一个赛季内积累大量数据。为了对这种密集的纵向数据进行建模，可以使用多元混合效应模型 (Hickey 2016)。这些方法允许随时间对多个生物标志物或指标进行建模，同时捕捉影响球员内部负荷的不同方面，从而提供关键见解，不仅了解每个生物标志物如何独特地影响球员的健康，还了解不同生物标志物如何相互关联。虽然这些见解很有价值，但多元混合模型目前并未充分利用数据的时变性。当前的方法假设生物标志物之间的关系不会随时间而变化。这种时不变相关性的假设在分析随时间自然演变的信息时可能具有限制性并且可能不切实际。为了更好地捕捉这些关系随时间变化的本质，本项目将开发包含随时间变化相关性的新型多元混合模型方法。本项目将为预测体育分析 (PSA) 小组领导的一系列体育分析工作提供信息。为了最大限度地发挥这项工作的潜在影响力，博士生将与其他 PSA 研究人员以及当地精英足球俱乐部（包括在国家联赛顶级联赛中踢球的俱乐部）密切合作，将尖端的数据驱动决策融入他们的流程并实现预期的现实影响。有关项目的更多详细信息，请联系主要主管 l.mcfetridge@qub.ac.uk。Viegas, JM、Dores, H.、Freitas, A.、Cavigli, L.& D'Ascenzi, F., 运动心脏病学的发展：通向更光明的未来之路, Revista Portuguesa de Cardiologia, 2024; 43 (2), 87-89。Hickey, GL, Philipson, P., Jorgensen, A., & Kolamunnage-Dona, R., 事件发生时间和多变量纵向结果的联合建模：最新发展和问题, BMC Medical Research Methodology, 2016; 16 (1), 1-15。
Mets：多元事件时间的分析
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BMT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32引导。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 Bptwin。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 Calgb8923。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>36 cassewise。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>37 caswisis.test。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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Drumhaz。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>67 Drumhaz。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68
多元生物标志物预测sacituzumab govitecan（...
sacituzumab govitecan（sg）是一种trop-2 ADC，将人源化的抗Trop2单克隆抗体与拓扑异构酶I抑制剂SN-38结合在一起，通过可切除的CL2A链接器5。sg用于两次或多个先前的全身疗法5之后的不可切除或转移性三阴性乳腺癌（TNBC），以及以前曾接受过含铂化学疗法的局部晚期或转移性膀胱癌患者，并且PD-1或PD-1或PD-L1抑制剂6。trop2蛋白的表达，尽管所有客观反应发生在中等或强染色的患者中，但这几乎代表了所有研究人群（88％），提供了层次7的机会7。在Immu-12-01篮子试验中，在9种或更多患者的9种实体瘤类型中的8种观察到了客观反应，其反应率从胰腺癌的0％（0 /16）到TNBC中的33.3％（36/108）8。鉴于在肿瘤类型中观察到的客观反应率的显着差异，我们试图开发SG反应的预测生物标志物。由于我们无法提供来自临床试验的组织样本，因此我们利用了来自晚期实体瘤队列（N = 23,968）的基于可用的下一代测序（NGS）的分子促进数据，以开发多元生物标记物算法，以预测跨毛瘤类型跨瘤物类型的经过观察的目标响应。
认知控制作为多元优化问题
■ 人类和其他动物适应环境的一个标志是我们能够控制自己在不同环境下的思维和行为。研究已经描述了认知控制可以采取的各种形式——包括增强与目标相关的信息、抑制与目标无关的信息以及全面抑制潜在反应——并确定了支撑这些控制类型的计算和神经回路。研究还确定了引发控制分配调整的各种情况（例如，引发表明错误或处理冲突增加的信号的情况），但对于特定情况何时会引起特定控制调整的规则仍知之甚少。最近，通过将控制分配视为决策问题，在这方面取得了重大进展。这种方法已经开发出统一的规范模型，规定了何时以及如何改变激励机制
![ARXIV：2006.03407V2 [QUANT-PH] 2020年9月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b3cb998fdbce89ed9ee799c237ec458de7f385ee.webp)
ARXIV：2006.03407V2 [QUANT-PH] 2020年9月22日
时间序列数据在各种各样的现实应用中都普遍存在，它呼吁Peo-Ple的可信赖和可解释的模型，以理解和完全信任AI Solutions的决定。我们考虑从多变量时间序列数据中构建可解释的分类器的问题。理解此类预测模型的关键标准涉及阐明和量化与分类的输入变量变化的时间的争议。因此，我们引入了一种新颖的，模块化的基于卷积的特征外推和注意机制，同时识别变量以及确定分类输出的时间间隔。我们通过几个基准数据集提出了广泛的实验结果，这些数据集表明所提出的方法超过了多变化时间序列分类任务的最新基线方法。我们的案例研究结果表明，通过采用方法识别的变量和时间间隔相对于可用领域知识是有意义的。
可解释的多元时间序列分类
许多现实世界应用，例如医疗保健，当前的多变量时间序列预测问题。在此类设置中，除了模型的预测准确性之外，模型透明度和解释性至关重要。我们考虑从多变量时间序列数据中构建可解释的分类器的问题。理解此类预测模型的关键标准涉及将时间变化的输入变量对分类变化的贡献。因此，我们引入了一种新颖的，模量的，基于卷积的特征提取和注意机制，同时识别变量以及确定分类器输出的时间间隔。我们通过几个基准数据集提出了广泛的实验结果，这些数据集表明该方法在多变量时间序列分类任务上优于最新基线方法。我们的案例研究结果表明，相对于可用域知识，所提出的方法确定的变量和时间间隔是有意义的。
ODT：最佳决策树算法
描述具有组成响应和欧几里得预测指标的非线性回归。首先使用添加剂记录比率转换对组成数据进行转换，然后使用Rahman R.，Otridge J.和Pal R.（2017），的多元随机森林。