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呼吸系统疾病危险因素的Logistic回归分析...
呼吸窘迫综合征（RDS）是儿科常见疾病，晚期早产儿因肺脏发育不全易患RDS。1为探讨晚期早产儿发生RDS的危险因素，本研究采用logistic回归分析方法对相关因素进行筛选和分析。临床上，晚期早产儿往往同时存在多种危险因素，如妊娠期并发症、出生时窒息、产后感染等，这些因素可能单独或联合作用导致RDS的发生。2-5Logistic回归分析可以定量评估这些因素对RDS发生的影响，并计算出各因素相应的比值比和95%可信区间，从而更好地了解危险因素的特点。因此，本研究选取2020年1月至2023年1月在秦皇岛市妇幼保健院出生的1605例早产儿作为研究对象，探讨晚期早产儿发生RDS的危险因素。
线性回归模型预测实验科学专业学生人工智能的使用情况
本研究建立在技术整合在高等教育中日益重要的地位，特别是在教育环境中人工智能 (AI) 的使用。背景研究强调，教育项目中对人工智能培训的探索有限，尤其是在拉丁美洲。人工智能在教育实践中变得越来越重要，影响着包括实验科学在内的各个学科能力的发展。本研究旨在描述钦博拉索国立大学实验科学教育项目学生在人工智能、人工智能使用和数字资源方面的专业能力之间的相关性。在方法上，采用了定量方法，涉及对 459 名学生进行结构化调查。使用多元回归模型进行数据分析，以建立对人工智能使用的预测见解。开发了一个多元线性回归模型来预测这些学生的人工智能使用情况。分析显示，人工智能能力、人工智能使用和数字资源之间存在显著相关性。回归模型强调，人工智能能力和数字资源都是人工智能使用的重要预测因素。这些发现强调了发展人工智能能力和提供数字资源访问权限以加强人工智能在教育实践中有效使用的重要性。讨论了局限性和未来的研究方向。
靶向降解 KRASG12V 可在体内引发有效且持久的肺腺癌消退
1 癌症分子机制项目，癌症研究中心 (CIC)，CSIC-萨拉曼卡大学，萨拉曼卡，西班牙 2 生物医学研究所 (IRB 巴塞罗那)，巴塞罗那科学技术研究所 (BIST)，西班牙巴塞罗那 3 癌症转化和临床研究项目，CSIC-大学癌症研究中心 (CIC)萨拉曼卡，萨拉曼卡，西班牙 4 纳瓦拉大学，应用医学研究中心，实体瘤项目，潘普洛纳，西班牙 5 肿瘤与发育生物学实验室 (LBTD)，GIGA-Cancer，列日大学，列日，比利时 6 动物实验服务，萨拉曼卡大学，萨拉曼卡，西班牙 7 分子生物技术和健康科学系，大学分子生物技术中心都灵，都灵，意大利 8 采购计划，加泰罗尼亚肿瘤研究所 (ICO)，L'Hospitalet de Llobregat，巴塞罗那，西班牙 9 Departament de Química Inorgànica i Orgànica，Universitat de Barcelona，巴塞罗那，西班牙 # 共同第一作者 * 共同通讯作者：d.santamaria@usal.es & cristina.mayor-ruiz@irbbarcelona.org
回归系数测试的剩余置换测试
当协变量p的尺寸可以达到样本量n的恒定分数时，我们考虑测试单个系数是否等于线性模型中的问题。在这个制度中，一个重要的主题是提出具有有限型构图的有效尺寸控制的测试，而无需噪声遵循强烈的分布假设。在本文中，我们提出了一种称为剩余置换测试（RPT）的新方法，该方法是通过将回归残差投射到原始设计矩阵和置换设计矩阵的柱子空间的空间正交中来构建的。rpt可以在固定设计下以可交换的噪声在固定设计下实现有限的人口尺寸有效性，每当P 此外，对于重型尾部噪声， rpt均具有渐近强大的功能，该噪声（1 + t）的订单矩至少在t∈[0，1]中至少属于n -t/（1 + t）阶时。 我们进一步证明了这种信号大小的要求在最小值意义上本质上是最佳的速率。 数字研究结合了RPT在具有正常和重尾噪声分布的各种模拟设置中表现良好。rpt均具有渐近强大的功能，该噪声（1 + t）的订单矩至少在t∈[0，1]中至少属于n -t/（1 + t）阶时。我们进一步证明了这种信号大小的要求在最小值意义上本质上是最佳的速率。数字研究结合了RPT在具有正常和重尾噪声分布的各种模拟设置中表现良好。数字研究结合了RPT在具有正常和重尾噪声分布的各种模拟设置中表现良好。
Tiktok运动中社会影响理论的见解使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
机器学习（ML）正在通过简化健康保险费的预测来重塑医疗保险，从而使保险公司可以为消费者提供更多个性化和高效的服务。本文介绍了一种基于回归的新型模型，旨在根据个人特征准确预测健康保险成本，从而弥合保险公司与保单持有人之间的差距。利用人工神经网络（ANN），该模型考虑了关键因素，包括年龄，性别，体重指数，受抚养人的数量，吸烟状况和地理位置，以更精确地预测高级成本。我们的方法证明了对传统方法的进步，在实验试验中实现了92.72％的预测准确性。这种高性能强调了该模型提供量身定制的高级估计的能力，从而通过提供公平和数据驱动的定价来提高客户满意度。这项研究进一步通过关键绩效指标来评估模型的功效，确认其稳健性和实用性适用于旨在采用ML进行个性化医疗保险的保险公司。拟议的模型有助于数字健康保险领域，为当今技术驱动的医疗保健景观中的保险公司和消费者提供了可扩展且数据丰富的方法。
基于线性回归的算法仍可以成功识别微生物官能团，尽管生态函数的非线性
微生物群落在各种环境中起关键作用。预测它们的功能和动力学是微生物生态学的关键目标，但是这些系统的详细描述可能是非常复杂的。一种处理这种复杂性的方法是诉诸于更粗糙的表示。几种方法试图以数据驱动的方式识别微生物物种的有用群体。最近的工作在从头发现时，使用像线性回归这样简单的方法来预测给定功能的粗略表示，对多个物种甚至单个这样的群体（Ensemble-Biterient优化（EQO）方法）进行了一些经验成功。将社区功能建模为单个物种贡献的线性组合似乎很重要。但是，确定生态系统的预测性过度的任务与预测功能的任务不同，并且可以想象，前者可以通过比后者更简单的方法来完成。在这里，我们使用资源竞争框架来设计一个模型，在该模型中，要发现的“正确”分组是良好的定义，并使用合成数据来评估和比较基于回归的三种方法，即先前提出的两个和我们介绍的两个方法。我们发现，即使函数明显非线性，基于回归的方法也可以恢复分组。该多组方法比单组EQO具有优势。至关重要的是，模拟器（线性）方法的表现可以胜过更复杂的方法。
基于自主地面车辆的基于增强学习的运动计划深度回归的不确定性定量指标
在机器人或其他物理系统上部署深层神经网络时，学到的模型应可靠地量化预测性不确定性。可靠的不确定性允许下游模块推理其行动的安全性。在这项工作中，我们解决了不确定性量化的指标。具体来说，我们专注于回归任务，并研究稀疏误差（AUSE），校准误差（CE），Spearman的等级相关性和负模样（NLL）下的区域。使用多个数据集，我们研究了这些指标在四种典型类型的不确定性下的行为，它们在测试集的大小上的稳定性以及揭示其优势和缺点。我们的结果表明，校准误差是最稳定，最容易解释的度量，但是Ause和NLL也具有各自的用例。我们不建议您评估不确定性的Spearman等级相关性，并建议用Ause代替它。
使用智能报告和回归模型的原始文章运动员绩效预测
1,2，教育科学和培训工程学多学科实验室（LMSEIF）。运动科学评估和体育锻炼教学。摩洛哥哈桑二世卡萨布兰卡大学的普通高中（ENS-C）。在线发布：2024年8月31日被接受出版：2024年8月15日doi：10.7752/jpes.2024.08214摘要：这项研究探讨了报道的数据和预测分析作为运动员培训计划的长期生成方法的使用。从607名高等教育学生那里收集的数据（平均年龄= 16.86； STD = 1.22），包括从物理测试和活动记录中进行的测量。数据集包含29个变量，这些变量是对培训程序的预测准确性的。我们利用Microsoft Azure机器学习来确定特征对结果的重要性，并利用Power BI可视化聚合特征对跑步距离的影响。初步发现表明，专注于训练工作的最佳年龄范围在16至17岁之间。该结果由Spearman相关系数为0.42支持，根据关键骨料特征规定了年龄组和预测的性能结果之间的中等正相关关系。特别是四个关键特征会显着影响性能，而其他变量的影响很小。该研究强调了这些总特征在预测训练成功方面的重要性。总而言之，该研究强调了强大的报告过程的重要性以及在制定培训计划中使用预测分析的重要性。它标识了四个关键特征，这些功能对实现的性能产生了重大影响。虽然这四个功能至关重要，但研究还承认，尽管有影响力较小，但其他变量仍然可能影响结果。这种全面的数据收集和分析方法为优化运动员培训计划提供了坚实的基础，以确保培训工作既有目标又有效。这些发现为旨在通过数据驱动的培训策略提高运动表现的教练和体育科学家提供了宝贵的见解。关键字：绩效优化，运动分析，数据驱动培训。简介
烯醇酶抑制剂作为Naegleria Fowleri感染的治疗铅
前糖尿病是一种疾病，其特征是空腹葡萄糖（IFG），葡萄糖耐受性受损（IGT）或糖化糖化的血红蛋白A1C（HBA1C）水平在5.7％和6.4％[1]之间。20-79岁的成年人中，2021年IFG和IGT的全球流行率为5.8％和9.1％。到2045年，IFG和IGT的全球流行率预计分别增加到6.5％和10.0％[2]。根据美国糖尿病协会（ADA）专家小组的说法，糖尿病前期70％的人最终将发展为糖尿病[3]。前糖尿病与患2型糖尿病（T2DM）的风险增加有关，与正常血糖症相关[4]。此外，对129项前瞻性研究的荟萃分析表明，前糖尿病与心血管疾病（CVD），癌症和全因死亡率的风险增加有关，中位随访9。8年[5]。临床试验表明，对正常血糖的回归与未来糖尿病的降低和CVD风险有关[6，7]。因此，对糖尿病前期及其危险因素的筛查以及从糖尿病前期恢复正常血糖很重要。胰岛素抵抗（IR）和β细胞功能障碍中的缺陷是从正常血糖到糖尿病到前和T2DM的进展的关键因素[8，9]。胰岛素抵抗的代谢得分（MetS-IR）是评估健康和高危个体中心脏代谢风险的指数，也是筛查胰岛素敏感性的有希望的工具[10]。然而，在患有人群的个体中尚未探索MetS-IR与回归与正常血糖的关联。在预测未来的T2DM [10]中，已经证明Met-S-IR比甘油三酸酯葡萄糖（TYG）指数和甘油三酸酯与高密度脂蛋白胆固醇（TG/HDL-C）的比率更好[10]。先前的研究表明，TYG指数与TG/HDL-C比率之间的负相关和非线性关联与糖尿病前期的正常血糖症的回归[11，12]。在这项研究中，我们旨在评估中国人患有前糖尿病的中国成年人中MetS-IR与正常血糖的回归之间的关联。在这项研究中，我们旨在评估中国人患有前糖尿病的中国成年人中MetS-IR与正常血糖的回归之间的关联。