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World File Search System估计量
生物统计学简介
这本生物统计学入门教科书鼓励读者考虑所研究问题的完整背景。背景包括数据实际代表什么、为什么以及如何收集数据、是否可以从样本推广到目标人群，以及由于人们拒绝参与研究或研究人员未能从某些样本对象获得所有相关数据而导致数据不完整时会出现哪些问题。虽然许多生物统计学入门教科书在介绍统计检验和估计量方面做得非常好，但它们在介绍背景方面却受到限制。此外，大多数教科书没有强调生物统计学与人们的生活和福祉的相关性。我们编写这本教科书是为了解决这些不足之处，并提供统计方法的良好介绍。我们讨论了背景以及研究设计的重要性，特别是在控制混杂变量和处理回归均值方面。我们在第 1 至 3 章和第 8 章中重点讨论这些问题，并在整本书的示例和练习中再次提出这些问题。
审计法庭日志
可再生能源已成为化石燃料的重要替代品，特别是考虑到后者带来的环境破坏。一个关键问题是，可再生能源的消费可能会加剧预算赤字，因为其成本较高，因此需要政府的大量支持。尽管文献中对这种联系进行了大量的理论讨论，但关于这一主题的实证数据却很少。因此，本研究使用 1995 年至 2022 年的数据，采用三项协整检验和 Pedroni (2001) 的 DOLSMG 技术，调查了 26 个 OECD 国家的可再生能源与预算赤字之间的联系。研究结果表明，在三项不同的测试中，可再生能源消费与预算赤字之间存在显著的协整关系。此外，根据 DOLSMG 估计量，可再生能源利用率增加 1% 与预算余额恶化约 0.53% 相关。此外，基于这些结果，提出了重新设计可再生能源政策的建议。
通过密度比的正交分解来学习皮质肌肉依赖性
皮质脊髓神经途径对于运动控制和移动执行至关重要，在人类中，通常使用并发的电解质学（EEG）和肌电图（EMG）录音来研究它。但是，当前捕获这些记录之间高级和上下文连接性的方法具有重要的局限性。在这里，我们基于密度比的正交分解来介绍统计依赖估计量的新应用，以模拟皮质和肌肉振荡之间的关系。我们的方法通过学习特征值，特征函数和密度比的投影空间从信号实现的实现，解决皮质 - 肌肉连接性皮质的可解释性，可伸缩性和局部时间依赖性来扩展。我们通过实验证明，从皮质肌肉连通性中学到的本征函数可以准确地对运动和受试者进行分类。此外，它们揭示了确认运动过程中特定脑电图通道激活的通道和时间依赖性。我们的代码可在https://github.com/bohu615/corticomuscular-eigen-coder上找到。
EPIC用户手册
➢phas必须调整估计的RHF和DDTF赠款资格的到期或降低的估计量。期望通过资本基金融资计划（CFFP）或能源绩效合同（EPC）借入资金的PHA应将预期收益包括在其估计中。➢phas预计其他大量资金（例如税收抵免收益）应包括这些资金的估计。通过成功申请获得额外CFP资金的PHA，除了授予紧急安全和保障赠款奖励外，还应将奖励授予适当的资金授予的资金授予的授予的金额，从而获得成功申请的资金通知（NOFO）（NOFO）（NOFO）（NOFO）（NOFO）。这可能与授予资金的那一年不同。例如，如果该奖项是在2020年颁发的，但资金来源是2019年，则PHA应将赠款金额增加到其2019年的资金估算中。
一个扩散模型，具有降级盲逆成像的状态估计
解决反向成像问题的任务可以从具有完整信息的输入测量中恢复未知的干净图像。利用强大的生成模型，例如降级扩散模型，可以更好地解决未知清洁图像的分布情况的不利问题的问题。我们提出了一个可学习的基于状态估计量的扩散模型，以将测量中的含量纳入重建过程。与条件扩散模型相比，我们的方法可以充分利用具有计算可行性的预训练的扩散模型，而条件扩散模型需要从头开始训练。此外，我们的管道不需要对图像降解操作员的明确知识，也不需要其形式的假设，就像在测试时使用预先训练的扩散模型的许多其他作品一样。实验在三个典型的逆成像问题（线性和非线性），介入，deblurring和JPEG压缩恢复方面具有与最先进的方法具有综合结果。
人工智能和公司层面的生产力 - Lirias
人工智能 (AI) 通常被视为下一代通用技术，可在众多工业领域快速、深入和深远地应用。新型通用技术的主要特征是能够实现可能提高生产率的新生产方式。然而，到目前为止，只有极少数研究调查了人工智能在企业层面对生产力的可能影响；大概是因为缺乏数据。我们利用企业采用人工智能技术的独特调查数据，并使用德国企业样本估计其生产力效应。我们同时使用横截面数据集和面板数据库。为了解决人工智能采用的潜在内生性，我们还实施了 IV 估计量。我们发现人工智能的使用对企业生产力产生了积极而显著的影响。这一发现适用于人工智能使用的不同衡量标准，即人工智能采用的指标变量，以及公司在其业务流程中使用人工智能方法的强度。
用单光子激光雷达 /作者= kitichotkul，ruangrawee的检测时间在反射率估计中的作用；拉普，约书亚； Goyal，Vivek K /creationDate = 2024年1月9日 /受试者=计算传感，电子和光子设备，信号处理< /div>
摘要 - 在直接的飞行时间单光子激光雷达中，通常使用photon检测时间来估计深度，而检测的数量则用于估计反射率。本文通过提出新的估计量并通过新的分析来统一先前的结果，从而在反射率估算中使用检测时间在反射率估算中使用。在低流量制度中，死亡时间可以忽略不计，我们检查了反射率估计的cram'errao。当深度未知时，我们表明基于检查的估计器几乎可以执行和最大似然估计器，而且令人惊讶的是，不正确的深度估计可以减少反射率估计的均值误差。我们还检查了信号和背景通量的联合估计，我们提出的基于审查的估计器以及最大似然估计器的表现。在高流量制度中，死亡时间不可忽略，我们将检测时间建模为马尔可夫链，并检查一些利用检测时间的反射率估计值。
实际汇率水平的政治经济学
大量理论和实证研究表明，实际汇率 (RER) 低估可能有利于经济发展。那么，为什么各国往往避免推行促进低估的政策，甚至故意追求 RER 高估呢？我们使用 OLS 和 GMM 估计量，通过研究有助于解释 1989 年至 2013 年间 68 个发展中国家和 39 个发达国家基线小组中 RER 低估的国内差异的经济、制度和政策因素来解决这个问题。我们的结果表明，非贸易部门产出份额的增加、出口的进口投入强度和资本账户开放度与 RER 低估程度降低有系统性联系。我们还提供了证据表明，独立的中央银行和民主机构与 RER 高估有关。我们的主要发现对于使用替代规范、度量、估计技术、样本和其他控制变量都是可靠的。对拉丁美洲和东亚的初步比较表明，我们的主要发现得到了有趣的支持。
基于扰动的效应措施
现有的构图特征的现有效应措施对于许多现代应用，例如在微生物组研究中是不足的，因为它们表现出可以通过传统的参数方法对高差异性和稀疏性等性状进行的特质。此外，以公正的方式评估组合物的摘要统计数据（例如种族多样性）如何影响响应变量并不简单。我们提出了一个基于假设数据扰动的框架，该框架定义了对组成本身的可解释的统计功能，我们称其称为平均扰动效应。这些效果自然说明了偏见经常使用边际依赖分析的混淆。我们通过得出依赖摄动依赖性的重复化并应用半参数估计技术来显示如何有效估计平均扰动效应。我们对模拟和半合成数据的经验分析了提出的估计量，并证明了与纽约学校和微生物组数据的数据相比的优势。
肺癌多基因风险评分（PR）对个人水平不确定性对风险分层的影响
抽象背景尽管多基因风险评分（PRS）已成为预测全基因组关联研究（GWAS），肺癌PR的个体准确性以及其对后续临床应用的影响程度的有前途的工具。Methods Lung cancer PRSs and confidence/credible interval (CI) were constructed using two statistical approaches for each individual: (1) the weighted sum of 16 GWAS-derived significant SNP loci and the CI through the bootstrap‑ ping method (PRS-16-CV) and (2) LDpred2 and the CI through posteriors sampling (PRS-Bayes), among 17,166 lung cancer cases and来自国际肺癌财团的欧洲血统的12,894个对照。根据自己的PRS平均/PRS CI与人口水平阈值之间的关系，将个体分为不同的遗传风险亚组。在两种方法的平均标准偏差（S.D.）PRS-16-CV和更大的S.D. 为0.12。 为PRS-Bayes的0.88。 使用PRS-16-CV，只有25.0％的PRS估计值最低的PRS点估计值，而最高十分位数中只有16.8％的人分别以最低和最高的十分位数完全包含其整个95％CI，而PRS-Bayes则无法找到任何合格的人。 使用两个PRS估计量，只有19％的个体一致地确定为具有高遗传风险（> 90％）。 在PRS-16-CV CI鉴定的个体中始终观察到具有较高AUC的风险预测性能，并且最好的风险性能是最好的为0.12。为PRS-Bayes的0.88。使用PRS-16-CV，只有25.0％的PRS估计值最低的PRS点估计值，而最高十分位数中只有16.8％的人分别以最低和最高的十分位数完全包含其整个95％CI，而PRS-Bayes则无法找到任何合格的人。使用两个PRS估计量，只有19％的个体一致地确定为具有高遗传风险（> 90％）。在PRS-16-CV CI鉴定的个体中始终观察到具有较高AUC的风险预测性能，并且最好的风险性能是最好的在考虑CI时，观察到最高的PRS百分位数与最低的相对风险增加（OR = 2.73，95％CI：2.12–3.50：2.12–3.50，p -value = 4.13×10 -15）与使用PRS -16 -CV的平均值相比）。