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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）。
教学大纲统计
目的是提供对广泛适用于工商管理的统计和相关技术的理解。仅假定一个定量方法的基本知识。应避免一种纯粹的理论方法，重点应放在与解决业务问题解决方案有关的应用上。目的是培养了解统计概念并可以解释统计的经理。推荐教科书1。应用业务统计，Wegner：Juta或统计方法和财务计算。Willemse：Juta 2。金融数学：一种计算方法，年轻：柔塔补充阅读定量技术用于管理决策。redelingingys er al：Butterworth教学大纲收集和数字信息的预设：问卷，访谈，制表分析和解释。图，图表和图。频率表，直方图，条形图，Z-Curve，饼图。定量技术的数学基础：算术程序，代数方法。业务计算：简单而复杂的兴趣；折旧。;还款。描述的数值度量：中心趋势的度量 - 平均值和中位数。对进一步措施的理解，例如百分位数，十分位数和四分位数，四分位间距。相对分散，标准偏差，变异系数。形状的度量 - 偏度，峰度和在商业环境中使用这些措施的方法。
马里兰州环境部综合项目...
本节与多州为开发切萨皮克湾总最大日负荷 (TMDL) 和全州范围内的氮减排工作直接相关。本节优先考虑对切萨皮克湾最有利的项目，考虑由此产生的氮减排量和基于减排将发生的 8 位数流域的营养物减排相对有效性 (RE)。RE（计算为输送因子乘以河口有效性）是衡量 8 位数流域的河流边缘营养物负荷对切萨皮克湾主干流溶解氧的影响的指标。本节中的分数将根据总氮 (TN) 减排量和该减排的 RE 授予，如下面的步骤 1 和 2 中所述。
由NOAA海洋勘探与研究办公室支持的文章的文献分析
文献计量研究人员最近同意，应使用百分位数而不是平均值来评估纸张计数。在此方法中，分配了一份论文的百分位等级（前1％，前10％等）基于其引用数量与给定集中所有其他论文的计数相比。的论文集，例如作者或研究小组的论文，以计算那些具有引用数量的论文的百分比（或一组百分位数）。实际上，研究人员倾向于专注于论文的百分比，其中引用数量排名在同一年和主题类别的同一数据库中所有论文中排名前10％。有关此方法的更多信息，请参见（Bornmann等人2012年； Leydesdorff等，2011； National Science Board 2012； Waltman等，2012年）。
工作质量和经济流动性
来源：作者对PSID数据的分析。注意：标记为“相对”的列报告了一个线性概率回归模型，该模型估算了1984年劳动收入分布中底部两个五分位数的工人之间的关系，转向了相应的1994年分布和工作特征的较高五分之一。标记为“绝对”的色谱柱报告了一个线性回归模型，该模型估计了1984年在1984年至1994年之间劳动收入分布中底部两个五分位数中工人的名义，累积收入增长的关系。包括人口统计学，教育和就业状况的控制，但没有报告。标准错误在括号中。* =在0.05水平下有效。
anh_dd_065-oxera-review-leakage.pdf
图1.5 RORE在AMP7期间与泄漏减少PCL相关的影响，四分位数的泄漏每1,000公里的电源长度和每个物业性能的泄漏（1/4是最高表现的四分位数，4/4是最差的四分位数）18图1.6 Pr19 pr19 pr1 pr1 rore rore rore the Is-performiation the Is-perfortion the Is-perfortion the Is-performiation the Is-performiation the Is-perfortion the Is-perfortion the 4/4/4/表现最差的四分位数）19图2.1 Anglian和工业AMP8 PCL反对历史表现：i。每1,000公里的电源； ii。per 100,000 property 22 Table 2.1 PR24 leakage allowances and proposed leakage reductions in AMP8 23 Figure 2.2 Average enhancement funding received by companies, by quartiles for leakage performance implied by 2029–30 PCLs 25 Figure 2.3 PR24 leakage ODI risk model, P10 and P90 RoRE (%) 27 Figure 3.1 Expenditure to reduce leakage (enhancement): first four years of AMP7 against PR24 DD allowance, £m (2022–23) 31 Figure 3.2 Expenditure to reduce (enhancement) and maintain (base) leakage: first four years of AMP7 against PR24 DD allowance, £m (2022–23) 32 Table 3.1 Leakage model specifications, including 2023– 24 data 35 Figure 3.3 Leakage performance (ML/d) per mains (vertical axis) and per property (horizontal axis) in 2023–24 37图3.4 Ofwat对Anglian泄漏增强的评估，£m（2022-23）39图3.5替换主管以减少泄漏单位成本范围（£/米）42图3.6替换，替换电源以降低泄漏成本，以减少每毫升/d的收益（£，000 000 000千元/d）43
连接竞争 - 物流绩效指数 (LPI)
2.3 2012-23 年 LPI 得分分布 16 2.4 2018 年和 2023 年按 LPI 五分位数划分的及时性得分 16 2.5 按收入群体划分的 2023 年 LPI 得分分布 16 3.1 进口前置时间是 2022 年国际航运波动的最大驱动因素 20 3.2 进口停留时间分布示例 20 3.3 全球平均停留时间的分散性 21 3.4 2022 年 5 月至 10 月集装箱进出口停留时间与 2023 年 LPI 得分（按国家划分） 21 3.5 集装箱港口出口停留时间与进口停留时间 23 3.6 2022 年 5 月至 10 月进口停留时间和比较值的异常值 23 3.7 集装箱航运平均连通性与 2023 年 LPI 得分五分位数之间的关联 25 3.8 航空和邮政服务的平均入境连通性与 2023 年 LPI 得分五分位数之间的关联 26 3.9 大多数海洋经济体的航运连接不到 20 个，并且依赖转运 26 4.1 对环保航运选择的需求，按目的地 LPI 得分五分位数划分 30 A4.1 Cargo iQ 里程碑 56 A4.2 Cargo iQ 数据集的国家覆盖范围，按世界银行区域划分 56 A4.3 万国邮政联盟数据集的国家覆盖范围，按世界银行区域划分 58 A4.4 TradeLens 数据模型 59 A4.5 集装箱运输的三个阶段 59 A4.6 MDS 转运和海洋交通数据集的国家覆盖范围，按世界银行区域划分 60 A7.1 按地点和国家收入组划分的受访者数量 67 A7.2 按运输方式和经济活动类型划分的受访者 68 A8.1 2007-22 年研究文献中 LPI 数据的使用69