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World File Search System假设检验
非高斯SVAR模型的局部强大推断
当结构冲击是独立的并遵循非高斯分歧时，结构向量自回旋（SVAR）模型中的所有参数都是局部识别的。不幸的是，当识别数据的此类特征的标准推理方法无法在模型参数的结构函数的范围内获得正确的覆盖范围。对此词，我们提出了一种局部可靠的半参数方法，以进行假设检验并为SVAR模型中的结构功能构建信心集。该方法在存在时完全利用非高斯性，但可以使局部至高斯密度正确的大小/覆盖率。从经验上讲，我们重新访问了两项宏观conomic SVAR研究，在该研究中，我们记录了混合的结果。对于Kilian和Murphy的石油价格模型（2012），我们发现非高斯性可以坚定地识别合理的承认集，而对于Baumeister和Hamilton（2015）的劳动力供应 - 按需模型（2015）并非如此。此外，这些练习强调了使用弱识别稳健方法来评估估计不确定性的重要性，当时使用非高斯性进行识别。
预测血糖水平：非侵入性监测的线性回归方法
这项研究证明了使用包括人口统计学，生理和传感器衍生的变量的数据集估算血糖水平来估算血糖水平的应用。通过严格的数据准备和假设验证，包括使用Box-Cox转换，模型的有效性和性能得到了增强。逐步选择和假设检验促进了该模型的重新构建，保留了关键预测因子，例如年龄，性别，赫特拉特和糖尿病患者，这些预测因素明显增添了葡萄糖水平。排除了NIR阅读和最后食用的非贡献变量，改善了模型的可解释性，而不会损害其预测精度。结果强调了基于回归的非侵入性葡萄糖监测方法的潜力，为糖尿病管理中具有成本效益且可访问的解决方案提供了基础。虽然FNDING突出显示了明显的预测指标和稳健的模型性能，但未来的工作可以探索高级传感器技术和非线性建模技术的集成，以进一步提高预测精度。这些进步可以显着促进改善糖尿病护理，并促进更广泛的非侵入性监测解决方案的采用。
针对阿尔茨海默病的异常代谢
图 1 药物再利用以有效治疗阿尔茨海默病 (DREAM) 研究设计。DREAM 研究的示意性工作流程。步骤 1：阿尔茨海默病 (AD) 是一种广泛的脑部代谢紊乱。对脑组织样本的靶向代谢组学和转录组学分析揭示了与 AD 中糖酵解异常相关的多种代谢途径失调。这些途径被认为是阿尔茨海默病异常代谢 (ADAM) 网络的组成部分（见图 2a），与 AD 病理的严重程度有关。步骤 2：生成假设：确定阿尔茨海默病和相关疾病 (ADRD) 的候选药物。GeneCards 和 DRUGBANK 等化学信息学数据库用于确定 ADAM 网络内生化反应的遗传调节剂（见图 2b）是否是已获批的非 ADRD 相关适应症药物的靶向药物。步骤 3：假设检验：对 ADRD 候选药物进行计算机验证。使用补充人群临床数据集（美国医疗保险和医疗补助服务中心；英国临床实践研究数据链）中的药物流行病学分析来测试 ADRD 候选治疗的疗效
M-Tech 生物医学仪器和信号处理
CO1 能够理解数据挖掘过程中涉及的步骤（例如预处理、分类、回归、聚类和可视化）并将其应用于医疗数据的分析。 CO2 能够描述不同的预测分析方法及其在医疗领域的应用。 CO3 能够评估来自不同来源的数据以创建有意义的演示文稿。 课程内容 使用 Python 进行数据分析：了解数据 - （a）属性、数据的统计描述、数据可视化、相似性 - 不相似性、（b）预处理 - 缺失值、噪声数据、数据缩减、数据转换 - 规范化、标准化、分箱、聚类。 使用 Python 进行应用数学：数学基础 - 线性代数 - 向量、矩阵、特征值、特征向量、奇异值分解、降维、主成分分析、线性变换。概率与统计：随机变量、概率分布、分布函数和属性、离散和连续、统计推断 - 估计和假设检验。机器学习（第 1 部分）：机器学习基础、线性回归和逻辑回归（分类）。（第 2 部分将在下学期的应用机器学习课程中继续）教材 1. Jiawei Han 和 Micheline Kamber 编写的《数据挖掘概念和技术》 2. Rohatgi 和 Saleh 编写的《概率与统计简介》。 3. Christian Albright 和 Wayne Winston 编写的商业分析：数据分析与决策
经济结构和就业机会（...
本研究研究了经济结构变化对班古鲁省就业机会的影响，并确定了必要的经济政策。此外，本研究还旨在衡量和比较每个部门的所有经济部门和总部门的生产率。所使用的方法是解释性研究。本研究中的受试者是班库鲁省。从1983 - 2017年开始，研究变量测量的数据是次要的数据系列。已经34年了。所需的数据来自中央统计局（CBS）Bengkulu省。假设检验。结果表明，经济结构的变化对工作机会产生了同时影响。农业部门的贡献具有更大的影响力，是电力和饮用水部门，运输和通信部门，贸易和酒店行业以及服务业。经济结构的变化对工作机会产生同时影响。部分地，就业机会更受农业部门（X1），建筑物（X4），电力和饮用水（X5），交通和交流（X6），贸易和酒店（X7），财务和租赁部门，财务和租赁变量的贡献的影响。租金（x8）和服务（x9）。这些部门的贡献增加可以增加就业机会以提高工作机会。在此模型中，效应的幅度同时为r2 = 66.1％。其余的33.9％可以通过未检查的其他因素来解释，例如教育，健康，环境和绩效因素。
MN2196管理决策的数据分析
1。审查数学和统计数据：人口均值和差异，样本平均值和方差，均值和方差的特性，推理的基本要素，对数形式的方程式解释。2。线性回归模型：因果关系问题，人口模型，采样过程，估计器和估计值，普通最小二乘模型（OLS）模型，OLS模型3的假设和特性。多重回归：省略的可变偏差问题，多元回归模型，假设和多元回归模型的属性。4。推论：作为随机变量，假设检验（假设和方法，T-检验和F检验），p值，置信区间的估计器。5。功能形式：虚拟变量，将离散变量转换为虚拟变量集，二次模型，具有交互的模型，使用虚拟变量来探索功能形式。6。线性回归的局限性：省略的可变偏差，非随机抽样，测量误差，外围观察结果，异性恋性。7。实验：实验室，现场和自然实验，内部和外部有效性。8。开发时间变化：样本类型（横截面，时间序列，重复的横截面和面板数据），第一差异模型，单个固定效果模型，时间固定效果模型，差异差异差异模型。9。仪器变量：仪器变量是减轻省略的变量偏差，减少形式估计值，两阶段最小二乘估计的方法。
为什么应用SPSS，SmartPls和Amos
在商业和社会科学研究领域中，选择正确的定量数据分析工具对于得出可行的见解和验证假设是关键的。本研究使用了定性比较和对比方法。目的是突出每个工具的好处及其在社会科学和商业研究中的适当用途。spss，smartpls和amos是三个突出的工具，每个工具都提供了针对各种研究需求量身定制的独特优势。spss（社会科学的统计软件包）因其全面的统计程序和用户友好界面而广泛认可，这是执行详细描述性和推论分析的理想选择。smartpls（部分最小二乘结构方程建模）专门从事基于方差的SEM，为探索性研究和使用复杂数据集提供了强大的功能。其对预测和理论发展的关注对处理大型和复杂的模型特别有益。amos（矩结构的分析）在基于协方差的SEM中出色，为验证性因素分析和结构建模提供了广泛的工具。其图形界面和模型拟合指标有助于详细的模型验证和假设检验。每个软件都有其优势和局限性，使其成为解决定量研究不同方面的重要工具。了解其独特功能使研究人员可以为其特定的分析要求选择最合适的工具。
![arXiv:2408.02722v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\edbb3d95bec40e1a2889557da7b0e6b063c29d9a.png)
arXiv:2408.02722v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 11 日
热力学第二定律是物理学的基石，它通过一个函数——熵来表征热力学状态之间的可转换性。鉴于热力学的普遍适用性，量子信息理论中的一个基本问题是，是否可以制定一个类似的第二定律，用一个函数来表征资源在量子信息处理中的可转换性。2008 年，提出了一个有前途的公式，将资源可转换性与量子版本假设检验变体的最佳性能联系起来。这个公式的核心是广义量子斯坦引理，它旨在通过量子资源的度量——资源的正则化相对熵来表征这种最佳性能。如果被证明有效，广义量子斯坦引理将导致量子资源的第二定律，其中资源的正则化相对熵在热力学中扮演熵的角色。然而，在 2023 年，人们在原始证明中发现了一个逻辑漏洞，使人们对第二定律的这种公式化的可能性产生了怀疑。在这项工作中，我们通过开发替代技术来解决这个问题，从而在比原始分析更少的假设下成功证明广义量子斯坦引理。基于我们的证明，我们重新建立并扩展了量子资源理论的第二定律，该定律既适用于量子态的静态资源，也适用于由经典量子 (CQ) 通道表示的一类基本动态资源。这些结果解决了在热力学和量子信息理论之间架起类比桥梁的基本问题。
使用循环神经网络对人类事件相关电位进行建模的指导教程
摘要：在认知神经科学研究中，事件相关电位 (ERP) 的计算模型可以提供一种为观察到的波形开发解释性假设的方法。然而，接受过认知神经科学培训的研究人员在实施这些模型时可能会面临技术挑战。本文提供了有关开发 ERP 波形的循环神经网络 (RNN) 模型的教程，以促进计算模型在 ERP 研究中更广泛地使用。为了举例说明 RNN 模型的使用，检查了在通道 Pz 处测量的目标和非目标视觉事件引起的 P3 成分。实验事件的输入表示和相应的 ERP 标签用于在监督学习范式中优化 RNN。将一个输入表示与多个 ERP 波形标签链接起来，然后优化 RNN 以最小化均方误差损失，会导致 RNN 输出近似于总平均 ERP 波形。然后可以将 RNN 的行为评估为 ERP 生成背后的计算原理的模型。除了拟合这样的模型之外，本教程还将演示如何根据 RNN 的隐藏单元的时间响应对其进行分类，并使用主成分分析对其进行表征。统计假设检验也可以应用于这些数据。本文重点介绍建模方法以及随后使用公开数据和共享代码以操作指南的形式对模型输出进行分析。虽然对 P3 响应生成的具体解释的关注相对较少，但结果引发了一些有趣的讨论点。
迈向听觉幻影感知的认知计算神经科学
为了对耳鸣如何在大脑中出现，我们必须构建模仿耳鸣发育和感知的双重合理计算模型，并通过大脑和行为实验测试暂定模型。特别关注耳鸣，我们回顾了人工智能，心理学和神经科学交集的最新工作，表明新的研究议程遵循这样的想法，即实验只能在测试脑部计算模型时才产生理论洞察力。这种观点挑战了普遍的看法，即耳鸣研究主要是数据有限的，并且通过先进的数据分析算法进行分析的大型，多模式和复杂的数据集将最终导致人们对丁香核的形成方式的基本见解。但是，有证据表明，尽管现代技术允许在动物和人类中以前所未有的丰富方式评估神经活动，但经验检验了一个关于耳鸣的口头定义的假设，但永远不会导致机械理解。取而代之的是，假设检验需要与产生可验证预测的综合模型的构建相辅相成。我们认为，即使当代人工智能和机器学习方法在很大程度上缺乏生物学上的合理性，但要构建的模型也必须借鉴这些领域的概念，因为它们已经证明它们在建模脑功能方面做得很好。尽管如此，必须连续增加生物学功能，从而导致更好和细粒度的模型，最终允许在应用动物或患者研究中使用动物或患者研究之前，甚至可以测试硅中可能的治疗策略。