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表观遗传时钟的不确定性定量通过共形分位数回归
表观遗传年龄预测因子是Horvath的表观遗传钟1，这是一个统计预测模型，在353 CpG位点使用DNAM至1个预测年龄。2种训练表观遗传时钟的标准方法涉及几个关键步骤：（i）从具有不同背景的个体3个个体的生物样本中收集生物样本； （ii）提取DNA并进行DNA甲基化分析； （iii）进行数据预处理4个程序，例如缺少数据插补，离群值删除和数据归一化； （iv）采用特征筛选方法5来识别相关的CPG站点，这些位点可预测年龄或与衰老过程相关； （v）将高维6回归模型与弹性净罚款拟合； （vi）在独立的测试数据集上评估模型性能，以验证其7个准确性和鲁棒性。8尽管有完善的构造表观遗传时钟的管道，但其中大多数仅提供点平均预测1,2,5。9
pqrbayes：贝叶斯惩罚分位数回归
说明使用现代加密技术将R对象加密到原始向量或文件。基于密码的密钥推导与“ argon2”（）。对象被序列化，然后使用“ XCHACHA20- poly1305”进行加密（），遵循RFC 8439的rfc 8439，用于认证的加密（ and>）加密函数由随附的“单核”'C'库提供（）。
HDANOVA：方差的高维分析 HIMA：高维中介分析 pqrbayes：贝叶斯惩罚分位数回归 rmonocypher：使用强现代密码学易于加密R对象 Photobiology.pdf 素食主义者：生态多样性 GDM：广义差异建模
apca。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 ASCA。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 ASCA_FIT 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2 ASCA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 ASCA_FIT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 ASCA_PLOTS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 ASCA_RESULTS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9块。data.frame。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10热。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11蜡烛。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12个dummyCode。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。10热。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11蜡烛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12个dummyCode。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 Extended.Model.Frame。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 limmpca。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 Model.Frame.asca。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 MSCA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 PCANOVA 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17个pcanova_plots。 。 。16 PCANOVA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17个pcanova_plots。。。。 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>19 pcananova_ sensults。 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>20个永久性。 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>21中心。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22时图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 UPDATE_WITHOUT_FACTOR。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24
Ankara中0-2岁儿童的生长曲线和百分位数的头圆周：与Gamlss和分位数回归方法进行比较
测量HC是一种快速，无创的方法，用于确定婴儿的头部太大（兆脑）还是太小（小头畸形）。6与标准生长曲线相比，常规的HC测量对于跟踪婴儿的健康至关重要。该程序被认为是“最简单，最便宜，最快的[工具]，用于评估中央系统的发展和确定有神经发育障碍风险的新生儿。” 7头圆周也经常在处于危险的婴儿（例如早产或低胎胎婴儿或患有已知遗传疾病的患者）中测量；大多数临床医生在常规良好的访问中包括串行HC测量，或者是由于生长关节以外的原因（即机会性增长测量值）以外的其他婴儿和儿童的定期护理。8
2025年1月 - 加拿大夏洛来品种的平均水平，百分位数和趋势
加拿大美国联合评估2025年1月的评估是AICA和CCA遗传评估的历史步骤。遗传评估是由Angus Genetics Incorporated（AGI）进行的，并使用了更新的遗传性值，改进的模型，并将来自美国国际夏洛伊国际夏罗莱协会和加拿大夏洛来群岛协会的谱系，性能和基因组数据集结合在一起。这意味着所产生的EPD和准确性在AICA和CCA种群之间是可比的。重要的是要注意，品种平均值，百分位数和趋势是根据国家特定的，无法直接比较人口之间的。本文档中提出的表可用于确定美国或加拿大的牛适合相关人群的位置。
分位数回归征：一种深度学习算法，用于缩小极端降水
全球气候模型（GCMS）模拟了全球范围内的低分辨率投影。GCM的本地分辨率通常对于社会级别的决策而言太低。为了增强空间分辨率，通常将降尺度应用于GCM输出。尤其是统计缩减技术，是一种具有成本效益的方法。与基于物理的动力学缩放相比，它们所需的计算时间要少得多。近年来，与传统统计方法相比，统计降尺度的深度学习越来越重要，证明错误率明显较低。但是，基于回归的深度学习技术的缺点是它们过度适合平均样本强度的趋势。极值通常被低估。问题上，极端事件具有最大的社会影响。我们提出了分位数回归征（QRE），这是一种受增强方法启发的创新深度学习al-gorithm。它的主要目标是通过训练分区数据集上的独立模型来避免拟合样品平均值和特殊值之间的权衡。我们的QRE对冗余模型具有鲁棒性，并且不容易受到爆炸性集成权重的影响，从而确保了可靠的训练过程。QRE达到了较低的均方误差（MSE）。尤其是，对于新西兰的高强度沉淀事件，我们的算法误差较低，突出了能够准确代表极端事件的能力。
具有可变性惩罚的生成分位数回归
分位数回归和条件密度估计可以揭示平均回归遗漏的结构，例如多模式和偏度。在本文中，我们引入了一个深度学习生成模型，以用于关节分位数估计，称为惩罚生成分位数回归（PGQR）。我们的方法同时生成了来自许多随机分位水平的样品，从而使我们能够在给定一组协变量的情况下推断响应变量的条件分布。我们的方法采取了一种新颖的可变性惩罚，以避免在深层生成模型中消失的可变性或记忆的问题。此外，我们引入了一个新的部分单调神经网络（PMNN），以避免穿越分位曲线的问题。PGQR的一个主要好处是，它可以使用单个优化来拟合，从而绕过需要在多个分位级别反复训练模型或使用计算上昂贵的交叉验证来调整罚款参数。我们通过广泛的模拟研究和对实际数据集的分析来说明PGQR的功效。实施我们方法的代码可在https://github.com/shijiew97/pgqr上获得。
有效推断分位数治疗效果和超越
我们考虑在估计估计方程式中估计涉及依赖目标参数作为输入的高维滋扰函数的估计参数。一个中心示例是因果推理中（局部）分位处理效应（（l）QTE）的效率估计方程，该方程涉及在分位数上评估的协方差累积分布函数以进行估计。基于估计的滋扰和插入估计值的现有方法，例如伪造的马克内斯学习（DML），我们需要我们在所有可能的输入中学习滋扰。对于（L）QTE，DML要求我们学习整个协变量累积分布函数。我们相反提出了局部付符的机器学习（LDML），该学习避免了此盗窃步骤，并且只需要在单个初始粗略猜测目标参数的情况下估算烦恼。对于（L）QTE，LDML仅涉及学习两个回归功能，这是机器学习方法的标准任务。我们证明，在LAX速率条件下，我们的估计器具有与使用未知的真实滋扰的不可行的估计器相同的渐近行为。因此，LDML显着实现了实际上可比性和理论上的效率估计因果推理中重要数量的效果，例如（l）QTES，当我们必须控制许多协变量和/或相关关系时，正如我们在经验研究中所证明的那样。
保留分位数趋势以模拟未来气候影响
摘要：全球气候模型 (GCM) 是理解气候系统及其在情景驱动排放路径下演变趋势预测的重要工具。其输出结果被广泛应用于气候影响研究，用于模拟气候变化的当前和未来影响。然而，与气候影响研究所需的高分辨率气候数据相比，气候模型输出结果仍然较为粗糙，并且相对于观测数据也存在偏差。在现有的全球尺度上经过偏差调整和降尺度处理的气候数据集中，分布尾部的处理是一个关键挑战；许多此类数据集使用了分位数映射技术，而这些技术已知会抑制或放大尾部的趋势。在本研究中，我们应用分位数增量映射 (QDM) 方法 (Cannon 等，2015) 进行偏差调整。在偏差调整之后，我们应用一种名为“分位数保留局部模拟降尺度”（QPLAD）的新型空间降尺度方法，该方法旨在保留分布尾部的趋势。这两种方法都集成到一个透明且可重复的软件流程中，我们将其应用于耦合模式比较计划第六阶段 (CMIP6) 实验 (O'Neill et al., 2016) 的历史实验和四种未来排放情景（从积极缓解到无缓解）的全球每日 GCM 地表变量输出（最高和最低温度以及总降水量），即 SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0 和 SSP5-8.5 (Ri-
期刊名称 ISSN 年份 四分位 类别 2D 材料 2053-1583 2019 Q1 SCIE 3 生物技术 2190-572X 2019 Q3 SCIE 3D 打印和增材制造
DERGİ ADI ISSN YIL ÇEYREKLİK DİLİM（四分位）类别 2D 材料 2053-1583 2019 Q1 SCIE 3 生物技术 2190-572X 2019 Q3 SCIE 3D 打印和增材制造 2329-7662 2019 Q2 SCIE 4OR-A 季刊运筹学 1619-4500 2019 Q2 SCIE AAPG BULLETIN 0149-1423 2019 Q2 SCIE AAPS 期刊 1550-7416 2019 Q2 SCIE AAPS PHARMSCITECH 1530-9932 2019 Q2 SCIE AATCC 研究期刊 2330-5517 2019 Q3 SCIE AATCC 评论1532-8813 2019 Q4 SCIE ABHANDLUNGEN AUS DEM MATHEMATISCHEN 汉堡大学 0025-5858 2019 Q4 SCIE 学术急诊医学 1069-6563 2019 Q1 SCIE 学术医学 1040-2446 2019 Q1 SSCI 学术精神病学 1042-9670 2019 Q2 SSCI 学术精神病学 1042-9670 2019 Q3 SSCI 学术放射学 1076-6332 2019 Q2 SSCI 管理学院期刊 0001-4273 2019年第一季度SSCI管理学院回顾0363-7425 2019 Q1 SSCI 事故分析与预防 0001-4575 2019 Q1 SSCI 事故分析与预防 0001-4575 2019 Q2 SSCI 会计与商业研究 0001-4788 2019 Q2 SSCI 会计组织与学会 0361-3682 2019 Q1 SSCI 会计审查 0001-4826 2019 Q1 SSCI 化学研究会计 0001-4842 2019 Q1 SCIE 认证与质量保证 0949-1775 2019 Q4 SCIE ACI 材料杂志 0889-325X 2019 Q3 SCIE ACI 结构杂志 0889-3241 2019 Q3 SCIE ACI 结构杂志 0889-3241 2019 Q4 SCIE ACM 计算调查 0360-0300 2019 Q1 SCIE ACM 计算与文化遗产杂志 1556-4673 2019 Q3 SCIE ACM 计算机系统新兴技术杂志 1550-4832 2019 Q3 SCIE ACM 计算机系统新兴技术杂志 1550-4832 2019 Q2 SCIE ACM SIGCOMM 计算机通信评论 0146-4833 2019 Q3 SCIE ACM 计算机系统交易0734-2071 2019 Q2 SCIE ACM 数据库系统学报 0362-5915 2019 Q3 SCIE ACM 数据库系统学报 0362-5915 2019 Q2 SCIE ACM 电子系统设计自动化学报 1084-4309 2019 Q4 SCIE ACM 图形学报 0730-0301 2019 Q1 SCIE