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World File Search System回归分析
糖尿病的自我管理及其与糖尿病患者的药物依从性的关联
摘要目的：糖尿病是一种长期情况，需要有效的自我管理和药物依从性来节省并发症并改善患者的后果。尽管具有重要意义，但许多患者与这些因素苦苦挣扎，这些因素受到不同因素和健康素养的影响。这项研究旨在研究糖尿病患者的糖尿病自我管理与药物依从性之间的关联。材料和方法：在伊拉克的巴比伦糖尿病和内分泌中心进行了横断面描述性研究。使用便利抽样招募了总共328名糖尿病患者。使用的数据收集过程包括糖尿病自我管理问卷和药物依从性报告量表，每个量表都经过测试。数据，Pearson相关性和回归分析进行了探索变量之间的关系。发现：参与者表现出适度的自我管理程度（63.1％）和正确的药物依从性（58.8％）。在糖尿病自我管理和药物依从性之间确定了统计学上的显着相关性（r = 0.622，p <0.001）。回归分析表明，上级自我管理基本上预测了较高的依从性。年龄，性别，教育和收入被认为是影响因素（p <0.05）。结论：糖尿病患者的自我管理与治疗依从性密切相关，强调了对特定干预措施的需求。与年龄相关的下降和社会人口统计学差异突出了糖尿病教育计划的重要性。医疗保健提供者应优先考虑基于文化的自我管理培训，以解决障碍和依从性，最终改善糖尿病患者的健康结果。关键词糖尿病自我管理，药物依从性，糖尿病患者
NASA功率气象数据的统计分析，用于评估
Received: 15/08/2024 Revised: 20/10/2024 Accepted: 7/11/2024 ____________________________________________________________________________________________ This study addresses the critical need for reliable, long-term meteorological data to assess the impact of global warming on food security and human well-being.研究表明，基于卫星的空间数据库，尤其是NASA的功率数据查看器的实用性，在评估区域气候趋势时的实用性。我们使用固定站的数据分析了1992年至2022年的六个气候参数。对30年趋势的线性回归分析显示，平均，最高和最低温度的增加，以及降水和相对湿度的降低，表明区域变暖。 ANOVA测试验证了Ganye和Yola中平均温度的线性模型，Ganye中的最高温度和相对湿度以及所有区域的全套显得清晰度指数。 这些发现强调了卫星数据在气候评估中的重要性，并呼吁进一步研究确定拒绝线性假设的参数最准确的预测模型。 关键字：Adamawa，NASA电源数据查看器，全球变暖，卫星数据对30年趋势的线性回归分析显示，平均，最高和最低温度的增加，以及降水和相对湿度的降低，表明区域变暖。ANOVA测试验证了Ganye和Yola中平均温度的线性模型，Ganye中的最高温度和相对湿度以及所有区域的全套显得清晰度指数。这些发现强调了卫星数据在气候评估中的重要性，并呼吁进一步研究确定拒绝线性假设的参数最准确的预测模型。关键字：Adamawa，NASA电源数据查看器，全球变暖，卫星数据
使用机器学习来提高患者安全
这个创新项目侧重于医疗保健中的AI，特别是机器学习。使用Beam和Kohane的描述概念化了机器学习，即机器学习在于基于相对人工到机器的努力可扩展的频谱。人类的努力较少等同于机器学习在频谱上更高的一种形式（例如，卷积神经网络和生成对抗网络），在频谱上（例如，人类的决策和回归分析）将更多的人类努力放在较低的情况下。2尽管频谱高端的机器学习依赖于人类的输入，但仍需要使用“黑匣子”记录大量的数据和透明度问题（即复杂的机器学习模型，这些模型并非直接解释为人类）。
房地产市场分析的可解释的机器学习
鉴于ML的巨大潜力，令人惊讶的是，它们在许多领域的吸收要比从纯技术效率的角度看待的要慢得多。在经济数据分析中，ML擅长计算回归分析和基于群集的分类任务的扩展。但是，由于这些方法通常被认为是不透明的，因此他们所谓的黑匣子角色反复受到批评。某些用例（例如基于AI的信用申请的决策支持）可能会改善和加速银行的业务运营，但还需要增加复制现有结构和决策模式中固有的隐藏偏见的风险。因此，解释ML模型的内部运作对于证明决策并产生新的见解至关重要（Adadi＆Berrada，2018）。
需求预测和供应链性能...
摘要：该研究检查了河流州面包店公司的需求预测和供应链绩效。该研究的人口包括在Harcourt港口商业和工业部的商业部门注册的22（211）个面包店。样本量为121个Bakery公司，受访者人数为363名管理人员。问卷的副本被用作数据收集的主要来源，并采用了简单的回归分析来检验提出的假设。的发现表明，需求预测对订单交货时间有很大的影响，并且对时间交付的影响很大。因此，这项研究得出的结论是，需求预测对面包公司对河流州的供应链绩效产生重大影响环境。
请引用本文为：Razavian H，Mazaheri M，Shiri A.薰衣草口腔滴在减少需要胚胎的患者中的牙齿焦虑
方法：在2021年进行的这项双盲随机临床试验中，使用简单的随机抽样技术招募了64例有症状性不可逆性牙髓炎的患者。盲目性。使用随机整数表将样品分为干预组和对照组，将它们随机化。在开始程序开始前一个小时，熟悉牙齿焦虑问卷。将250毫升水中的20滴水放在对照组中，而将20滴薰衣草提取物添加到250毫升水中的干预组中。两组在摄入疗法后60分钟完成了焦虑问卷。使用了数据，配对和独立的t检验以及多元回归分析。
泰国上游雪佛龙的AI旅程
•分析：数据科学增强了我们的数据分析工作。我们利用数据挖掘，统计建模和机器学习等技术来预测未来的趋势和行为。这包括使用回归分析，时间序列分析和预测建模等技术的预测井绩效，储层行为和设施健康。这使我们能够做出决策并采取预防措施，从而提高效率并降低风险。•优化：数据科学在优化决策和行动中起着重要作用。我们利用诸如优化算法，强化学习和决策支持系统等技术。我们还使用数据科学来改善我们的工作流和流程，以自动化，编排和集成等技术。
人工智能与银行业：初步考虑
此外，银行业中还有不同的技术或方法可以有效开发人工智能，从神经网络到决策树和自然语言处理工具。每种技术都有独特的特点，使其或多或少适合不同的用途。根据 EBA 提供的数据，欧洲银行在使用决策树和随机森林（83.3%）、回归分析（80%）和自然语言处理（66.7%）方面表现突出。一般来说，决策树和随机森林用于信用评分，因为它们特别可靠，可以准确确定客户履行其财务义务的可能性。无论如何，技术的多样性相当高，因为 60% 使用人工智能的欧洲银行采用的方法与 EBA 监测的方法不同。
可再生能源行业的竞争优势
6 CEPII 数据库最近更新了截至 2015 年的贸易协定变量。对于我们的国家数据集，2006 年和 2013 年之间贸易协定变量的差异仅发生在 5% 的国家对中。我们用更新后的变量重新运行了主要回归分析，结果几乎相似，并没有影响我们的结论。 7 这些都是估计值，但改变它们不会显著改变结果。首先，退役容量的数据是零碎的。在欧盟，2013 年退役的容量为 324 兆瓦（EWEA 2014），而今年年初安装的容量为 106 454 兆瓦（即 0.3%）。维护数据（例如更换风力涡轮机的零件）甚至更难估计。 8 http://www.gwec.net/global-figures/interactive-map/