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World File Search System回归系数
“战略协调及其对建立组织声誉和形象的影响”
本研究旨在采用描述性分析方法，分析和评估战略一致性驱动因素对公司声誉和形象塑造的潜在影响。对研究结果的分析和解释表明，战略与其内部和外部变量的一致性是公司在客户心目中的声誉和形象的关键决定因素（回归系数为0.38）。声誉良好的公司致力于在内部和外部因素之间建立有效的一致性，而声誉较弱或中等的公司则表现出战略不一致的一些表现，例如竞争基础偏离其独特能力，竞争能力与其竞争优势不太相符，此外，由于公司在选择内部环境时失败，现有战略与主要活动之间缺乏一致性。本研究向受访公司提出了建议，说明协调内部和外部选择对树立客户期望的形象和声誉的重要性。
基于代理的循环经济模型
* 𝐸𝐸𝐸𝐸𝑊𝑊 𝑖𝑖 𝑡𝑡 ：代理 𝑖𝑖 在 𝑡𝑡 的使用寿命终止浪费；𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝐶𝐶 𝑖𝑖 𝑡𝑡 ：代理 𝑖𝑖 在 𝑡𝑡 的剩余风力发电容量；𝑇𝑇：平均寿命；𝛼𝛼 威布尔形状因子**其中，在 𝑡𝑡 ，对于每个代理 𝑖𝑖 和选项 𝑗𝑗：𝐵𝐵𝐵𝐵 = 执行行为的行为意图； 𝐴𝐴 = 对行为的态度；𝑆𝑆𝑆𝑆 = 主观规范；𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = 感知对行为的行为控制；𝑃𝑃 = 压力；𝐵𝐵𝐵𝐵 = 障碍；平均值、方差、平均数、平均数、平均数、平均数、平均数 = 回归系数
用回归分析示例测试调解
下载宏后，将其保存在已知位置，您可以指定确切的路径。创建一个新的语法文件，然后打开您的数据集，或者添加get file ='您的数据集位置和文件名命令'命令'到语法文件的开头，以指定数据文件的位置。1然后添加以下命令（使用过程版本4.3语法对此进行了测试），替换了我的x（初始预测器），y（最终结果）和M（介体）的变量名称的变量名称，并将其替换为语法文件：cd“ c：\ jason \ temp”。插入file ='c：\ jason \ spsswin \ macros \ process.sps'。执行。过程y = hrs /x = age /m = islsum /total = 1 /boot = 10000 /seed = 10000 /model = 4 /stand = 1。执行。确保插入文件命令指向您保存的进程宏的确切位置。然后，在语法窗口中突出显示整个语法，然后运行。输出输出的第一部分（用星号线标记）给出了上图中描述的每个直接回归系数，并且与您在SPSS中使用通常的回归命令所获得的直接回归系数相同。The bootstrap tests of the indirect effect are found in the final section under the heading " TOTAL, DIRECT, AND INDIRECT EFFECTS OF X ON Y " and then under the subheading " Indirect effect(s) of X on Y :", where Effect gives the average estimate for indirect effect from the bootstrap samples, BootSE gives the standard error estimate, and BootLLCI and BootULCI are 95% confidence limits.如果95％的置信度限制包括零，则间接效应测试并不重要。2运行矩阵过程：************** SPSS版本4.3.1 ************************************************************************************** ************ www.afhayes.com文档可在Hayes（2022）提供。www.guilford.com/p/hayes3 *******************************************************************************************************************************************型号：4 y：hrs x：hrs x：age m：islsum样本1 mac的位置没有驱动器和前进的字母和前进的范围，'/subfie in your subfiled limer lime lime of subfiled lime'偏置校正（“加速置信度限制”），因为偏置校正的极限可能具有I型错误率略有升高（Fritz，Taylor和Mackinnon，2012; Hayes＆Scharkow，2013年）。
版权所有 2024 作者在 Creative Commons CC-BY 4.0 OPEN ACCESS 下引用为：Mandala, NO, Ayoyi, IR, & Too, SK (2024)。信息的影响
该研究通过深入研究技术进步对肯尼亚公共采购复杂动态的细微影响，填补了现有知识的一个关键空白。调查仔细研究了技术采用对效率和透明度的影响，探索了采购领域内的一系列经验、挑战、成功和总体影响。该研究以技术接受模型 (TAM) 和技术、组织和环境 (TOE) 理论为基础。该研究采用了定量和文献分析方法。数据是通过问卷收集的，并进行了各种文献综述。研究结果表明，IT 使用和 IT 依赖共同解释了公共采购效率和透明度的 26.5% 的差异，R 平方值为 0.265。回归系数结果导致两个零假设都被拒绝，表明 IT 使用和 IT 依赖都对公共采购的效率和透明度有显著影响。 IT 使用率和 IT 依赖度的 p 值分别为 0.027 和 0.000，在 0.05 水平上均具有统计学显著性。本研究得出的结论是，IT 在提高效率和
南非荷兰语的适应儿童希望量表
摘要：这项研究的总体目的是验证Snyder（1997）儿童希望量表的南非荷兰语版本中的一个来自南非开普敦的儿童样本。在此过程中，该研究旨在测试英语和南非荷兰语版本中的测量不变。该研究使用了横截面调查设计，其两阶段分层的随机样本是1022名儿童11至12岁的儿童。我们从开普敦大都市的低矮和中部社会经济地位社区中选择了15所学校的参与者。我们使用验证性因素分析来分析数据。结果表明使用合并样品（x 2 = 35.692; df = 7; p = .00; cfi = .984; rmsea = .063; srmr = .023）非常适合整体模型。多组验证因素分析进一步证明了度量和标量不变性的态度。这表明量表上的项目在两种语言上具有相同的含义，并且比例尺上的分数可以与相关，回归系数和手段相当。总体发现表明，南非荷兰语翻译的儿童希望量表是在南非背景下使用的适当措施。
对奖励预测错误和1加强学习的雌激素控制2
图1：大鼠的试验开始时间是由状态和发情阶段的值调节的。a。行为范式的示意图。b。任务的块结构带有示例会话（顶部）和每个块中的奖励分布（底部）。c。一个示例大鼠的跨块的平均降解试验启动时间。在低和高块中的起始时间显着不同，p << 1×10-20，双面Wilcoxon秩和测试，误差线是置信区间（CIS）。d。跨population的启动时间对块（低 - 高块）的敏感性与零，一侧Wilcoxon签名的等级测试p << 1×10-20，n = 303。e。示意图描述强化学习模型。启动时间与试验（t）中的状态价值（V t）成反比，当该试验提供奖励（R T）时，该启动时间通过奖励预测错误（δ）而更新。学习率（α）确定在状态值估计中权衡先前的奖励（r t-n）的程度。f。在所有大鼠的混合块期间，在混合块中，脱机试验启动时间的中值回归系数是奖励的函数。
实施基于Arduino的实时非侵入性血糖监测系统
抽象糖尿病是一种急性代谢疾病，可能会对身体系统造成损害，并导致并发症（如果无法正确管理）。该疾病已被世界卫生组织（WHO）归类为世界上的杀手疾病之一。实施非侵入性近红外监测装置将使诊断和监测高方便的疾病，而不会损害任何身体组织或造成疼痛。本文使用近红外光谱法介绍了基于光学的葡萄糖传感器的开发，以开发非侵入性血糖监测器。使用Arduino微控制器，940NM LED，光电二极管，噪声过滤器，放大器电路和LED显示屏屏幕实现了开发的近红外光谱设备。测量位于传感器内的水中注入的葡萄糖溶液的输出电压实验，并测量光电二极管的校准。十二人被随机选择，并通过测量两次（第一次测量两个小时后进行第二个测量）来监测空腹血糖水平，以获得平均空腹葡萄糖水平。应用线性回归模型，并获得了0.9369的相关系数（R2）。高回归系数表示设备的测量和实际血糖水平之间的相关性很高。这意味着该设备的读数高度预测了真正的葡萄糖浓度。
国际公共卫生科学杂志（IJPHS）
整体护理需要评估自我管理的障碍、性格洞察、宗教信仰和精神健康，以了解和解决患有 2 型糖尿病等慢性病的个人的多方面需求。本研究旨在确定影响印度尼西亚 2 型糖尿病患者自我管理障碍的决定因素及其影响变量。2023 年 3 月至 5 月，通过立意抽样对 101 名患者进行了横断面调查。使用的研究工具是精神健康量表、伊斯兰宗教信仰量表和糖尿病自我护理活动总结。还使用多元线性逐步回归和变量通胀因素 (VIF) 的共线性分析评估了自我管理障碍预测因子之间的潜在多重共线性效应。大多数受访者具有中等精神健康（52.2%）和高度伊斯兰宗教信仰（60.4%），但也有自我管理障碍（55%）。 F值为5.888，概率为0.004（<0.05），根据回归系数，精神健康和伊斯兰教信仰同时影响自我管理障碍，影响率为10.7％。研究发现，影响自我管理障碍的决定因素是精神健康和伊斯兰教信仰。这些结果提示，有必要制定干预模式，以整体方式改善2型糖尿病患者的自我管理。
从无人机图像提取的特征中选择主要变量来解释冬小麦产量的变化
摘要背景：自动化表型分析技术正在不断推进育种过程。然而，在整个生长季节收集各种次要性状并处理大量数据仍然需要巨大的精力和时间。选择具有最大预测能力的最少数量的次要性状有可能减少表型分析工作量。本研究的目的是从无人机图像和关键生长阶段中提取对解释冬小麦产量贡献最大的主要特征。2018 年春季生长季，无人机系统收集了 5 个日期的多光谱图像和 7 个日期的 RGB 图像。从植被指数和植物高度图中提取了两类特征（变量），共计 172 个变量，包括像素统计和动态增长率。采用参数算法、LASSO 回归（最小角度和收缩选择算子）和非参数算法、随机森林进行变量选择。使用 LASSO 估计的回归系数和随机森林提供的置换重要性得分，从每个算法中确定影响粮食产量的十个最重要的变量。结果：两种选择算法都对灌浆期前后与植物高度相关的变量赋予了最高的重要性得分。还选择了一些与植被指数相关的变量
课程和教学大纲
单位-II：假设估计理论的估计理论和测试：估计的无偏，一致性，效率和充分性，最大似然估计及其特性（没有证据）。假设的检验：简单而复合的假设，基因和类型的错误–II，关键区域，重要性水平，大小和测试的功率。单位-III：简单假设的显着性检验，卡方检验，拟合良好，应急表中属性的独立性以及许多比例的平等，t检验，f检验和基于它们的问题，在数据挖掘中的重要性测试的应用。单位IV：相关和回归相关性：简介，类型，Karl Pearson的相关系数，Spearman的等级相关系数，多重和部分相关。回归：线性回归，回归系数，多线性回归的概念和多线性回归的矩阵符号。单位V：非参数测试需要非参数测试，一个样本和两个样本的标志测试，Wilcoxon签名的等级测试，中间测试，Wald Wolfowitz Run测试，Mann Whitney U测试，随机性运行测试，基于Spearman的独立性测试，基于Spearman的独立等级相关系数（小样品和大型样品），kruskal iner for等等。在数据挖掘中非参数测试的应用。教科书