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World File Search System多元回归
19 号染色体上 SNP 相互作用的模拟深度学习模型，用于预测阿尔茨海默病风险和疾病进展速度
尽管脱氧核糖核酸 (DNA) 的组成简单，只有 4 个核苷酸变体，但它却存储着物种间和物种内大量变异的独特信息。遗传密码由单核苷酸多态性 (SNP) 的顺序和位置、它们之间的空间关系以及它们与其他 SNP 的上位相互作用决定 [8–10]。全基因组关联研究 (GWAS) 方法通过对痴呆症患者和认知未受损 (CU) 的个体进行组比较来识别与 AD 相关的 SNP [11–15]。然而，GWAS 不考虑上位相互作用。为了更好地解释遗传性并确定 AD 的遗传结构，开发了使用载脂蛋白 E (APOE) Ɛ 4 单倍型（最重要的散发性 AD 风险因素）以及通过 GWAS 方法和多基因风险评分 (PGRS) 确定的许多其他 AD 风险 SNP 的多元回归方法 [16–19]。然而，它们仅解释了疾病遗传性的一部分，表明缺少额外的风险 SNP 和有关相互作用的关键信息。
通胀目标制对...的影响
宏观经济动态与通货膨胀率之间的相关性是许多经济研究的主题。货币政策原则是在古典经济学研究中发展起来的，这些研究以凯恩斯、菲利普斯、坎贝尔等人的理论为基础。然而，经典方法需要实践验证，特别是针对危机时期和新兴经济体的现代经济趋势。因此，本文的目的是调查和总结通胀目标制和其他主要货币政策工具在稳定和危机时期对乌克兰基本经济指标的影响。实证分析基于乌克兰 2011-2019 年的官方统计数据。本研究采用计量经济学方法（多元回归和联立方程模型），用于研究通货膨胀对经济增长估计的一般影响和传导影响。结果证明，在实际 GDP 增长和季度 CPI 水平低于 2% 的时期，通货膨胀不会影响（线性相关性小于 0.46）基本经济指标。另一方面，当季度 CPI（消费者价格指数）超过 2% 时，失业率、实际最终消费支出、格里夫纳汇率和货币政策工具（贴现率、国际储备、政府债券数量、M3 货币总量）之间存在显著的同步回归（决定系数超过 0.8）。因此，本文讨论了新兴经济体的传统货币政策影响。
高级统计与研究设计：GSAPP，春季，2025 1
本课程旨在为学生提供进行和解释多元回归分析的经验，并了解更高级的统计主题（例如，调节，中介，功效）。本课程还将为学生概述常见的研究设计和方法，以及对研究结果的有效推断和解释的威胁问题。最后，本课程讨论了心理学中的心理测量和测量问题，并考虑了文化和种族如何在统计分析和解释中发挥作用。本课程中介绍的材料将提供批判性分析和评估研究所需的知识和技能。专业范围的能力和学科特定知识学校心理学专业范围能力 (SP-PWC) 要素 1.1：批判性地评估和综合研究文献以提出研究问题和假设。1.2*：设计研究并应用科学方法原理来产生新知识。 1.3：批判性地解释和应用实证研究来解决问题、做出决策并增强儿童和青少年的社交、行为和/或学术能力。 * 注意：学生不需要明确地设计特定的研究，但他们将学习如何应用研究设计原则来指导和评估研究学习目标 在本课程结束时，学生将能够：
数字金融包容性对社会经济的影响......
金融包容性被视为促进社会经济发展和减少贫困的最有力工具之一，它允许个人充分获得和使用满足其需求的各种数字金融服务。本研究考察了所有金融包容性要素（包括准入、使用和质量）对 77 个低收入国家社会经济发展的影响。横截面数据来自世界银行和国际货币基金组织等各种来源，而 SPSS 软件用于分析数据和进行多元回归过程。结果表明，所有金融包容性要素都对社会经济发展产生了显著的积极影响，但程度不同。准入和使用要素高于质量要素。该研究还揭示了可持续发展的各个方面，特别是人口的教育水平与低收入家庭的人均实际收入之间存在重要的正相关关系。据我们所知，这是第一项从三个角度测试并提供金融包容性对社会经济发展影响的实证研究。该研究还对国际和可持续发展问题领域提出了一些重要见解，并根据社会经济增长水平对低收入国家进行了分类。
经济增长对印度尼西亚技术发展、货币和利率及汇率波动的影响
摘要。技术发展对支付系统产生了影响，即电子货币在2018年和2019年发展非常迅速，2018年它占流通货币的50.3%，经济增长率增长了5.4%，尽管当年的利率为6%。这意味着一些印度尼西亚人已经开始对支付系统进行改变。金融领域的数字化变化，特别是随着社会和经济领域人们生活行为的新根本变化。金融技术的概念在基于可持续技术创新的数字金融基础设施的形成中非常有用，这些创新被认为对金融市场有效，包括对于中小型企业，本文重点关注影响经济增长的三个因素，即资本、劳动力和技术发展。本研究使用2004-2019季度的二次时间序列数据，使用多元回归（OLS/最小二乘法）并使用eviews 10应用程序进行处理。本研究旨在确定技术对经济增长的影响。研究结果表明:货币对经济增长具有显著的负向影响,利率和汇率对经济增长具有负向影响,技术对经济增长具有正向影响。
供应链融资与公司绩效之间的关系：泰国上市公司的证据
供应链融资（SCF）的想法，通常称为“营运资本管理”，是为了优化企业中整个供应链中资金的流动，从理论上提高了供应链参与者的效率。本研究旨在调查供应链融资与企业绩效之间的关系在各个行业之间是否一致。样本包括2016年至2020年之间泰国证券交易所（SET）上列出的业务。该研究将农业行业的64家公司与来自所有设定行业的668家公司进行了比较。为源数据挖掘了年度财务报告（表格56-1）和SETSMART数据库中的数据。尽管多元回归研究发现SCF与农业行业的公司绩效之间存在很大的正相关关系，但在所有其他行业中都不是一致的。结果表明，SCF与公司绩效之间存在显着的正相关关系。因此，这项研究有助于了解集合中列出的公司如何管理其财务供应链。上市公司可以通过有效的营运资本管理应用调查结果来提高其绩效。此外，政府机构可以使用结果来制定支持所有供应链参与者有效的财务供应链管理的政策。贡献/独创性：本研究为从业者和研究人员提供了宝贵的见解，
库存管理实践对供应的影响...
摘要 医疗保健行业的供应链管理被认为比其他任何行业都更为复杂。因此，本研究旨在调查库存管理技术（即库存控制系统、库存水平和仓库运营）对巴基斯坦海得拉巴私立医院供应链绩效的影响。主要数据收集时间为 4 个月，收集自海得拉巴的 4 家私立医院，目标人群是商店部门和采购部门的员工，共分发了 200 份问卷。用于分析数据的技术是主成分分析和多元回归。研究结果和假设分析证明，库存控制系统、库存水平和仓库运营对巴基斯坦信德省海得拉巴私立医院的供应链绩效具有显著的积极影响。推荐的工作对医院顾问和学者有益，因为本研究总结了每次供应链起义的主要因素。此外，本研究提出了各种研究问题，可用作该领域未来路线的工具指南。关键词：库存管理、供应链、仓库、绩效、私立医院。简介在当代企业界，商业实践中先进的库存管理系统被列为考虑提高业务效率和在库存完成后提供有关产品及其可获得性的广泛信息的最有洞察力的方法之一（Zelbst 等，
生态经济学
确定家庭碳足迹（HCF）的主要驱动因素是减少温室气体排放并朝着更可持续的经济发展的优先事项。在解释HCF的多种因素中，一些先前的研究证实了性别的相关性。在本文中，我们使用环境扩展的多区域输入输出模型（EEMRIO）来计算单个西班牙家庭的HCF，该模型量化了嵌入在家庭消费的商品和服务供应链中的排放。我们评估消费和排放模式的差异，通过新变量（女性中的女性份额）来衡量性别效应。这代表了对以前的文献的显着改进，该文献使用了更简单的方法。此外，我们使用多元回归量来评估性别对HCF的部分影响，以实现总和排放。我们的结果表明，大多数男性的家庭具有较高的HCF和碳强度。即使在控制经济，社会人口统计学和区域因素时，根据性别，部门排放量也存在差异。女性家庭在住房和食品上花费更多（并产生更多的排放），而男性家庭则显示了餐馆和交通的模式。这些结果可以帮助定向环境活动和需求方缓解政策。
基于时间的压力和程序正义
摘要：零工经济导致了一种新的管理风格，使用算法来自动化管理决策。算法管理引起了研究人员的兴趣，尤其是关于不稳定的工作条件的流行以及与演出工作有关的健康问题。尽管算法驱动的薪酬机制对工作条件的影响，但很少有研究集中在算法管理的补偿维度上。我们研究了算法补偿对演出工人对程序正义和基于时间压力的看法的影响，这是与工作相关的健康问题的两个重要预测指标。此外，本研究还研究了这些关系中算法透明度的调节作用。调查数据是通过研究小组从962个演出工人那里收集的。分层多元回归分析的结果表明，对算法补偿的暴露程度与基于时间的应力呈正相关。然而，与我们的期望相反，算法补偿也与程序正义观念呈正相关，我们的结果表明，这种关系在更高水平的感知算法透明度下得到了增强。此外，透明度在算法补偿与基于时间的压力之间的关系中不起作用。这些发现表明，感知到的算法透明度使算法补偿更加公平，但似乎并没有减轻压力。
使用回归分析监测单通道脑电图数据的轻度认知障碍的疾病严重程度
摘要：认知健康的声音偏差称为轻度认知障碍（MCI），尽早监测它以防止痴呆症，阿尔茨海默氏病（AD）和帕金森氏病（PD）等复杂疾病。传统上，使用蒙特利尔认知评估（MOCA）对MCI严重性进行了手动评分来监测。在这项研究中，我们提出了一种新的MCI严重性监测算法，并通过自动产生与MOCA评分等效的严重程度得分来回归分析单通道电 - 摄影（EEG）数据的提取特征。我们评估了用于算法开发的多试验和单轨分析。进行多试验分析，从与突出的事件相关电位（ERP）点和相应的时域特征中提取了590个特征，我们利用Lasso回归技术选择了最佳功能集。经典回归技术中使用了13个最佳特征：多元回归（MR），集合回归（ER），支持向量回归（SVR）和Ridge回归（RR）。对ER的最佳结果是1.6的RMSE和剩余分析。在单审分析中，我们从每个试验中提取了一个时间 - 频图图像，并将其作为对构建的卷积深神经网络（CNN）的输入。这种深CNN模型的RMSE为2.76。据我们所知，这是从单渠道脑电图数据中使用多试和单个数据生成与MOCA相当于MOCA的MCI严重程度的自动分数。