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World File Search System散点图
11总结和介绍定量研究中的数据
章节摘要您已收集数据。现在您将如何处理收集的一大堆信息？就像先前的步骤一样，数据分析涉及您需要做出的一系列决策。本章介绍了使用定量研究收集的数据。总结和组织数据涉及四个步骤：1。确定要包含并将其排除在您的报告中的数据。2。选择汇总原始数据的类别。3。编码数据根据所选类别进行分类。4。以汇总形式介绍数据，有助于得出结论。数据可以通过许多不同的方式进行分类和汇总，包括表，图表和图表。应变表（盘列表）描述了两个变量的值之间的关系。条形图和饼图是显示汇总数据的另外两种手段。这两个从视觉上描述了有多少/许多事物。通过将测量的每个实例指向由图的两个轴定义的网格，产生一个散点图。沿着单位标记的两条线称为轴，它们之间的空间由由从每个单位点沿两个轴从每个单位点绘制的相交线形成的网格定义。构造散点图的第一步是决定要在每个轴上使用的单元的比例。的含义或平均值通常用于比较组并提供数据的摘要结果。（第225页）线图类似于一个散点图，除了连续点与线路连接，构成一个完整的线路连接所有数据点。您使用的表，图形和/或图表将取决于最适合显示或表示您数据的内容。关键术语条形图（直方图）自变量对变量变量的影响的视觉表示。该图显示为一系列沿X轴（水平轴）对齐的条。（p。228）交叉表量的定量研究中使用的术语，指的是创建一个表，其中包括一个自变量对一个因变量的影响。
课程教授Moaz ur Rahman博士
民主，显示和比较定量数据，了解平均值，平均值，中位数和模式，标准偏差，构建散点图和相关性，理论概率，计数，置换，置换和组合。推荐书：1。Bennett，J。 ＆Briggs，W。（2015）。 使用和理解数学，第6版，Bennett，J。＆Briggs，W。（2015）。使用和理解数学，第6版，
通过蛋白质结构扩散
图2：在选定情况下不同模型的性能比较以及不同模型之间结构违规的比较。（a）（b）在8D01_L/8DOY_L之间的TM得分和六个不同模型生成的100个构象之间的TM得分散点图。（c）（d）用8D01_L/8DOY_L从UFCONF覆盖了采样结构。青色：8D01_L实验结构；红色：8DOY_L实验结构；绿色：最接近8D01_L的采样结构；洋红色：采样结构最接近8doy_l。（e）（f）8i6o_b/8i6q_b和六个不同模型生成的100个构象之间的TM得分的散点图。（g）（h）用8i6o_b/8i6q_b从UFCONF中采样结构的覆盖。青色：8i6o_b实验结构；红色：8i6q_b实验结构；绿色：最接近8i6o_b的采样结构；洋红色：采样结构最接近8i6q_b。（i）所有产生的构象在20中定义的总违规损失； （J）所有产生的构象的碳氮（C-N）键损失（表明违反C-N键长度的违规）； （k）所有产生的构象之间的残基数（表明残基之间的原子半径限制的侵犯）计数； （l）所有产生的构象中残留物中的冲突计数（表明残基中原子半径限制的侵犯）；
新颖的表征言语列表之间的关系......
图 2 样本 1 中的 VLT – HsVol 关系概况和特异性。（a）与 VLT 评分相关的估计子场体积斜率的事后分析（+ 1 SD）。仅 CA1 体积斜率与 VLT 评分相关（p = .036，n = 447）。（b）CA1、CA3、CA4、DG、前下托、下托体积和 VLT 评分的散点图以及每条线性拟合线及其 95% CI。（c）与词汇测试评估的言语智力相关的估计子场体积斜率的事后分析（+ 1 SD）。没有海马子场体积与言语智力相关（n = 447）。对于（a、c），报告了 Bonferroni 校正的 CI 和 p 值。对于（a – c），海马体积的残差是通过消除与半球整个海马体积相关的方差来计算的。模型根据年龄、性别、教育程度和 eTIV 进行了调整。（d）左、右整个海马体积和 VLT 分数的散点图，以及根据年龄、年龄 2 、性别、教育程度和 eTIV 调整的线性拟合线及其 95% CI。对于（a – d），残余体积、VLT 分数和词汇分数转换为 z 分数。CI，置信区间；eTIV，估计的总颅内容量；HsVol，海马亚区体积测定；VLT，口头列表学习测试
工程高 Q 值超导钽微波共面
图 4. (a) 三个硅基 CPW 谐振器的内部品质因数 (𝑄 𝑖) 与平均光子数 < 𝑛 𝑝ℎ > 的关系，散点图为测量数据，实线是基于公式 (4) 的拟合数据，误差线在每个数据点的顶部和底部用大写字母表示，(a) 40 nm Ta 在 𝑇= 77 mK。(b) 𝑓 𝑟 = 3.654 在三个不同温度下。(c) 80 nm Ta 在 𝑇= 44 mK 时和 (d) 100 nm Ta 在 𝑇= 40 mK 时。
学术社会科学中机器学习的兴起
图1：学术社会科学中机器学习的兴起。蓝线表示滚动的一年频率，其中在Soci（社会科学），BUSI（商业）和ECON（经济学）Scopus主题领域中观察到一系列基于ML的术语，橙色注释指示上一年的每个单独的长期平均值。与Scopus索引的其他主题领域相比，插图散点图指示使用各种术语的使用频率，其中“基本ML”表示简单地提及“机器学习”或“人工智能”。插图的X轴与主题区域有关。例如，“树”与各种基于树的方法有关。更多信息可在
AI 加速器调查与趋势
摘要 — 在过去的几年中，每月都会有新的机器学习加速器发布，用于语音识别、视频对象检测、辅助驾驶和许多数据中心应用等各种应用。本文更新了过去两年对人工智能加速器和处理器的调查。本文收集并总结了目前已公开发布的商用加速器，并给出了峰值性能和功耗数字。性能和功率值绘制在散点图上，并再次讨论和分析了该图上趋势中的许多维度和观察结果。今年，我们还编制了一份基准性能结果列表，并计算了相对于峰值性能的计算效率。
利用数据分析和机器学习
数据可视化简介 数据可视化的任务 数据可视化的好处 数据可视化的图表 Matplotlib 架构 Matplotlib 的一般概念 MatPlotLib 环境设置 验证 MatPlotLib 安装 使用 PyPlot 格式化图表样式 使用分类变量绘图 带有子图函数的多图表 折线图 条形图 直方图 散点图 饼图 3 维 - 3D 图形绘图 mpl_toolkits MatPlotLib 的函数 等高线图、箭筒图、小提琴图 3D 等高线图 3D 线框图 3D 表面图 箱线图
人工智能/机器学习/数据分析
1. 线性回归与逻辑回归 a) 使用 Boston House 数据集基于多个不同变量预测房价（线性回归） b) 训练模型根据萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度区分不同种类的鸢尾花（逻辑回归） https://www.javatpoint.com/linear-regression-vs-logistic-regression-in-machine- learning#:~:text=Linear%20regression%20is%20used%20to,given%20set%20of %20independent%20variables.&text=Logistic%20regression%20is%20used%20f or%20solving%20Classification%20problems 。 2. 使用 matplotlib 和不同种类的图进行数据可视化。（条形图、散点图、时间序列