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方差分析
深度学习（DL）培训算法利用非确定性来提高模型的准确性和训练效率。因此，多个相同的培训运行（例如，相同的培训数据，算法和网络）产生了具有不同准确性和训练时间的不同模型。除了这些算法因素外，由于并行性，优化和浮点计算，dl libraries（例如Tensorflow和Cudnn）还引入了其他方差（称为实现级别差异）。这项工作是第一个研究DL系统差异以及研究人员和实践中这种差异的认识的工作。我们在三个具有六个流行网络的数据集上进行的实验显示了相同的培训运行中的总体准确性差异。即使排除了弱模型，精度差也为10.8％。此外，仅实施级别的因素会导致相同培训运行的准确性差异高达2.9％，每类准确性差异高达52.4％，训练时间差为145.3％。所有核心库（Tensorflow，CNTK和Theano）和低级库（例如Cudnn）在所有评估版本中均显示实现级别的差异。我们的研究人员和从业人员的调查显示，有83.8％的901名参与者不知道或不确定任何实施级别差异。此外，我们的文献调查显示，最近顶级软件工程（SE），人工智能（AI）和系统会议中，只有19.5±3％的论文使用多个相同的培训运行来量化其DL AP-ap-paraches的方差。本文提高了对DL差异的认识，并指导SE研究人员执行诸如创建确定DL实现之类的挑战任务，以促进调试和提高DL软件和结果的可重复性。
单变量和多变量方差分析
一位经济学家收集了去年生产电子计算设备的公司样本的生产率改进数据。这些公司根据过去三年的平均研发支出水平进行分类（低、中、高）。研究结果如下（生产率改进的衡量标准为 0 到 100）。假设具有通常假设的方差分析模型是合适的。
方差分析用于度量空间，并应用于空间数据
摘要。我们对基于度量空间中数据进行测试组差异的一些最近类似方差分析的程序进行了审查，并提出了新的此类程序。我们的统计量来自经典的莱文测试，以检测分散差异。它仅使用数据点的成对距离，并且可以在数据空间中barycenters（“广义均值”）计算的情况下快速，精确地计算出来，只有通过近似值甚至不可行）很慢。它也满足渐近正态性。我们根据1向ANOVA设置中的空间点模式和图像数据讨论了各种过程的相对优点。作为应用程序，我们在矿物质漏斗过程中的数据集和马德里的局部害虫计数的数据集上执行1-和2向方差分析。关键词和短语：方差分析，图像，莱文测试，度量空间，空间点模式。
解决误解的主动学习技巧
8.1 针对合作伙伴 A 的每个问题的方差分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... 143 8.7 Q5 概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 145 8.19 Q6 协议追随者概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 8.23 协议遵循者合作伙伴 A 的 Q6 和 Q7 的方差分析 . . . . . . . . . . . . . . . 176 8.24 协议遵循者合作伙伴 B 的 Q6 和 Q7 的方差分析 . . . . . . . . . . . . . . . . 177
180473621003.pdf
时间 0 和虚线对应于皮下注射 NeuroEPO (0.5 mg/kg) 或载体之前 A) 和之后 30 分钟测定的初始血糖。在每个时间点，显示相对于初始血糖的平均百分比和平均值的标准误差。 A) 注射了 NeuroEPO (D-NeuroEPO) 或载体 (D-vehicle) 的糖尿病大鼠。每组 n=12。 * 相对于初始血糖，p< 0.05（单向方差分析和 Bonferroni 检验）。相对于载体组，t p < 0.01（双向方差分析和Bonferroni检验）。 B) 注射 NeuroEPO (ND-NeuroEPO) 或载体 (ND-vehicle) 的非糖尿病大鼠进行葡萄糖耐量测试 (口服 2 g/kg 葡萄糖)。每组 n=11。组间无显著差异（双向方差分析 p>0.05）。
同时进行经颅电刺激和磁刺激可增强背外侧前额皮质的伽马振荡
对每个 TMS-EEG 记录位点进行包含受试者内因素“tACS”（γ、θ、假）和“时间”（T0、T1、T2）的方差分析。皮质振荡分析按以下步骤进行。我们首先评估基线（T0）的伽马振荡的频率和功率。为了测试 iTBS + tACS 方案是否可能导致伽马波段在振荡功率方面发生任何变化，我们使用了包含受试者内因素“tACS”（γ、θ、假）和“时间”（T0、T1、T2）的重复测量方差分析。然后我们专注于单个频率变化分析；我们计算了单个频率峰值（整个振荡频谱中表达最多的频率），并且与伽马波段功率分析相同，我们使用了重复测量方差分析，其中受试者内因素“tACS”（γ、θ、假）和“时间”（T0、T1、T2）来评估波段表达的变化。对于
机器人与人工智能原理
抽象.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................1 高级加密标准（AES）.................................................................................................................................................................................... 3 敏捷机器人.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 5 算法.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... .................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. 7 方差分析（ANOVA） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
土地使用和气候变化的变化是否重叠？世界银行数据的分析
缩写：方差分析，方差分析； GDP，国内生产总值； LUC，土地使用变化； VIF，方差通胀因子。a由于农业Luc和灌溉农业Luc的变量具有共线性，以避免高估，因此仅在回归模型中包括农业LUC的变量。b预测因素：（常数），林卢克，耕种卢克，农业卢克，GDP变更。c因变量：CO 2排放变化。d显着性值小于0.05。 E标准化系数。来源：研究结果。
一个新的框架，用于估计和分解气候预测的不确定性
摘要：通过运行全球气候模型（GCM）获得的气候预测会受到多元化的不利影响。基于分析此类不确定性的方差分析（ANOVA）的现有框架无法包括GCM和内部气候变异性之间的相互作用效应，该效果仅排名为GCM在意义上的主要效应。在这项研究中，提出了三向方差分析框架，并研究了所有主要影响和相互作用。结果表明，尽管总体不确定性（O）主要由主要影响贡献，但反应效应却相当大。特别是在二十一世纪，全球平均值（在网格细胞水平上计算，然后平均，同样在以下）所有主要影响的相对贡献为54％，温度为82％；所有相互作用效应的效果分别为46％和18％。由于三向方差分析无法投资不确定性来源引起的不确定性组成部分，因此通过推断出由不确定性来源引起的不确定性组成部分与主要影响和交互作用效应产生的不确定性组成部分之间的关系得到改善。通过改进的三向方差分析，O分解为由发射方案，GCM（M）和内部气候变异性（V）产生的不确定性组成部分。结果表明，O在二十世纪的降水中主要由M贡献，而在2060年代之前，M造成了M。通过研究V表征的鲁棒性，通过研究V的差异对随附的集合成员的数量进行了研究。V贡献的低估程度大约为降水量为4％，温度平均为1％。