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World File Search System样本量
农业促进和投资...
*195）和区域C 0。在这种方法中，所有30个AH＆vs的区域都可能不涵盖，但总体总数将涵盖总项目的15％。另外，如果应为样本中的每个区域中的每个地区占用样本量的15％，作为样本。for ex：Angul在3年内完成了36个项目，6个项目完成了3年以上，44个项目已发行但未完成。Angul的样本量为86（36+6+44）的15％，即13。在总共86个项目中，如果Angul有40个Agri项目，20个AH＆vs项目12个渔业项目，14个HORTI项目0个部门项目。在Angul中进行调查的样本分布将为Agri -7（13* 40/80），AH＆S -3（13* 20/80），渔业2（13* 12/80），Horti -2（13* 14/80）和间部门-0。在这种方法中，我们可能会错过覆盖某些部门的覆盖，但是所有地区都将被涵盖，请建议用于样本量估计的方法。16背景：表1：扇区明智的整体Mkuy进度（01.06.2018-31.03.24）组合所有部门的项目总数为1951年。
影响脑动静脉畸形破裂预测模型性能的因素
摘要背景：很多情况下，患者脑动静脉畸形（bAVM）的破裂率及血管内治疗或手术治疗（当不适合进行放射外科治疗时）的风险均不低，因此在治疗前更谨慎地评估破裂风险显得尤为重要。本文基于目前的高危预测因素及临床资料，采用不同的样本量、采样时间和算法构建bAVM出血风险预测模型，并研究模型的准确性和稳定性，旨在提醒研究者在开发类似的预测模型时可能存在一些陷阱。方法：收集353例bAVM患者的临床资料，在构建bAVM破裂预测模型时，改变训练集与测试集的比例，增加采样次数，通过逻辑回归（LR）算法和随机森林（RF）算法构建bAVM破裂预测模型。采用曲线下面积（AUC）评价模型的预测性能。结果：两种算法建立的预测模型性能都不理想（AUC：0.7或更低）。不同样本量的LR算法建立的模型的AUC优于RF算法（0.70 vs 0.68，p < 0.001）。两种不同样本量的预测模型的AUC标准差（SD）范围较宽（最大范围> 0.1）。结论：基于目前的风险预测因子，可能难以建立稳定准确的bAVM出血风险预测模型。与样本量和算法相比，有意义的预测因子对于建立准确稳定的预测模型更为重要。关键词：脑动静脉畸形，Logistic回归，随机森林，预测模型，AUC
认知和系统神经科学中的众包
过去十年，系统和认知神经科学的研究呈指数级增长。系统神经科学专注于神经回路和系统的结构和功能，而认知神经科学则以认知背后的生物过程为中心。这两个学科使用的方法经常重叠（即行为测量）。这两个子学科使用的样本量通常由于所选方法涉及的时间、成本和侵入性以及目标人群的可用性而不足。例如，心理学研究的样本量中位数在 40 到 120 之间变化（Marszalek 等人 2011）。虽然这些数字可能足以检验一些假设，但它们通常动力不足（Button 等人 2013；开放科学合作 2015）。
经济 人才与技能 2024 年 11 月
1 ONS。劳动力调查（2024 年 11 月 12 日）。2 请注意：青年失业率仅应与上一年进行比较。 *由于四舍五入，数字可能不相加。另请参阅关于最新 LFS 数据的开篇声明。**ONS 已将标有 ** 的数字标记为基于小样本量。更一般而言，各地区的年龄细分将受到较小样本量的影响，从而产生更大的波动性和更低的精度。因此，具有更大时间范围和苏格兰 LFS 提升的年度人口调查 (APS) 是按地区和年龄划分的劳动力市场指标的认可官方统计来源。请在此处查看使用 APS 数据对青年劳动力市场的分析。
实验室测试验证和验证工具包
给定研究测试的样本的总数取决于评估者对该方法的预期使用，推荐的统计分析和样本群体。临床和实验室标准研究所（CLSI）发表了方法评估标准，提供了用于评估测试方法性能特征（例如准确性和精度）的解释和说明。CLSI EP09C 6建议通过测试和参考方法分析至少40个样品。最终，样本编号由CLIA实验室主管酌情决定，根据评估者的预期用途，可能不适合40个样本。对于使用较小样本量的研究，当存在异常值或不相关结果时，将看到更大的统计含义，需要较小的错误余量才能达到预期的置信区间。样本量越大，结果越有信心反映了人口。
用于选择分析的深度神经网络：提取完整的经济信息以供解释
尽管深度神经网络 (DNN) 越来越多地应用于选择分析并显示出很高的预测能力，但研究人员能在多大程度上解读来自 DNN 的经济信息尚不清楚。本文表明，DNN 可以提供与传统离散选择模型 (DCM) 一样完整的经济信息。经济信息包括选择预测、选择概率、市场份额、替代品的替代模式、社会福利、概率导数、弹性、边际替代率和异质时间值。与 DCM 不同，DNN 可以自动学习效用函数并揭示领域专家未预先指定的行为模式，尤其是在样本量较大的情况下。然而，当样本量较小时，从 DNN 获得的经济信息可能不可靠，因为自动学习能力面临三大挑战：对超参数的高度敏感性、模型不可识别和局部不规则性。第一个挑战与平衡 DNN 近似值和估计误差的统计挑战有关，第二个挑战与确定 DNN 训练中的全局最优值的优化挑战有关，第三个挑战与缓解估计函数的局部不规则模式的稳健性挑战有关。为了展示优势和挑战，我们使用来自新加坡的陈述偏好调查和来自伦敦的显示偏好数据来估计 DNN，从 DNN 中提取完整的经济信息列表，并将其与来自 DCM 的信息进行比较。我们发现，通过训练或人口汇总的经济信息比单个观察或训练的分解信息更可靠，并且更大的样本量、超参数搜索、模型集成和有效的正则化可以显著提高从 DNN 中提取的经济信息的可靠性。未来的研究应研究样本量的要求、更好的集成机制、其他正则化和 DNN 架构、更好的优化算法以及稳健的 DNN 训练方法，以解决 DNN 的三大挑战，为基于 DNN 的选择模型提供更可靠的经济信息。关键词：深度神经网络；机器学习；选择分析；可解释性。
如何引用这篇文章Sonmez Demir G，Ozdemir O M，Turgut M等。 （2025年3月11日）鼻内给药新鲜母乳的影响
样本量是根据类似的研究和文献中建立的方法确定的。考虑了四年的研究持续时间，考虑到接受我们的NICU的符合条件的婴儿的平均年龄，符合纳入标准的婴儿比例以及随访评估所需的时间。由于该研究集中于定义的患者人群，因此预计可以在四年内招募足够数量的参与者。此外，由于要求每个婴儿至少接受鼻内新鲜母乳至少28天，因此研究时间表的结构是允许所有参与者进行足够的随访。使用统计功率分析确定样本量，以确保包括检测临床意义差异所需的最小参与者数量。但是，由于该患者人群的稀有性，我们的目的是在研究期内包括尽可能多的合格婴儿。
公共部门采购中道德采购，公司形象和采购效率之间的关系：公共案例
摘要该研究的重点是分析道德采购实践，公司形象和采购效率之间的关系。这项研究的基础是实证主义研究哲学。研究人群由Bindura政府实体内的采购和金融部门的雇员组成。准确地说，有120名受访者有资格参加该研究。使用Raosoft样本量计算器确定了这项研究的样本量。根据这种方法，鉴于目标人群为120，误差幅度为5％，基于95％的置信度，响应分布为50％，这项研究的最低建议样本量为73。数据分析是在社会科学统计软件包（SPSS版本21）上进行的，涉及描述性统计，Pearson相关性和逻辑回归分析。调查结果表明，诸如尽职调查，透明度，公平，合规性，保密性和完整性等道德采购实践对公司形象具有积极的统计学作用，并对采购效率产生了统计学意义。在整个采购周期中纳入这些实践将确保提高产出质量，产品交付的及时性，盈利能力和可持续性。该研究建议，公共采购机构不应仅考虑特定机构的利益和环境，而不是仅仅依靠广泛的立法框架，而是应该创建自己的内部道德控制程序。JEL代码：H57，M14。关键字：道德实践，公司形象，采购，效率，公共实体。