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World File Search System正态分布
量子寄存器中正态分布的有效准备
高效准备输入分布是在广泛领域获得量子优势的重要问题。我们提出了一种新颖的量子算法，用于高效准备量子寄存器中的任意正态分布。据我们所知，我们的工作首次利用了中间电路测量和重用 (MCMR) 的强大功能，广泛应用于一系列状态准备问题。具体而言，我们的算法采用重复直至成功方案，并且只需要期望常数界的重复次数。在所呈现的实验中，使用 MCMR 可以将所需量子比特减少多达 862.6 倍。此外，该算法可证明对相位翻转和位翻转错误均具有抵抗力，从而导致在真实量子硬件（支持 MCMR 的 Honeywell 系统模型 H0 和 H1-2）上进行首次同类经验演示。
数据收集-Basrah
正态分布|示例，公式和用途在正态分布中，数据是对称分布的，且不偏偏。绘制在图上时，数据会遵循钟形形状，大多数值聚集在中心区域，并且随着它们远离中心而逐渐变细。为什么正常分布很重要？自然科学和社会科学中的各种变量通常是正常分布的。身高，出生体重，阅读能力，工作满意度或SAT分数只是此类变量的几个例子。由于正态分布的变量非常普遍，因此许多统计测试都是为正态分布的人群设计的。了解正常分布的属性意味着您可以使用推论统计来比较不同的组并使用样本对种群进行估算。
一项受控和随机临床试验
52名参与者，年龄从18至25岁，选择了硫化硫化物（H 2 S）112 ppb。他们分为4组（n = 13）：第1组：舌头刮刀；第2组：用APDT治疗一次；第3组：含有乳酸乳杆菌WB21（6.7 x 10 8 CFU）和木糖醇（280mg）的益生菌胶囊，每天3次，持续14天；第4组：用APDT和益生菌胶囊治疗一次14天。用气体摄影（临床评估）和微生物样品中的从APDT前后的舌头以及7、14和30天后收集。 临床数据未能遵循正态分布；因此，在必要时，使用Kruskal-Wallis检验（独立度量）和Friedman ANOVA（依赖度量）进行了比较。 对于微生物数据，由于数据未能遵循正态分布，因此使用Dunn的后测试进行了Kruskal-Wallis秩和测试。 显着性水平为α= 0.05。从APDT前后的舌头以及7、14和30天后收集。临床数据未能遵循正态分布；因此，在必要时，使用Kruskal-Wallis检验（独立度量）和Friedman ANOVA（依赖度量）进行了比较。对于微生物数据，由于数据未能遵循正态分布，因此使用Dunn的后测试进行了Kruskal-Wallis秩和测试。显着性水平为α= 0.05。
流感疫苗候选肾脏的毒性与...
研究方法是指WHO TRS 927附件I指南。在第1、15和29天给予测试动物。进行血液化学检查以在治疗后3天和14天内看到水平。与疫苗和对照组以及一组疫苗和对照组相比，数据及其可逆性期。获得的数据进行了正态分布测试。获得的数据不是正态分布的，因此之后是非参数统计测试Kruskal-Wallis，然后是Mann Whitney U检验测试。
无标题 - NPL 出版物
测量复杂的 S 参数时，需要进行多次重复测量。根据重复测量的统计数据计算出 S 参数的最佳估计值和椭圆不确定区域。特别是，实部和虚部 r(x,y) 之间的相关系数用于计算不确定区域。重复测量集可视为来自二元正态分布的样本。在本报告中，通过使用多元正态分布模拟器 MULTNORM 生成大量样本，研究了为来自二元正态分布的样本计算的相关系数 r(x,y) 的分布。研究了总体相关系数 p(x,y) 和样本大小 n 对分布的影响。对于小样本，发现分布是非正态的、宽的并且有时是倾斜的。这对基于少量重复测量得出的置信区域的可靠性有影响。还研究了 Fisher 的 z（以 r 定义的统计数据）的分布，发现它比 r 的分布更正态。此统计数据可用于估计 p 的 95% 置信区间。
心脏病患者的生活质量
背景：用于评估冠心病 (CHD) 患者健康相关生活质量 (HRQOL) 的各种通用和疾病特定量表考虑的项目在格式、所选领域和评分系统方面有所不同。此类量表生成的离散分数无法满足加法的等距性质。分析不考虑项目分数或量表分数的分布。材料和方法：本文提供了一种无假设的方法，将离散的、有序的项目分数转换为符合 1 到 100 的正态分布的连续等距分数，以确保非负分数。取正态分布的转换项目分数之和，以找到域分数和量表分数，每个分数都符合正态分布。结果：所提出的分数可产生有意义的算术聚合，避免将测试分数作为原始项目分数之和的主要限制，并促进参数分析、有意义的比较、排名和分类、量表的响应性，即评估个人层面或个人样本随时间的变化，并有助于绘制进度路径。正态性还有助于估计人口参数，找到量表和心理测量特征（如因子效度、判别值和可靠性）的等效分数。结论：正态分布的分数可以提高与 CHD 幸存患者健康结果相关的工具的评分。医疗保健专业人员和研究人员可以利用所提出的方法满足所需的属性，包括通过纵向数据检测变化和评估人口层面的心理测量参数。
引用Mitzenmacher，迈克尔。 2001年。幂定律和对数正态分布的生成模型的简要历史。哈佛计算机科学集团T
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患有发展性计算障碍的儿童大脑中数字处理和记忆区域的结构协方差增加
注：首先通过 Kolmogorov-Smirnov 检验对各个组进行正态分布检验。对于正态分布数据，平均值、标准差 ( SD ) 和 p 值基于双样本 t 检验。如果在一个或两个组中违反了正态性假设，则列出中位数和四分位距 (IQR)，并执行 Mann-Whitney U 检验（用 U 表示）。对于名义数据，对性别执行 Fisher 精确检验（用 F 表示），对惯用手执行似然比（用 L 表示）。
