变换。对数正态分布变量(x)与变异系数(CV)之间的关系为CV 2 = exp(σr 2 )-1。 *2 使用90%置信区间的评估方法。 *3 本指南中使用的评估方法使用生物利用度的几何平均比率。
甘露糖基化的LNP,分别包含2%,4.85%或9.3%的甘露糖偶联的PA-PEG脂质),通过∆ΔCT方法计算得出,标准化为cramble载荷的LNP对照。数据通过Shapiro-Wilk测试正态分布。通过Tukey的多重比较测试通过单向方差分析进行统计分析。b)与9.3-MLNP相比,在5nm,5nm或100nm miR-146a的9.3-MLNP递送后,AM中的剂量依赖性miR-146a水平。数据通过Shapiro-Wilk测试正态分布。通过单向方差分析分析了Tukey的多重比较测试。c)在存在或不存在20 mM甘露糖的情况下,使用LNP或9.3-MLNP递送miR-146a后AM中的miR-146a水平。通过Kruskal-Wallis分析了Dunn的多重比较测试。统计差异表示为 *p <0.05,** p <0.005,*** p <0.001。数据以最大最小为单位表示。显示所有点,n =每组3井。进行了两次实验。
版本:2001 年 12 月 8 日 附录 A - 基本概率和统计理论 A1 - 概率集 A1-1 集合运算和代数 A1-2 集合枚举 A1-3 概率的公理和基本规则 A2 - 随机变量 A2-1 概率密度函数和累积分布函数 A2-2 瞬时和累积故障率 A2-3 描述统计 A2-3.1 位置测量:平均值、中位数、众数 A2-3.2 变异性测量:范围、方差、标准差 A3 - 概率分布 A3-1 浴盆曲线 A3-2 二项分布、几何分布和泊松分布 A3-2.1 简单备件计算 A3-3 负指数分布 A3-3.1 占空比的影响A3-4 威布尔分布 A3-5 正态分布 A3-6 对数正态分布 A3-7 伽马分布 A3-8 贝塔分布 A3-9 卡方分布 A4 置信水平和区间 A4-1 常规 A4-2 贝叶斯 A4-3 学生 t 分布的临界值 A4-4 双侧卡方置信限乘数 A4-5 单侧卡方置信下限乘数 A5 问题和练习
摘要:背景:高亲和力放射性杂交 PSMA 靶向放射性药物 18 F-flotufolastat ( 18 F-rhPSMA-7.3) 新近获批用于前列腺癌的诊断成像。在此,我们对两项 3 期研究进行了事后分析,以量化一系列正常器官对 18 F-flotufolastat 的摄取。方法:重新评估了 LIGHTHOUSE 和 SPOTLIGHT 中的所有 718 次可评估的 18 F-flotufolastat 扫描。此外,还审查了患者的医疗记录,并排除了肿瘤负荷高 (PSA>20 ng/mL)、生物分布改变 (例如慢性肾病)、正常器官发生重大解剖变化 (例如肾切除术) 或有任何其他癌症病史的患者。医学物理学家在特定器官上定义感兴趣体积,以根据 PERCIST 1.0 标准评估 SUV 平均值和 SUV 峰值。正态分布的数据以平均值 (SD) 报告,非正态分布的数据以中位数 (IQR) 报告。变异系数 (CoV;对于正态分布数据计算为 SD/平均值,对于非正态分布数据计算为 IQR/中位数) 用于量化 SUV 指标的变异性。结果:总共有 546 名患者(244 名原发性患者,302 名复发性患者)的扫描结果符合分析条件。除膀胱和脾脏外,所有器官均被视为正态分布。在肝脏中,平均 SUV 平均值为 6.7(SD 1.7),CoV 26%,而膀胱中位 SUV 平均值为 10.6(IQR 11.9),CoV 112%。肝脏中的平均 SUV 峰值为 8.2(SD 2.1),CoV 26%,膀胱中位 SUV 峰值为 16.0(IQR 18.5),CoV 116%。结论:正常器官对 18 F-氟托福司他的生理吸收与其他肾脏清除的放射性药物大致一致,这可能在考虑放射性配体治疗的患者选择时具有重要的临床意义。此外,18 F-氟托福司他的膀胱中位 SUV 峰值低于之前报道的
图 1.1 高斯 CDF 和相关可靠性函数 R(t) 图 1.2 系统 1(短持续时间,频繁中断)和系统 2(长持续时间,不频繁中断)的平均可用性 图 1.3 电子系统的浴盆曲线 图 1.4 不同 l 值时的指数分布 PDF 图 1.5 不同 l 值时的指数分布 CDF 图 1.6 TTR 的正态分布 PDF,其中 m = 8 h 和 s = 2 h 图 1.7 TTR 的正态分布 CDF,其中 m = 8 h 和 s = 2 h 图 1.8 海底光缆 TTR 的威布尔分布随机变量 图 1.9 串联和并联可靠性框图 图 1.10 串联结构可靠性框图 图 1.11 单线程卫星链路 RF 链 图 1.12 并联结构可靠性框图 图 1.13 并联卫星 RF 链系统 图 1.14一拖二(1:2)冗余HPA系统框图 图1.15 冗余马尔可夫链状态图 图1.16 冗余马尔可夫链状态图,相同组件 图1.17 单组件马尔可夫状态转换图 图1.18 热备用冗余马尔可夫状态转换图 图1.19 冷备用马尔可夫状态转换图 图1.20 蒙特卡洛系统分析算法 图1.21 组件模型 图1.22 状态向量算法流程图 图1.23 状态向量算法输出示例 图1.24 串行组件状态评估流程图 图1.25 并行组件状态评估流程图 图1.26 指数分布的TTR,MTTR=8h 图1.27 正态分布的TTR,MTTR=8h,方差=2h 图1.28 集中仓储与调度备用方法 图1.29 属地仓储与调度备用图 1.30 现场节约方法
9. 在图上绘制 x 和 y 点数组。10. 在图上使用不同类型的标记和线条样式。11. 声明轴的标签。(绘制售价和原价)。12. 绘制条形图 - 使用最畅销书数据集绘制年度数据,并找出多年来最畅销的类型。13. 绘制直方图 - 使用前 200 名 YouTube 用户的数据集进行绘制,并找出最受欢迎的类型。还可以使用直方图绘制每个类型的关注者。14. 回归作业(预测未来) - 绘制年份和平均气温之间的关系。你能预测未来几年的平均气温吗?你从趋势中推断出什么?15. 创建正态分布并在图形中显示(使用 Numpy + Matplotlib) - 在图中显示学生的分数并检查它是否是正态分布?这些数据的平均值、中位数和众数是什么? 16. 编写一个 Python 程序来计算电费。接受用户的上一次电表读数和当前电表读数以及每单位电费。计算用户的单位数和总账单消耗量。17. 一家公司决定给员工 5% 的奖金,如果员工的服务年限超过 5 年。编写一个 Python 程序来询问用户的工资和服务年限,并打印净奖金金额。
图 1:双链 DNA 结构和构象灵活性的参数化和描述。(A)双链 DNA 分子的结构通过刚体变换参数化,其中轴系统跨越每个碱基对步骤 (ri)。这些参数描述了将碱基对步骤的轴系统映射到相邻轴系统的旋转和平移函数。(B)标准化流模型从正态分布的潜在空间映射到描述双链 DNA 结构的参数。映射是通过多层实现的,并且是可逆的。
- 算术和计算:分数;索引规则; SI单位;科学符号;舍入和估计;显着的数字;准确性和精度;使用计算器。- 基本代数评论:公式中的替代;重新安排公式;比例推理。- 解释:函数;图 - 线性,抛物线,对数,指数;线性方程,二次方程。- 不确定性和概率:入门概率;基本统计;描述性统计;随机变量和概率分布;正态分布;误差的治疗和评估;入门假设检验;入门L