本研究的主要目的是确定战略管理对竞争优势的影响。本研究采用描述性和定量性研究策略。研究数据通过问卷调查收集,样本包括索马里的 200 名员工和管理人员。数据分析采用社会科学统计软件包-19 软件。因子分析将确定变量的原始维度,相关分析将发现变量和测量值之间的关系。回归分析将评估所得维度之间的影响。结果表明,战略管理与竞争优势呈正相关。结果表明,战略管理实践使组织能够主动应对变化并发起积极变化。建议组织不断管理、维护和改进战略管理实践,因为这是实现业务绩效不可或缺的工具。
摘要 本研究旨在探索年轻人的毅力、希望和主观活力之间的关系。研究还调查了上述变量的性别差异。为此,我们抽取了 120 名年轻人作为样本,其中 60 名男性和 60 名女性,他们正在德里国家首都辖区攻读本科和研究生课程。研究使用了项目毅力量表、成人希望量表和主观活力量表。为了找到研究变量之间的关系,我们进行了皮尔逊相关分析。为了找出研究变量的性别差异,我们采用了 t 检验。结果表明,希望和主观活力之间存在显著关系。在毅力、希望和主观活力方面,男性和女性年轻人之间没有显著差异。
巴士227 - 业务分析(3 Cr。)课程描述本课程包括业务决策,简单和多元回归和相关分析,时间序列分析和业务预测,决策分析,线性编程,运输和分配方法以及网络模型的定量方法概述。学生将被要求使用计算机应用程序。讲座每周3个小时的通用课程目的本课程使学生使用数学模型来开发新的商业视角,以便学生采用统计方法。 课程先决条件/准则先决条件:巴士224或MTH 245讲座每周3个小时的通用课程目的本课程使学生使用数学模型来开发新的商业视角,以便学生采用统计方法。课程先决条件/准则先决条件:巴士224或MTH 245
历史事件,通过使用组织和背景因素作为确定美国文森斯号击落伊朗航空 655 航班时“发生了什么”的手段,提供了另一种视角。从海军少将威廉·福格蒂的非机密调查报告中提取的数据以及参议院军事委员会听证会的记录进行了定量分析,通过回归和相关分析以及图形分析和解释,努力解决系统和证人回忆数据之间缺乏协调的问题。还对这些档案数据来源和文森斯号前指挥官威尔·罗杰斯上尉的采访数据进行了比较分析。此外,为了确定导致结果的“因果因素”,使用事件路径模型、动态系统模型和相互因果关系的控制论模型进行了进一步分析。研究结果
图1研究方法流(A)肿瘤均被手动掩盖所有个体。(b)所有患者提取肿瘤结构测量,包括最大肿瘤直径,肿瘤体积和肿瘤表面积。(c)低级神经胶质瘤的分布表明,肿瘤广泛分布在整个左半球。(d)结构图像分为灰质(左)和白色物质(右)。灰质体积是根据所有大脑区域的AAL地图集计算的。Voxel的灰质强度相关性。(E)基于体素的病变 - 症状图用于确认灰质分析的结果。(f)背侧(左)和腹(右)语言途径在所有受试者中均单独追踪。相关分析,以探索肿瘤结构测量,不同大脑区域的灰质体积,筋膜特征和听觉理解分数
研究问题、变量和操作定义、假设、抽样。开展和报告研究的道德规范 研究范式:定量、定性、混合方法 研究方法:观察、调查 [访谈、问卷]、实验、准实验、实地研究、跨文化研究、现象学、扎根理论、焦点小组、叙述、案例研究、人种学 心理学中的统计学:集中趋势和离散度的测量。正态概率曲线。参数 [t 检验] 和非参数检验 [符号检验、Wilcoxon 符号秩检验、Mann-Whitney 检验、Kruskal-Wallis 检验、Friedman]。功效分析。效应量。相关分析:相关 [乘积矩、等级顺序]、偏相关、多重相关。特殊相关方法:双列、点双列、四分法、phi 系数。回归:简单线性回归,多元回归。
这项研究评估了49个测试设置的机器学习(ML)分类模型的能源效率,每个模型代表从一组场景中得出的不同条件。使用ESP8266微控制器利用物联网(IoT)技术,我们从模拟的房间环境中收集并分析了环境数据,包括温度,湿度和CO 2级别。我们测量了用于数据预处理,模型培训和测试的能源消耗,以及考虑输出,处理时间和F1分数的能源效率指标。该研究还进行了相关分析,以探索能耗与性能指标之间的关系。此外,它通过将集成模型与其组成算法进行比较,评估了准确性和能源效率之间的权衡。根据绿色软件测量模型(GSMM)进行的测量,为选择各种物联网应用程序选择节能算法提供了基本见解。
结果:将绿原酸,苯甲德氏菌,镁质乳核,jateorhizine,palmatine,berberine和axtracydin鉴定为SMW-BI。治疗8周后,SMW和SMW-BI降低了空腹血糖(FBG),总胆固醇(TC),三酰基甘油(TG)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)的水平老鼠。此外,SMW和SMW-BI改善了T2DM小鼠的肝细胞形态,减少了脂肪细胞的数量,并增加了肝糖原。网络药理学分析表明,SMW和SMW-BI可能通过调节胰岛素受体底物1(IRS1)/RAC-BETA丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶(AKT2)/叉头盒蛋白O1(FOXO1)/Glucose Transporter Typerporter 2(Glut2)信号(Glut2)信号来发挥降血糖。此外,相关分析表明SMW和SMW-BI是关联的
结果肥料类型显着影响谷物SE浓度。与在相同的N输入水平上施用的矿物肥料相比,在使用农场肥料(FYM)的肥料(FYM)中,使用农场码(FYM)的谷物SE浓度明显更高。同样,在HMC试验中,与消化沼气和矿物肥料相比,FYM和牛浆的谷物SE浓度明显更高。与常规农作物保护相比,在QLIF试验中,有机作物保护剂的谷物SE浓度明显更高。Nue-crop和HMC试验检测到了普通小麦(Triticum aestivum)和拼写(T. Spelta)的品种之间的显着差异。在整个试验中进行的相关分析确定了拼写和正相关的产量与谷物SE浓度之间的负相关性
图1。SAM-SEQ同时探测植物组织上的染色质访问性和DNA甲基化。a。SAM-SEQ方案的工作流程和GDNA上M6A-MTase序列偏好的评估(EcoGII-WEALED GDNA)。 b。 链特异性的M6a水平的ECOGII处理的基因组DNA水平在标准化之前和之后,M6A-MTase偏好比五个A. thaliana染色体。 centromeres被描述为灰色盒子。 拟南芥12-mer序列的 c umap投影,由m6a/a含量的ecogii处理的gDNA,含量和含量。 MCG,MCHG和MCHH水平的GDNA和SAM-SEQ的ONT测序之间的密度图和相关分析。 e。 链特异性的SAM-SEQ M6A水平M6A-MTases偏好归一化和之后。 f。 拟南芥基因的元数据显示ATAC-SEQ可及性(Lu等人 2017)(右Y轴)和SAM-SEQ染色质可及性(M6A/A),使用独立的实验使用不同的M6A-MTases(ECOGII或HIA5)以及不同的ONT化学(R9.4.1或R10)(左Y轴)(左Y轴)。SAM-SEQ方案的工作流程和GDNA上M6A-MTase序列偏好的评估(EcoGII-WEALED GDNA)。b。链特异性的M6a水平的ECOGII处理的基因组DNA水平在标准化之前和之后,M6A-MTase偏好比五个A. thaliana染色体。centromeres被描述为灰色盒子。c umap投影,由m6a/a含量的ecogii处理的gDNA,含量和含量。MCG,MCHG和MCHH水平的GDNA和SAM-SEQ的ONT测序之间的密度图和相关分析。e。链特异性的SAM-SEQ M6A水平M6A-MTases偏好归一化和之后。f。拟南芥基因的元数据显示ATAC-SEQ可及性(Lu等人2017)(右Y轴)和SAM-SEQ染色质可及性(M6A/A),使用独立的实验使用不同的M6A-MTases(ECOGII或HIA5)以及不同的ONT化学(R9.4.1或R10)(左Y轴)(左Y轴)。