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World File Search System统计方法
预测基于温度变化的极端亚小时降水强化
摘要。极端的降水，通常是自然界的，能够触发自然灾害，例如流量和碎屑流。气候变化适应和弹性的关键组成部分是量化了以后的气候场景中次数极端降水超过历史水平的可能性。尽管如此，目前仍认为估计未来的次数极端沉淀水平是不足的。这样做的原因可以归因于两个因素：从对流 - 渗透气候模型（充分模拟亚小时降水的概念）中，数据的可用性有限，我们用来除去外推的极端预启发返回水平的统计方法不会捕获全球暖剂的物理学。我们提出了一种基于物理的新型统计方法，用于估计极端的次数沉淀回报水平。提出的模型，依赖于温度依赖的非反应统计模型（TENAX），基于一个简约的非固定和非反应理论框架，以企业的温度为例，以物理固定的方式将其作为协变量。我们首先解释理论并提出tenax模型。使用来自Switzer- Land的几个站点的数据作为案例研究，我们证明了该模型重现亚小时降水返回水平以及某些观察到的极端沉淀的特性。然后，我们插图如何利用该模型在未来温暖的气候中仅基于潮湿的日子的气候模型的投影以及预见的降水频率变化的情况下，在未来温暖的气候下进行了极端的降水量变化。
Paul Meehl读者
序言在1973年，明尼苏达大学出版了保罗·梅尔（Paul Meehl）的著作，题为《精神诊断：精选论文》。它成为了即时的经典（许多章节已经是文献中的引用经典），后来由诺顿出版社（Norton Press）在平装书中重印。对于一位知名的方法学家/临床心理学家来说，它仍然被认为是必不可少的阅读。为新一代心理学家介绍了Meehl的最重要见解和贡献，在这里保留了一些仍然相关的经典作品，但在这本书以来，读者也将在超过三十年的时间内获得了三十多年来的新章节，并从200多个章节中选出了200多个艺术品的新章节。本卷几乎可以标题为保罗·梅尔（Paul Meehl）的介绍，是冰山一角，好奇的读者将其用作更广泛探索其著作的门户。尽管本书的主要受众将是心理学的研究生和专业心理学家，但相关领域的人，例如精神病学，社会学，法律，教育，人类发展和科学哲学，也将在此系列中找到很多东西。从心理诊断中保留的章节和此处包括的新阶段 - 大小 - 方法诊断，方法论，理论建设和评估以及临床心理学的研究。这些作品的LeitMotif是科学心理学的实践。该系列是一项巡回演出的力量，说明了生命科学中问题的适当定量分析，澄清了对分析方法的不足来解决许多问题，发明多变量统计方法的发明 - 通过相干切割动力学来帮助完成该任务的多变量统计方法，并通过相干性切割动力学来实现该方法的应用。
卡方和p值与机器学习功能选择
相反，应使用卡方检验和p值来确保真正的关联，而不是依靠套索和RF方法。5-7因此，它们的结果可能有所不同。机器学习中的特征选择可能无法提供真正的关联，原因有几个原因。一个主要问题是过度插入，其中模型，尤其是复杂的模型，捕获噪声而不是训练数据中的真正基础模式。此外，机器学习算法通常会鉴于特征与目标变量之间的相关性，但是这些相关性可能并不意味着因果关系。这种区别至关重要，因为相关并不意味着一个变量会导致另一个变量。另一个挑战是特征选择方法固有的偏差和差异。这些方法可能对使用的特定数据敏感，从而导致偏见或高变化的恢复，这些偏差并不能很好地推广到新数据。此外，不同的算法具有不同的优势和劣势。例如，拉索可能会收缩一些系数为零，可能缺少重要的重要特征，而RF由于其固有的结构而可能会过度强调某些特征。卡方检验和p值是统计方法，可在目标和特征之间提供真正关联。卡方检验和p值测量特征与目标变量之间关联的统计意义，有助于将真实关联与随机噪声区分开。这些方法基于假设检验，提供了一个框架，以测试观察到的关联是否可能是由于偶然的原因。另外，统计方法可以控制混杂变量，以确保确定的关联不是虚假的。最后，统计测试的结果通常可重现，可以在不同数据集中验证。
泰米尔纳德邦公共服务委员会教学大纲...
单位：VII统计方法和环境系统原理，统计方法，模型构建，环境模型，数据采样 - 分布 - 推理 - 估计 - 假设测试，校准，验证，验证和灵敏度分析。空气质量模型的类型和排放模型，化学和生态模型，污染物和营养动力学。废水处理过程，微生物动力学计算，表面和地下水建模的操作控制。Unit –VIII Industrial Pollution Prevention and Cleaner Production Technologies Industrial Manufacturing process description, Wastewater Characteristics, Source reduction, Treatment and disposal, key issues emerging contamination and pollution control measures for highly polluting industries such as Paper and Pulp, Sugar, Distillery, Chemical plants - Metal finishing, Iron and Steel, fertilizer, Meat packing, Poultry plant - Automobile - Thermal power plants, Cement Plants,纺织品垂死，制革厂，药物，农药，石油炼油厂和石化 - 综合废物管理，用于零放电，清洁生产过程，包括工艺修改，原材料替代 - 回收和再利用废物。单位：IX环境安全和风险评估健康与安全系统的工作场所。职业健康风险控制措施的层次结构。事故，原因，机械和电气危害以及预防步骤。个人防护设备和选择标准的作用。人为因素在建立紧急情况准备中的重要性。人体工程学对人类的影响。定性和定量风险评估 - 危害识别和控制，危害评估，不同故障场景的总体风险轮廓 - 灾难管理计划 - 过程操作中的安全措施设计。检查和审核，安全政策，EHS问题。
机器学习和人工智能研究对患者的益处：关于透明度、可复制性、道德和有效性的 20 个关键问题
机器学习、人工智能和其他现代统计方法正在为患者提供新的机会，使以前未开发且快速增长的数据源投入运营。尽管目前正在进行许多有希望的研究，特别是在成像领域，但整体而言，文献缺乏透明度、清晰的报告以促进可复制性、对潜在伦理问题的探索以及对有效性的明确证明。在这些问题存在的众多原因中，最重要的原因之一（我们在此提供初步解决方案）是目前缺乏针对机器学习和人工智能的最佳实践指导。然而，我们认为，从事涉及机器学习和人工智能用于健康的研究和影响项目的跨学科团体将受益匪浅