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World File Search System统计模型
统计模型和机器的比较分析 -
黑胡椒（Piper nigrum），通常被称为“香料之王”和“黑金”，是世界上使用最广泛的香料之一，以其刺激性的风味和健康益处而闻名。起源于印度喀拉拉邦的热带森林，黑胡椒的历史可追溯到数千年，并且在全球贸易和烹饪传统中发挥了重要作用。根据喀拉拉邦政府经济学和统计局的说法，该州在2022 - 23年的面积为73,732公顷的面积为73,732公顷。在全球贸易和工业的动态格局中，对商品价格的准确预测对于明智的决策，风险管理和经济计划至关重要。通过检查历史趋势，市场动态和技术进步，本研究旨在为预测黑胡椒价格的有效模型开发。这些模型将使Pepper行业的利益相关者能够在挑战中应对挑战，并在迅速发展的经济环境中抓住新兴的机会。时间序列预测多年来一直在发展，并开发了各种方法和模型，以提高准确性并处理时间数据中的复杂模式。Arima的基础是在1970年代的乔治E.P.的工作。Box和Gwilym M. Jenkins。 他们引入了Arima模型，作为自回旋（AR）和移动平均值（MA）模型的扩展。 虽然Arima模型在捕获胡椒价格数据中的模式和非线性关系方面存在局限性，但人工神经网络（ANN）通过利用提供了改进Box和Gwilym M. Jenkins。他们引入了Arima模型，作为自回旋（AR）和移动平均值（MA）模型的扩展。虽然Arima模型在捕获胡椒价格数据中的模式和非线性关系方面存在局限性，但人工神经网络（ANN）通过利用
通过统计模型检查和过程挖掘对定量产品线的白盒验证
我们提出了一种新的方法，通过将统计模型检查（SMC）与过程挖掘（PM）集成，以验证软件产品线（PL）模型。我们考虑了来自工程领域的面向功能的语言QFLAN。QFLAN允许对配备丰富的跨树和定量约束以及动态PL（例如分阶段配置）的方面进行建模。这种丰富性使我们能够轻松获得具有无限状态空间的模型，呼吁基于仿真的分析技术，例如SMC。例如，我们使用一个带有无限状态空间的运行示例。SMC是基于系统动力学样本的产生的分析技术家族。SMC的目的是估算一个系统的属性（例如，安装功能）或其中数量的期望值（例如，研究家族的产品的平均价格）。相反，PM是一个数据驱动的技术家族，它使用在执行信息系统执行中收集的日志来识别和推理其基础执行过程。这通常涉及识别和推理过程模式，瓶颈和改进的可能性。在本文中，据我们所知，我们首次提出了在副产品
难以治疗的银屑病关节炎：使用现实生活中的统计模型完善定义
随着针对性治疗和个性化医疗方法的应用，以及生物和靶向合成的抗风湿药物 (b/ tsDMARDs) ( 2 – 4 ) 等新型药物的开发，PsA 的治疗策略得到了显著改善。然而，仍然有很大比例的患者在最初良好的临床反应后未能达到充分的疾病控制或者出现继发性无效或药物相关不良事件 ( 5 , 6 )。因此，现实生活中的队列中仍然有相当一部分 PsA 患者对多种靶向药物有耐药性 ( 7 , 8 )。在这种情况下，管理这些难治 (D2T) 患者仍然是风湿病学界尚未满足的需求和重大挑战。
charpy撞击试验中有效参数的实验研究和统计模型，对AZ31镁合金具有V形凹槽usin
今天，在各个行业中，需要作为一般质量控制测试。已经制定了几种工业标准以准确执行测试。必须在夏比冲击测试中确定动态断裂能及其与半经验方程式与断裂韧性的关系。在本研究中，具有标准ASTM E23样本量的AZ31镁合金的夏比冲击试验是通过凹槽深度，温度和凹槽角对断裂能的影响来衡量的。Taguchi和L18阵列已用于设计实验并根据所研究因素的数量获得最佳状态。通过使用ANOVA分析每个输入变量对目标参数的影响，并提取输入参数的值，以通过信号到噪声方法来最大化断裂能量的量。结果表明，凹槽深度对断裂能的影响最大，并且随着凹槽深度的增加而减小。还以60°的凹槽角在-10°C下在非横轴样品中获得最大化断裂能的最佳组合。
评估机器学习和传统统计模型，以评估英国生物库中中风风险预测的中风遗传责任的价值
2。MRC环境与健康中心，流行病学与生物统计学系，公共卫生学院，圣玛丽校园，诺福克广场，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦W2，英国，英国，伦敦帝国学院。
实现坦桑尼亚西北部血吸虫病的大规模靶向药物管理：探索使用地理统计模型为分区级规划提供指导
在坦桑尼亚，血吸虫病是一个严重的公共卫生问题，通过针对大批人口的大规模药物管理 (MDA) 运动来治疗。这种大规模药物管理 (MDA) 运动需要大量资源，这对长期资金不足的血吸虫病控制计划的年度维持能力提出了挑战。MDA 运动的开展方式是针对被认为是地方病的整个地区，这并没有达到减少疾病传播的最佳效果，导致了许多人口群体治疗不足而其他非地方病地区治疗过度的问题，并对有限的资源造成了巨大压力。为了避免这些问题，世界卫生组织 (WHO) 建议，治疗工作需要更多地针对地方病社区和地区内的行政区域，并且 MDA 运动应在分区级别开展。世卫组织还根据血吸虫病的寄生虫流行情况为社区治疗提供了明确的指导方针。虽然进行这种转变有充分的理由，但包括坦桑尼亚在内的大多数血吸虫病流行国家都没有足够的监测数据来在这一层面做出明智的决定。血吸虫病患病率数据有限，这阻碍了疾病控制计划根据数据做出明智的治疗决定，也阻碍了其遵守世卫组织关于在分区一级进行有针对性治疗的建议。地理统计模型是一种空间分析工具，过去曾用于帮助预测数据有限的附近地区疾病流行的可能性。它们在预测与环境和社会人口因素密切相关的疾病方面特别有用，而我们在世界大部分地区都有这些因素的数据。关于使用地理统计模型预测不同环境下血吸虫病患病率的出版物可以追溯到 20 多年前，但尚未被整合以协助国家计划的决策过程，世卫组织也没有特别提倡使用它们。该研究旨在研究使用模型预测指导有针对性的分区级治疗对需要治疗的人群的影响，与传统的区级方法相比。本出版物表明，使用地理统计模型预测血吸虫病是可能的，并且可以成为指导治疗地点的宝贵工具。此外，它估计，有资格接受有针对性治疗的人群与在传统区级下接受治疗的人群有很大不同
使用Dreamlet
单细胞和-Nucleus转录组学的进步已使数百名受试者和数百万个单元的越来越大的数据集生成。这些研究承诺将对人类疾病的细胞类型特异性生物学提供前所未有的见解。然而，由于这些复杂研究的统计模型和对大型数据集的统计模型中的挑战，对受试者进行差异表达分析仍然很困难。我们的开放源r软件包dreamlet（dieseneurogenomics.github.io/dreamlet）使用基于精确加权的线性混合模型的伪库尔克方法，以识别每个细胞群体中跨受试者均具有差异表达的基因。为来自大型同类数据的数据而设计，Dreamlet的速度比现有工作流程更快，并且使用的内存少，同时支持复杂的统计模型并控制误报率。我们在已发布的数据集上展示了计算和统计性能，以及来自150例阿尔茨海默氏病后大脑的14m单核的新型数据集和149个对照组。
