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World File Search System统计量
关于最长增加子序列和量子状态的统计量的入门
500 = 13。2％。这个问题 - 最常见字母的频率是多少？- 是字母渗透不变统计量的一个示例。也就是说，它不取决于字母的名称：如果您应用了32个中的任何一个！可能对这些名称的排列（如在密码图中所做的）。其他字母遗传不变的统计数据包括：字母频率的熵；前十名最常见字母的总概率；频率至少1％的字母数量；等等。在任何长长的西班牙密码图中，这些统计数据大致相同。的确，知道它们会为您提供一个很好的方法来测试新的加密图是西班牙语还是其他语言。如Don Quixote示例中，假设我们形成一个随机的“ word”w∈{a，。。。，z} n通过独立采样n个字母；说，w 1 = z，w 2 = v，w 3 = s，。。。，w n = q。在此基础上，我们可能希望估算一些字母渗透不变的统计量（例如熵，最常见的字母的频率等）。重要的是要注意，有两个对称性。第一个对称性是样本的位置渗透变量；即，对称组S n的作用。由于n绘制是独立的，因此Z是第1、107和251个字母，或者V是第48，第133，第338和350位； Z发生3次，V发生了4次，等等。这就是为什么我们在示例中立即简化直方图的原因。第二个对称性是字母渗透的变量；即，对称组S D的作用，其中d = 32是字母数。这个对称性说，字母结果的名称无关紧要。换句话说，统计量仅取决于（多）概率集{p a，p b，。。。，p z}。鉴于此，我们可以通过消除字母标签，然后对行进行排序，从而进一步简化直方图。这会产生一个分类的直方图，如以下内容：
胸外科医师协会风险评分对接受血运重建的左冠状动脉主干疾病患者的预后表现：
方法和结果：评估了随机 EXCEL 试验中接受 PCI-EES（n=935）和 CABG（n=923）的 LMCAD 患者中 STS 风险模型对围手术期死亡率、中风和肾衰竭的预测性能，包括其判别能力（C 统计量）和校准（Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验；χ 2 和 p 值）。CABG 患者的 STS 风险评分对 30 天死亡率表现出良好的判别能力，对中风具有平均判别能力（C 统计量分别为 0.730 和 0.629），校准能力一般。对于 PCI，STS 风险评分对死亡率没有判别能力（C 统计量 0.507），但对中风具有良好的判别能力（C 统计量 0.751）和校准能力。 CABG 对肾衰竭的预测性能良好（C 统计量 0.82），但 PCI 的预测性能较差（C 统计量 0.59）。
利率行为与经济发展
因变量 = GNIPC 变量系数标准误差 t 统计量概率。 C 8591.794 909.6770 9.444884 0.0000 LDR -110.6586 53.34677 -2.074327 0.0396 SDR -261.4134 139.5791 -1.872869 0.0629 RINT -3.496209 44.29494 -0.078930 0.9372 DCP -8.894461 27.34949 -0.325215 0.7454 R 平方 0.127019 调整后的 R 平方 0.105856 F 统计量 6.001908 概率（F 统计量） 0.000156 来源：作者计算
估算巴巴多斯地下经济的规模
长期弹性（人均实际货币对以下因素的长期响应）： 实际可支配收入 1.94 利率 -0.28 平均税率 0.33 注：T 统计量显示在括号中。对于诊断，显示相应测试的 F 统计量（除非另有说明）和方括号中的相关 P 值。DW 是 Durbin-Watson 统计量。SC 是残差序列相关的拉格朗日乘数检验（1 次卡方）。FF 是使用拟合值平方的 Ramsey RESET 错误函数形式检验（1 次卡方）。Norn 是基于 Jarque-Bera 检验统计量的残差正态性检验（1 次卡方）。HET 是基于平方残差对平方拟合值的回归的异方差检验。ADF(r) 是 Augmented Dickey-Fuller 单位根检验
通过顺序统计对人脑网络拓扑数据分析
了解整个人群的大脑网络的拓扑特征对于理解大脑功能至关重要。将人类连接组抽象为图形对于了解大脑网络的拓扑特征至关重要。在考虑异质性和随机性的同时开发大脑图中的组级统计推断程序仍然是一项艰巨的任务。在本研究中，我们使用顺序统计量开发了一个基于持久同源性的稳健统计框架来分析大脑网络。使用顺序统计量大大简化了持久条形码的计算。我们使用全面的模拟研究验证了所提出的方法，随后将其应用于静息态功能磁共振图像。我们得出结论，男性和女性的大脑网络之间存在统计学上显着的拓扑差异。
经济对犯罪率有多大影响？
变量系数 t 统计量预期符号 PRO 1.495092 1.012256 - WELF -0.002376 -1.258025 + DIVORCE** 26841.42 2.385253 + URBAN*** 373.4767 2.991200 + LEO -0.000775 -0.091294 - UE* 19852.51 2.010291 +
通过顺序统计分析人类大脑网络的拓扑数据分析
了解整个群体中人类大脑网络的共同拓扑特征对于理解大脑功能至关重要。将人类连接组抽象为图形对于了解大脑网络的拓扑特性至关重要。在考虑到异质性和随机性的同时开发脑图中的组级统计推断程序仍然是一项艰巨的任务。在本研究中，我们使用顺序统计量开发了一个基于持久同源性的稳健统计框架来分析大脑网络。顺序统计量的使用大大简化了持久条形码的计算。我们使用全面的模拟研究验证了所提出的方法，并随后应用于静息态功能磁共振图像。我们发现男性和女性的大脑网络之间存在统计上显着的拓扑差异。
基因组偏移统计的定量理论 - 地平线IRD
基因组偏移统计数据预测，基于基因型与环境变化的关联，人群对快速栖息地改变了人口的疾病。尽管有大量证据表明经验有效性，但基因组偏移统计量具有良好的局限性，并且缺乏一种理论，可以促进对预测价值的解释。在这里，我们阐明了基因组偏移统计量与由环境选择的基因座控制的未观察到的适应性特征之间的理论关系，并提出了一项几何措施，以预测当地环境的快速变化后的适应性。我们的理论的预测在计算机模拟和关于从共同花园实验中获得的非洲珍珠小米（Cenchrus Americanus）的经验数据中得到了验证。我们的结果提出了对基因组偏移统计的统一透明度，并在面对环境变化时考虑了其潜在的保护管理中的潜在应用时，为理论基础提供了必要的基础。
引用：Van Grootven B、Jepma P、Rijpkema C 等人。心脏病患者再入院预测模型：系统评价
摘要 目的 描述临床预测模型的判别和校准，确定有助于更好预测的特征，并研究与计划外再入院相关的预测因素。设计 系统评价和荟萃分析。数据来源 截至 2020 年 8 月 25 日，对 Medline、EMBASE、ICTPR（用于研究方案）和 Web of Science（用于会议论文集）进行了搜索。 选择研究的资格标准 如果研究报告了 (1) 患有急性心脏病的住院成年患者；(2) 具有 c 统计量的预测模型的临床表现；(3) 6 个月内计划外再入院，则符合条件。主要和次要结果测量 使用一致性 (c) 统计和模型校准来测量 6 个月内计划外再入院的模型判别。进行了元回归和亚组分析以调查预定义的异质性来源。汇总了多个独立队列报告的模型的结果测量值和类似定义的风险预测因子。结果 共纳入 60 项研究，描述 81 个模型：43 个模型是新开发的，38 个模型经过外部验证。纳入的人群主要是心力衰竭 (HF) 患者 (n=29)。平均年龄在 56.5 至 84 岁之间。再入院率为 3% 至 43%。几乎所有研究的偏倚风险 (RoB) 都很高。72 个模型的 c 统计量 <0.7，16 个模型的 c 统计量在 0.7 至 0.8 之间，5 个模型的 c 统计量 >0.8。研究人群、数据来源和预测因子数量是影响区分度的重要调节因素。27 个模型报告了校准情况。只有 GRACE（全球急性冠脉事件登记）评分在独立队列中具有足够的区分度（0.78，95% CI 0.63 至 0.86）。汇总了 18 个预测因子。 结论 一些有前景的模型在用于临床实践之前需要更新和验证。缺乏独立验证研究、高 RoB 和测量预测因子的低一致性限制了它们的适用性。PROSPERO 注册号 CRD42020159839。
基于循环节奏连接的随机过程
摘要：在这项研究中，证实了脑电信号向量的新数学模型，该模型是在脑量表界面操作员多次重复的条件下注册的。研究信号的节奏比已知模型具有许多优势。这个新模型为研究多维分布函数开辟了道路。高阶的初始，中心和混合力矩功能，例如每个脑电图信号分别；以及它们各自兼容的概率特征，其中最有用的特征可以选择。这可以提高大脑 - 计算机界面操作员的心理控制影响（分类）的检测（分类）。基于开发的数学模型，证实了电位信号信号向量的统计处理方法，这些方法包括对其概率特征的统计评估，并有可能对电脑信号的概率特征进行有效的联合统计估计。这为来自不同传感器的信息协调整合提供了基础。在频域中使用高阶函数及其光谱图像作为大脑 - 计算机接口系统中的信息特征。在实验中确定了它们对脑计算机界面操作员的心理控制影响的显着敏感性。将贝塞尔的不平等应用程序应用于信息特征的矢量尺寸（从500次增加到20个数字）的问题，这可以显着降低算法的计算复杂性，以降低算法的计算复杂性。也就是说，我们在实验上确定，只有20个值的傅立叶估计值的傅立叶估算值的较高级别函数的傅立叶变换非常适合构成大脑计算机界面中信息效率的向量，因为这些频谱组成的统计量占相应的量化量的较高的统计量，这是相应的统计量的均可构图。信号。