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World File Search System误差方差
使用大脑变形的地图集和限制的卡尔曼滤波器
摘要 - 基于术前图像的术语脑移位降低了神经元研究系统的准确性。在本文中，可以通过计算脑移位的估计来解决此问题，该估计可用于更新术前的大脑图像。因此，可以提高导航的精度。在这方面，使用大脑变形和受约束的卡尔曼过滤器（ACKF）提出了一种脑移位估计方法。另外，当风险函数是估计误差方差时，获得的ACKF估计是最佳无偏见的最小值估计。此外，在ACKF和两种现有方法（即受约束的卡尔曼滤波器（CKF）和基于地图集的方法）之间进行了比较。比较表明，ACKF会导致更准确的估计，并且需要更少的计算时间。最后，通过模拟说明了提出的ACKF方法对CKF和基于ATLAS的方法的至高无上。
俄罗斯货币政策冲击对欧亚经济联盟的溢出效应
摘要 俄罗斯货币政策可以通过不同的渠道传导至欧亚经济联盟国家。然而，俄罗斯货币政策所谓的溢出效应的重要性仍缺乏证据。本文研究了俄罗斯货币政策冲击（以 MIACR 冲击为代表）对欧亚经济联盟国家的影响。为此，首先，通过 FAVAR 模型识别了俄罗斯经济的货币政策冲击，该模型基于 50 多个指标的月度数据进行估算。此外，分别针对联盟的每个国家估算了具有先前提取的 MP 冲击的 VAR 模型，并分析了脉冲响应函数 (IRF) 和预测误差方差分解 (FEVD)。本文的主要结果是，MIACR 冲击对工业生产和通货膨胀的影响在统计上并不显著。同时，此类冲击对一些联盟国家的货币供应量、名义汇率和货币市场利率具有统计显著的影响。然而，获得的影响大多很小且不均匀。关键词：传导效应、货币政策、欧亚经济联盟 JEL分类：E52、E58、E59。
通货膨胀对供应链和竞争力的动态影响：
随着市场竞争的加强，供应链管理对业务发展更为重要。许多研究基于供应链管理研究进行了文献综述。但是，对实际经济现象对供应链管理研究的影响的关注较少。本文通过文献计量和计量经济学分析研究了各种通胀指标对供应链管理研究的动态影响。具体来说，本文首先对供应链管理研究进行了文献计量分析并确定文献变量。其次，收集有关六个通胀指标的时间序列数据作为经济变量，以反映趋势和通货膨胀的波动。同时，Granger因果关系测试研究了通货膨胀与供应链管理研究开发之间的动态关系。最后，通货膨胀对供应链管理文献数据的影响通过脉冲响应函数和预测误差方差分解的分析来定量评估。本文的分析结果表明，通货膨胀与学术研究对供应链管理的影响是双向的，并且双向影响在通货膨胀指标之间有所不同。本文的结论不仅可以为企业提供提高其在实际经济活动中的竞争力的参考，还可以帮助研究人员更好地掌握科学研究的关键点并提高学术研究的竞争力。
使用游戏引擎和真实车辆进行驾驶员行为建模
高级驾驶辅助系统 (ADAS) 中，速度建议辅助 (ASA) 通过向智能汽车驾驶员显示建议车速，有助于提高驾驶安全性并可能提高能源效率。然而，由于感知和反应延迟以及车辆控制不完善，经常会出现基于驾驶员的速度跟踪误差，从而降低了 ASA 系统的有效性。在本研究中，我们提出了一种基于学习的驾驶员行为建模方法，旨在实时预测和补偿速度跟踪误差。首先使用 k-最近邻 (k-NN) 算法根据驾驶员的驾驶行为将受试者驾驶员分为不同类型。然后采用非线性自回归 (NAR) 神经网络来预测每个驾驶员产生的速度跟踪误差。在基于 Unity 游戏引擎的驾驶模拟器平台中创建了一个特定的交通场景，其中 ASA 系统通过平视显示器 (HUD) 向驾驶员提供建议驾驶速度。 17 名志愿驾驶员进行了人机在环仿真研究，结果表明，在补偿速度跟踪误差的情况下，速度误差方差降低了 53%，能耗降低了 3%。通过在实际乘用车上进行现场实施，进一步验证了结果。
分析报告 24/04 - 新西兰对其主要贸易伙伴的经济冲击有多脆弱？ - 2024 年 4 月
• 本文估计了一个结构向量自回归 (SVAR) 模型，用于研究全球冲击对新西兰四个关键宏观经济变量的影响：国内生产总值 (GDP)、利率、消费者价格指数 (CPI) 和汇率，并报告了预测误差方差分解。 • 该模型用于评估新西兰对其主要贸易伙伴（中国、美国和澳大利亚）周期性冲击的脆弱性。 • 结果表明，新西兰的 GDP 对来自中国和世界集团的正 GDP 冲击作出了积极反应，这种影响会传遍整个经济，影响价格水平、利率和汇率。 • 新西兰的 CPI 对不同国家冲击的反应不同，利率对大多数外国利率和外国 GDP 冲击作出强烈反应，并产生持续影响。本文开发的模型无法准确确定大多数外国冲击对新西兰汇率的影响。 • 分析表明，如果新西兰的贸易过于集中在少数几个关键经济体，它将面临一些风险，并为思考新西兰与世界其他国家之间的宏观经济关系提供了有用的视角。
多...
多环境试验（MET）数据的分析是植物育种和农业研究的关键组成部分，为基因型逐型环境（GXE）相互作用提供了基本见解。然而，随着MET实验的复杂性的增长，基于方差的转化分析（基于ANOVA）的方法可以在准确捕获遗传和非遗传效应的潜在方差 - 稳定性结构方面表现出局限性。本研究使用埃塞俄比亚进行的十项常见的豆类品种试验的谷物产量数据集提出了对MET数据分析的因素分析混合模型（FAMM）。这项研究研究了多环境基因型效果（GXE）效应的方差相关结构的建模和在多环境现场试验中的残留误差。与具有异质遗传方差和恒定误差方差的基本GXE模型相比，包含具有异质误差差异的模型可显着改善模型拟合。然后拟合了增加顺序的因子分析模型（FA）模型，并且前三个顺序（FA1，FA2和FA3）在解释的方差百分比和统计意义上显示出显着的改善。FA3模型解释了总方差的78.12％，确定为模型复杂性和解释力之间提供最佳拟合。在十个试验环境中，遗传差异，误差差异和遗传力的估计值分别从0.008到0.984、0.053至0.695和65.40至89.86。这强调了影响感兴趣特征的基本遗传和环境因素的实质性变化。环境之间的遗传相关性也从负值到正值不等，表明跨实验条件的遗传因素的一致性不同。这些结果表明，在分析多环境试验数据时，正确建模方差 - 稳定性结构并考虑复杂的基因型相互作用的重要性。强烈建议扩大这种有效分析方法的利用，以增强各种环境之间的品种评估，并促进鉴定出色品种。关键词：因子分析混合模型，多环境试验，遗传
使用改进的序贯概率比检验在实时功能磁共振成像实验中提前停止
使用改进的序贯概率比检验进行共振成像 Sarah JA Carr 1,2 、Weicong Chen 3 、Jeremy Fondran 4 、Harry Friel 5 、Javier Sanchez-Gonzalez 6 、Jing Zhang 4 和 Curtis Tatsuoka 4,2,* 1. 英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所神经影像学系 2. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学神经病学系 3. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学计算机与数据科学系 4. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学人口与定量健康科学系 5. 美国俄亥俄州高地黑兹飞利浦医疗集团 6. 西班牙马德里飞利浦医疗集团 *通讯作者：Curtis Tatsuoka 10900 Euclid Avenue 凯斯西储大学克利夫兰， OH，美国 44106 电子邮件：cmt66@case.edu 关键词：实时 fMRI、自适应 fMRI、动态实验、SPRT、提前停止 摘要简介：功能性磁共振成像 (fMRI) 通常需要较长的扫描时间以确保可以检测到相关的大脑活动。然而，过度的实验会导致许多不良影响，例如学习和/或疲劳影响、受试者不适、过多的运动伪影以及无法持续关注任务。因此，过长的实验会对信号质量和准确的体素激活检测产生不利影响。在这里，我们建议使用一种新颖的统计驱动方法对实时 fMRI 进行动态实验，当观察到足够的统计证据来评估与任务相关的激活时，该方法会提前停止。方法：对 12 名健康青少年受试者和 11 名极度早产 (EPT) 青少年受试者的数学 1-back 任务的 fMRI 扫描实施基于一般线性模型 (GLM) 的体素级序贯概率比检验 (SPRT) 统计数据。该方法基于似然比，并允许基于统计误差阈值进行系统性早期停止。我们采用两阶段估计方法，可以准确估计误差方差。报告了不同第一阶段长度的早期停止性能，并将激活结果与完整持续时间进行比较。最后，对两个早期停止的模型进行组比较
火炬姜的形态特征（Etlingera Elatior ...
大卵）在马来西亚种质。摘要目的：这项研究的主要目的是量化在马来西亚半岛上收集的火炬姜质种质的定量性状之间的遗传变异性和关系。研究设计：最初，实验设计是随机的完整块设计（RCBD），但由于种植材料有限而导致复制数量不相等。研究的地点和持续时间：这项研究是在马来西亚，马来西亚的马来西亚农业研究与发展研究所（Mardi）研究站进行的，该研究站在马来西亚，马来西亚，纬度为04°57.704'N和经度103°11.007'E。从2010年6月到2013年5月，收集了有关农业形态表征的数据。方法论：总共从七个马来西亚半岛马来西亚的各种野生/耕种来源收集了57种火炬姜搭化。该系列于2009年种植，并作为生活收藏。在三个月大的火炬手时，将植物植物移植到20 cm×20 cm×20 cm的孔中，该孔在涵洞的直径为100 cm。行之间的涵洞的间距分别为2 m。最初，实验设计是随机的完整块设计（RCBD），但由于种植材料有限而导致复制数量不相等。从2010年6月到2013年5月，收集了有关农业形态表征的数据。总共使用了6个定性和16个定量描述符。广泛的遗传力根据Zingiberaceae家族的属描述符列表，所有57个加入均以一些修改为特征。计算每个定量性状数据的平均值并进行统计分析，以评估使用方差分析（ANOVA）的遗传变异量。ANOVA使用SAS 9.4软件的Proc GLM（SAS Institute Inc.，Cary，NC，USA）。变异和误差方差的基因型系数估计了SAS 9.4软件I型I型I型I类型。的表型变异系数，遗传力和遗传进步。Pearson相关系数使用SAS 9.4确定，以比较不同性状之间的关系。通过使用NTSYS-PC版本2.1进行的群集分析和主成分分析（PCA），通过数值分类法和主成分分析（PCA）分析了形态特征。PCA，以确定火炬姜匹配的遗传变异。进行了簇和PCA，以揭示火炬姜加入的聚类和分组模式。欧几里得距离系数，然后将其用于呈现群集分析。结果：方差分析表明，大多数特征的57个加入之间存在高度显着的差异。火炬姜的57个饰品在定性和定量性状上都显示出很高的变异性。在定量性状中，从尖峰数量数量为44.25％，观察到最高的CV。16个形态特征的变异遗传系数范围为9.76％至45.86％。