XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System项目选择
ina和Norfund合作伙伴可以推进对可再生能源的投资，
雅加达，2024年12月2日 - 印度尼西亚投资局（INA）和挪威发展中国家投资基金Norfund已签署了一项投资框架协议（IFA），以探索印尼联合投资机会。这种伙伴关系强调了两家机构在可再生能源，金融包容和绿色基础设施部门中的可持续发展的共同承诺。该协议概述了一个合作框架，其中包括按交易的直接联合投资和对资金的共同投资。通过这种合作伙伴关系，INA和Norfund旨在利用其合并的资源，网络和专业知识来识别和催化与印度尼西亚发展优先级相吻合的有影响力的投资。ina对绿色能源和转型的关注（作为其优先投资领域之一）与该伙伴关系的目标保持一致。ina一直致力于支持印度尼西亚扩大可再生能源的扩张，这是其去年通过PT PTAMINA地热能源TBK（PGE）对绿色能源的首次战略投资，这是印度尼西亚最大的地热能公司。Norfund旨在促进发展中国家的可持续业务。，诺福德（Norfund）以36亿美元的投资组合为36亿美元，在两个关键任务下运作：发展授权和气候授权。后者于2022年推出，优先考虑对可再生能源的投资，其气候影响很大，到2024年中期，全球已有4亿美元的投资。到2024年中期，诺芬在这两项任务下已在印度尼西亚投资了6600万美元。这个强大的基础提供了扩展投资并吸引其他国际共同投资伙伴（包括来自欧洲和美国的人）的途径。通过这种伙伴关系，INA和Norfund可以利用彼此的优势来追求有影响力的经济投资机会。Norfund已建立的项目及其与欧洲发展金融机构协会（EDFI）成员的联系，为合作提供了宝贵的途径。 同时，INA对印度尼西亚投资格局的理解及其对促进绿色能源的承诺为与这两个机构的优先事项保持一致的联合计划为共同计划提供了坚实的基础。 INA首席执行官Ridha Wirakusumah表示：“这是反映印度尼西亚可再生能源和可持续基础设施的优先事项的投资的战略步骤，这也是INA的核心重点领域 Norfund在印度尼西亚的现有投资组合和经验，尤其是在可再生能源领域，提供了扩展影响力项目的机会，通过其共同投资者网络吸引更多的投资，并为在近期内的外国直接投资产生潜在的乘数效应，因为印度尼西亚仍然是资本部署的核心市场。” “ INA还可以从诺福德的专业知识中汲取重要的价值，在数十年的全球投资中磨练了。Norfund已建立的项目及其与欧洲发展金融机构协会（EDFI）成员的联系，为合作提供了宝贵的途径。同时，INA对印度尼西亚投资格局的理解及其对促进绿色能源的承诺为与这两个机构的优先事项保持一致的联合计划为共同计划提供了坚实的基础。INA首席执行官Ridha Wirakusumah表示：“这是反映印度尼西亚可再生能源和可持续基础设施的优先事项的投资的战略步骤，这也是INA的核心重点领域Norfund在印度尼西亚的现有投资组合和经验，尤其是在可再生能源领域，提供了扩展影响力项目的机会，通过其共同投资者网络吸引更多的投资，并为在近期内的外国直接投资产生潜在的乘数效应，因为印度尼西亚仍然是资本部署的核心市场。”“ INA还可以从诺福德的专业知识中汲取重要的价值，在数十年的全球投资中磨练了。他们纪律处分的结构和扩展投资方法，以及他们在项目选择，风险管理和合作伙伴关系建设方面的熟练程度，补充了Ina对印度尼西亚投资格局的理解和我们的
埃塞俄比亚面包烘焙商业计划书 pdf 下载 2017 2018
受保护的文件：支付 Br1200 付款方式电报频道链接：CBE birr 代码：*847#1#1*977684566#700# 仅限埃塞俄比亚居民个人账户电报：0977684566 账户 CBE：1000138514618 联系地址电子邮件：tahirkasim10@gmail.com 短信服务：+251923345749 可行性研究 2018：面包店项目可行性研究拟议地点：亚的斯亚贝巴市政府，阿拉达分城；Woreda-05；房屋编号 083 联系人：由 BIMAS Consulting Services PLC 编写执行摘要：好面包是营养、方便和奢华的罕见组合。拟议项目旨在利用现代生产技术生产高品质烘焙食品。随着人们对健康面包认识的不断提高，预计未来几年该产品的市场将快速增长。背景信息：项目发起人对市场进行了研究，并得出结论，预期业务是一项有吸引力的投资。计划的生产能力将最初基于两班制，第一、第二、第三和第四至第十年的产能利用率分别为 70%、80%、90% 和 100%。市场分析：尽管附近有成熟的竞争对手，但该项目将因其高品质的产品、专业化和手工制造而具有优势。主要的营销重点将放在社区包容性上，并拥有醒目的标志、店面飘出的新鲜面包的香味和定期的印刷广告。生产计划和技术分析：公司的目标是通过积极参与商业环境并为周边社区创造就业机会来创造收入。生产能力将最初基于两班制，每年的总生产能力如下……组织和管理：公司将建立运营并探索制作外卖和向当地餐馆和专业零售商提供批发面包和烘焙食品的可能性。财务分析： 预计未来几年，所考虑产品的市场将快速增长。财务分析将全面概述项目的财务表现。 附件：[在此处插入附件] 第 2 页，以满足当地的高需求，并通过创造就业机会改善对当地社区的面包供应。 BEDILU KASSAHUN BAKERY 第 3 页 可行性研究 2018 关于项目融资，所需的总投资估计为 6,805,818 比尔，涵盖工作场所、机械、车辆和原材料等成本。其中，约 4,646,818 比尔将来自所有者权益贡献，而 2,159,818 比尔将通过外部银行贷款融资，还款期为 5 年，利率为 11.5%。财务分析显示，该业务将在整个运营期间产生正净利润。在头五年，预计利润分别为 179,214 比尔、2,696,982 比尔、3,114,754 比尔、3,510,292 比尔和 5,087,874 比尔。该项目还将产生正现金流，第一年净现金流入为 422,444.33 比尔，五年期间净现金流入为 28,702,779 比尔。此外，投资成本和损益表预测表明，该项目的初始投资将在三年内完全收回。计算出的税前和税后内部收益率 (IRR) 分别为 49% 和 32%，而按 11.5% 折现的净现值 (NPV) 为 4,185,223 比尔。最后，这项新技术的引入将对国家发展产生积极影响，创造就业机会，为发起人创造收入，促进社会经济发展，并以所得税的形式为政府创造收入。社会重视他的个性和品格，他从事酒店服务业已有十多年。他的新面包店项目旨在利用现代技术制作高品质的面包和糕点。它还希望通过创造就业机会和赚钱来帮助社区。他受过良好的酒店和商业管理教育，经验丰富。这家企业的主要目标是：生产优质食品，拥有可靠的产品来源，成为面包和糕点供应的领导者，为食品行业发展做出贡献，创造就业机会，并获得可持续收入。愿景是成为利润稳定的优质食品生产商之一。这将通过作为一家多元化企业提供良好的客户服务来实现。为了实现这一目标，他们将使用经验丰富的专业人士，公开交流，并奖励绩效。公司重视诚实、员工发展、团队合作、社会支持和社区发展。主要成功因素包括：获得低息信贷、有吸引力的投资政策、国家和平稳定、家庭收入增加、基础设施和分销网点充足、政府激励措施、训练有素的人员、多年的工作经验以及良好的商业信誉。拟议的业务需要总投资 6,805,818 埃及镑。预计股权出资为 990,675.94 埃及镑，其余金额将从银行租赁融资和机械进口等外部来源筹集。设想中的面包店将提供独特而优质的产品，包括酸面包、传统的埃塞俄比亚全麦面包和调味糕点。这些产品采用不需要添加酵母的酸面团方法制作，因此风味浓郁，保质期更长。该项目还将提供采用新鲜胡椒粉和干香料等奢华配料的特色面包。此外，面包店还将提供用啤酒酿造剩余的大麦制成的废谷物面包，以及用于传统埃塞俄比亚风味食品的白面包和小麦三明治面包。该产品每天提供两种款式，满足该地区目前尚未满足的高需求。市场分析强调了亚的斯亚贝巴的面包店面临的挑战，因为优质小麦面包短缺以及该行业的高固定成本要求。根据 CSA（2013/14）的一份报告，埃塞俄比亚有 217 家面包店，其中 57% 为独资企业，30% 为 PLC，5% 为股份公司。2007 年至 2016 年期间，该国平均每年消费 216,000 公吨面包。埃塞俄比亚的面包市场是一个重要的行业，年平均供应量为 1,375,380 吨，其中亚的斯亚贝巴占总供应量的 64% 左右。分析 2007 年至 2016 年的数据，显示总供应量和亚的斯亚贝巴的生产份额稳步增长。通过对埃塞俄比亚面包产品的总体需求分析，我们可以清楚地看出，了解影响市场力量的因素至关重要。面粉用于制作面包，其需求来自其主要最终用户的表现以及影响产品的其他一般因素。这些产品需求状况的关键决定因素包括国民经济表现、人口增长率和城市化。鉴于埃塞俄比亚在政府政策下的经济增长轨迹，过去 11 年平均年均 GDP 增长率为 10.9%，该国的面包市场预计将大幅增长。埃塞俄比亚的经济部门表现出令人印象深刻的增长率，在增长和转型计划实施期间（2011-2014 年），农业、工业和服务业分别经历了 6.6%、20.0% 和 10.7% 的年均增长率。2014 年 10.3% 的经济增长预计将对面包市场产生积极影响，推动各种经济活动的扩大。农业、工业和服务业分别对埃塞俄比亚的 GDP 贡献了 2.3%、2.7% 和 5.3%。下表显示了 2017/18 至 2020/21 年各子行业增加值占 GDP 的百分比。行业 年份 2017/18、2018/19、2019/20、2020/21 农业、狩猎和林业：44.6%、43.1%、42.0%、40.1% 种植业：30.9%、29.8%、29.4%、28.4% 畜牧业和狩猎：9.6%、9.3%、8.9%、8.3% 林业：4.1%、3.9%、3.7%、3.5% 渔业：0.0%、0.1%、0.1%、0.1% 采矿和采石：1.4%、1.5%、1.4%、1.3% 制造业：4.0%、4.1%、4.4%、4.4% 大型和中型制造业：2.6%、2.8%、3.1%、3.2% 小型规模和家庭手工业：1.0%、1.1%、1.1%、1.1% 电力和水利：4.0%、4.9%、6.1%、7.6% 建筑业：14.9%、15.4%、15.5%、16.1% 批发和零售贸易、酒店和餐馆：3.6%、3.6%、3.9%、4.5% 运输和通讯：4.2%、4.3%、4.5%、4.7% 金融中介：2.5%、2.9%、2.4%、2.6% 房地产、租赁和商业活动：9.3%、8.8%、8.4%、7.9% 公共管理和国防：5.4%、5.1%5.0%、4.7% 教育：2.3%、2.2%、2.2%、2.2% 卫生和社会工作：0.9%、0.9%、0.9%、0.9% 其他社区、社会和个人服务：2.3%、2.4%、2.6%、2.4% 有雇员的私人家庭：0.2%、0.3%、0.2%、0.2% 总计：100.7%、100.6%、100.6%、100.7% 数据来源：财政部 预计未来埃塞俄比亚经济的积极表现将持续，2016-2020 年期间年均增长率为 11%。根据政府的“增长和转型计划”，随着经济持续扩张，对所考虑产品的需求也有望增加。人口是商品和服务需求的主要驱动力。 1994年至2007年间，埃塞俄比亚人口年均增长率为2.6%，预计2030年将达到1.29亿。随着人口的增加，对商品和服务的需求也会很高。这反过来又会增加对住宅的需求，从而推动对相关产品的需求。城市化是影响商品和服务需求的另一个主要因素。埃塞俄比亚城市人口增长率预计每年增加4%，主要受农村向城市的迁移推动。下表显示了埃塞俄比亚主要城市地区的人口数量。亚的斯亚贝巴人口最多，为4,041,002人，其次是德雷达瓦387,000人，阿瓦萨328,875人。根据数据，亚的斯亚贝巴占总人口的65%，而德雷达瓦和阿瓦萨分别占8%和7%。另一方面，吉马的人口最少，只有 2%。人口数量的增长预计将增加该国对商品和服务的需求。推动面包市场需求的因素有几个，包括人口增加、家庭收入和生活方式的提高，以及商业和服务业、酒店供应商、大学、医院和其他商业机构的存在。我们的目标市场包括家庭、咖啡馆、酒店服务提供商、大学和医院。为了在市场上取得成功，我们将专注于产品质量、定价策略和分销渠道。产品质量对我们的成功至关重要，我们将努力提供满足客户期望的高质量产品。我们还将通过一致的品牌声明来发展品牌标识和形象。定价策略是另一个关键因素，我们将以实惠的价格为目标，同时持续监控竞争对手的价格。如有必要，我们将审查和调整价格，以确保产品在市场上保持竞争力。我们将使用各种分销渠道，包括直接销售给消费者、通过第三方批发商、零售商和代理商进行间接销售，以有效地覆盖我们的目标市场。为设想的烘焙项目选择最合适的分销渠道，建议在面包店的场地租用至少一家工厂直销店。这将使企业能够有效地接触目标市场。为了使产品对最终用户有吸引力，应采用贸易促销策略。拟建工厂将为批量购买产品的客户提供折扣和信贷服务。假设促销成本将占项目整个运营寿命期间年销售收入的 1%。面包店项目的生产计划包括将其置于战略位置，以便使用基本公用设施、运输原材料和成品到市场的基础设施。项目选定的地点是亚的斯亚贝巴市政府，阿拉达分局；Wor.-05，H.No. 083。设想的面包店项目计划在第一、第二、第三和第四年分别以 70%、80%、90% 和 100% 的产能开始生产。假设生产能力为每天 10,000 片面包，年总生产能力为 2,500 公吨。该项目还计划安装高质量的面包和糕点烘焙机，8 小时内可烘焙 5,000 片 250 克的面包。机器总成本为 82,733.00 美元，按现行汇率相当于 2,316,524.00 埃及镑。**采购原材料和公用设施**对于面包烘焙项目，所需的主要原材料是不同类型的面粉，可以从当地或国内市场采购。这些原材料的估算年成本在几个表格中提供。*表 4.5 显示了不同产能利用率下的小麦粉消耗量。*表 4.6 显示了不同水平的用水量。*表 4.7 显示了面包店使用的各种机器的用电量。 * 表 4.8 显示了盐、糖、酵母、油和发酵粉等辅助材料的消耗量。 **原材料成本** 这些原材料的成本是根据不同的产能利用率（70%、80%、90% 和 100%）估算的。表 4.9 列出了基本原材料的总成本，表 4.10 列出了辅助材料的总成本。 **公用设施要求和成本** 面包店需要电和水等公用设施，根据不同的产能利用率（70%、80%、90% 和 100%），这些设施的成本估计如表 4.11 所示。 **其他投资活动和成本** 该报告还估算了建筑施工或改建、办公设备和家具以及面包店项目所需的其他投资的成本。请注意，这个释义版本不是原文的准确翻译，而是要点的总结。此处给出文章文本行政级别员工的办公空间必须满足表 4.12 中列出的业务要求，其中包括财务详细信息。所需办公家具和设备清单如下：- 金属文件柜（4 个抽屉）：1 个 @ 5,500 ET - 带玻璃的木制架子：1 个 @ 4,500 ET - 带架子的柜台：3 个 @ 3,200 ET - 计算机及配件：4 个 @ 12,500 ET - 电脑桌：4 个 @ 1,800 ET - 文书桌：4 个 @ 2,500 ET - 文书椅：4 个 @ 2,300 ET - 管理椅：2 个 @ 3,500 ET - 管理桌：2 个 @ 4,200 ET - 急救箱（金属制，小型）：1 个 @ 950 ET - 带扶手的客椅，皮革：10 个 @ 2,100 ET - 打印机，LaserJet：1 个 @ 7,500 ET 办公空间的总成本为 140,850 ET。 **人员配备和薪酬** 该面包店共有四个部门 28 名员工。以下是每个部门的工资： * 总经理办公室：1 名总经理（9,500 美元/月）、1 名执行秘书（3,500 美元/月） * 生产和技术部：7 名员工（仓库保管员、生产领班、搅拌机操作员、机器操作员），总工资为每年 252,000 美元 * 采购和营销部：8 名员工（营销人员、销售人员、采购人员、联络人员），总工资为每年 258,000 美元 * 行政和财务部：11 名员工（行政和财务主管、人事官员、待命电工、会计/出纳员、司机、清洁工/看门人、保安），总工资为每年 346,200 美元 **总员工成本** 这家面包店的总员工成本为每年 1,012,200 美元。 **员工福利** 员工工资的 10% 将用于员工福利，总计每月 8,435 美元，每年 101,220 美元。**总计** 包括员工福利在内的总员工成本为每月 92,785 美元，每年 1,113,420 美元。 **财务分析假设** 对于面包店的财务分析，做出了以下假设：* 项目寿命：5 年* 维修和保养费用：总成本的 1.5%（车辆除外，为 3%）* 折旧率：+ 建筑物和相关土木工程：5%+ 机械设备：20%+ 车辆：20%+ 办公家具和设备：20%+ 预营业利息：20%* 营运资金要求：运营成本、原材料、水电费、工资、管理费用、销售费用、燃料、油、润滑剂、维修和保养、应收账款和应付账款的最低覆盖天数。* 折现率：项目年度 11.5%* 所得税率：税前收入的 35%* 资金来源：外部银行贷款和股权贡献。**财务预测**基于这些假设，财务分析将提供完整的财务预测，包括损益表、现金流量表和资产负债表。面包房项目的财务分析按年度进行，并取得了显著成果，下文将对此进行详细讨论。包括营运资金在内的项目总投资成本估计为 5,941,459 比尔。总固定投资成本的主要明细包括建筑改造工程 285,000 埃塞俄比亚比尔、机械设备 2,316,524 埃塞俄比亚比尔和车辆 2,000,000 埃塞俄比亚比尔。预期的面包店项目需要足够的资金来支付初始营运资金，以确保活动顺利进行。相关营运资金明细汇总显示，原材料成本为 1,041,000 埃塞俄比亚比尔，工资和福利为 278,355 埃塞俄比亚比尔，公用事业为 17,795 埃塞俄比亚比尔，燃料、石油和润滑油为 47,375 埃塞俄比亚比尔。公司的财务结构包括两个来源：发起人的股权贡献（216 万埃塞俄比亚比尔）和通过银行定期贷款从外部融资者获得的资金（465 万比尔）。该项目所需的总投资成本估计约为 681 万比尔。贷款偿还计划表明，银行贷款总额（包括利息，利率为 11.5%）将在五年内全额偿还。该项目预计在 2018 年 11 月底之前支付 4,646,000 比尔，并按季度等额分期偿还。预计公司的盈利能力将产生重大成果，详细说明将在后续章节中说明。预计该项目第一年将产生 179,214 比尔的净利润，第二年将增加到 2,696,982 比尔，第五年将达到 509 万比尔。净利润与股权之比和总投资回报率都很有吸引力，整个运营年度的现金流为正，到第五年末将产生 4310 万比尔。预计回报期为三年。重要的财务效率比率表明该项目流动性强，业绩良好。财务衡量结果显示： - 投资回收期为三年。 - 税后内部收益率 (IRR) 为 32%，税前为 49%。 - 以 11.5% 利率折现的净现值 (NPV) 为 4,185,223 比尔。该项目为 28 人创造了就业机会，并在五年内产生了约 786 万比尔的企业税和工资税。通过出口增值农产品，它还具有外汇节约效果。**营运资金摘要** 面包店第一年的营运资金需求估计为 1,463,444 比尔。其中包括以下成本： * 原材料：1,041,000 比尔 * 工资和福利：278,355 比尔 * 公用事业：17,795 比尔 * 燃料、机油和润滑剂：47,375 比尔 * 保险：18,212 比尔 * 维修和保养：60,707 比尔 * 其他一般费用：120,000 比尔 **投资摘要** 面包店的投资需求估计为： * 总固定投资：5,342,374 比尔（包括设备、家具和建筑装修） * 营运资金（原材料）：1,041,000 比尔 * 营运资金（管理和一般费用）：422,444 比尔 * 总初始投资：6,805,818 比尔 **预计损益表** 面包店预计前五年的收入为： * 第 1 年：4,628,350 比尔 * 第 2 年：7,875,000 比尔 * 第 3 年：8,859,375 比尔 * 第 4 年：9,843,750 比尔 * 第 5 年：12,686,560 比尔 预计前五年的支出为： * 工资和福利：1,947,379 比尔（第 5 年） * 公用事业：124,494 比尔（第 5 年） * 燃料、油和润滑剂：232,006 比尔（第 5 年） * 保险：89,189 比尔（第 5 年） * 维修和保养：比尔 297,296（第 5 年） * 其他一般费用：比尔 240,000（第 1 年） 预计前五年的毛利润为： * 第 1 年：比尔 2,754,550 * 第 2 年：比尔 6,806,983 * 第 3 年：比尔 7,658,124 * 第 4 年：比尔 8,509,265 * 第 5 年：比尔 11,218,626 **预计损益表** 面包店的预计损益表显示，未来五年利润稳步增长。第一年，公司预计净利润为 2,696,982 美元，而第二年，这一数字将上升到 3,114,754 美元。到第三年，净利润达到 5,400,449 美元，到第四年，超过 7,827,498 美元。**现金流量表** 现金流量表显示未来五年内总现金流入大幅增加，从 6,805,818 美元增加到 21,394,933 美元。该公司预计到第五年末累计现金流入将达到 43,097,107 美元。**资产负债表** 资产负债表显示未来五年内总资产稳步增加，从 6,805,818 美元增加到 12,109,338 美元。这是由于流动资产（如营运资金）和固定资产（如机械设备）的增加。 **关键统计数据** * 股本：2,159,818 美元 * 贷款本金：4,646,000 美元 * 净利润：5,087,874 美元（第四年） * 累计现金流入：43,097,107 美元（第五年末） 请注意，我试图保留文本的原始含义和结构，同时使用更简洁明了的语言。如果您希望我做任何进一步的调整，请告诉我！ 3,095,719 2,178,354 1,150,856 -负债合计 4,646,000 4,829,844 4,840,585 4,879,142 4,950,057 5,058,759 所有者权益投资资本 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 留存收益 170,253 2,562,133 2,959,016 3,334,777 4,833,480 资本描述 (197,113) (197,113) (197,113) (197,113) (197,113)法定储备金（5%）8,961 134,849 155,738 175,515 254,394所有者权益合计2,159,818 2,141,919 4,659,687 5,077,459 5,472,997 7,050,579负债及股东权益合计6,805,818 6,971,763 9,500,272 9,956,602 10,423,053 12,109,338* 工资和福利：1,947,379 比尔（第 5 年） * 公用事业：124,494 比尔（第 5 年） * 燃料、机油和润滑油：232,006 比尔（第 5 年） * 保险：89,189 比尔（第 5 年） * 维修和保养：297,296 比尔（第 5 年） * 其他一般费用：240,000 比尔（第 1 年） 预计前五年的毛利润为： * 第 1 年：2,754,550 比尔 * 第 2 年：6,806,983 比尔 * 第 3 年：7,658,124 比尔 * 第 4 年：8,509,265 比尔 * 第 5 年：11,218,626 比尔 **预计损益表** 面包店的预计收入报表显示，未来五年利润稳步增长。第一年，公司预计净利润为 2,696,982 美元，第二年，这一数字将上升到 3,114,754 美元。到第三年，净利润达到 5,400,449 美元，到第四年，超过 7,827,498 美元。**现金流量表** 现金流量表显示，未来五年总现金流入大幅增加，从 6,805,818 美元增加到 21,394,933 美元。该公司预计到第五年年底累计现金流入将达到 43,097,107 美元。**资产负债表** 资产负债表显示，未来五年总资产稳步增长，从 6,805,818 美元增加到 12,109,338 美元。这是由于流动资产（如营运资本）和固定资产（如机械设备）增加所致。**关键统计数据** * 股本：2,159,818 美元 * 贷款本金：4,646,000 美元 * 净利润：5,087,874 美元（第四年） * 累计现金流入：43,097,107 美元（第五年末）请注意，我试图在使用更简洁明了的语言的同时保留文本的原始含义和结构。如果您希望我进行任何进一步的调整，请告诉我！ 3,095,719 2,178,354 1,150,856 -负债合计 4,646,000 4,829,844 4,840,585 4,879,142 4,950,057 5,058,759 所有者权益投资资本 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 留存收益 170,253 2,562,133 2,959,016 3,334,777 4,833,480 资本描述 (197,113) (197,113) (197,113) (197,113) (197,113)法定储备金（5%）8,961 134,849 155,738 175,515 254,394所有者权益合计2,159,818 2,141,919 4,659,687 5,077,459 5,472,997 7,050,579负债及股东权益合计6,805,818 6,971,763 9,500,272 9,956,602 10,423,053 12,109,338* 工资和福利：1,947,379 比尔（第 5 年） * 公用事业：124,494 比尔（第 5 年） * 燃料、机油和润滑油：232,006 比尔（第 5 年） * 保险：89,189 比尔（第 5 年） * 维修和保养：297,296 比尔（第 5 年） * 其他一般费用：240,000 比尔（第 1 年） 预计前五年的毛利润为： * 第 1 年：2,754,550 比尔 * 第 2 年：6,806,983 比尔 * 第 3 年：7,658,124 比尔 * 第 4 年：8,509,265 比尔 * 第 5 年：11,218,626 比尔 **预计损益表** 面包店的预计收入报表显示，未来五年利润稳步增长。第一年，公司预计净利润为 2,696,982 美元，第二年则升至 3,114,754 美元。第三年，净利润达到 5,400,449 美元，第四年则超过 7,827,498 美元。**现金流量表** 现金流量表显示，未来五年总现金流入大幅增加，从 6,805,818 美元增至 21,394,933 美元。公司预计到第五年年底累计现金流入将达到 43,097,107 美元。**资产负债表** 资产负债表显示，未来五年总资产稳步增长，从 6,805,818 美元增至 12,109,338 美元。这是由于流动资产（如营运资本）和固定资产（如机械设备）增加所致。**关键统计数据** * 股本：2,159,818 美元 * 贷款本金：4,646,000 美元 * 净利润：5,087,874 美元（第四年） * 累计现金流入：43,097,107 美元（第五年末）请注意，我试图在使用更简洁明了的语言的同时保留文本的原始含义和结构。如果您希望我进行任何进一步的调整，请告诉我！ 3,095,719 2,178,354 1,150,856 -负债合计 4,646,000 4,829,844 4,840,585 4,879,142 4,950,057 5,058,759 所有者权益投资资本 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 留存收益 170,253 2,562,133 2,959,016 3,334,777 4,833,480 资本描述 (197,113) (197,113) (197,113) (197,113) (197,113)法定储备金（5%）8,961 134,849 155,738 175,515 254,394所有者权益合计2,159,818 2,141,919 4,659,687 5,077,459 5,472,997 7,050,579负债及股东权益合计6,805,818 6,971,763 9,500,272 9,956,602 10,423,053 12,109,338到第四年，这一数字就超过了 7,827,498 美元。**现金流量表** 现金流量表显示，未来五年内总现金流入大幅增加，从 6,805,818 美元增加到 21,394,933 美元。公司预计到第五年末累计现金流入将达到 43,097,107 美元。**资产负债表** 资产负债表显示，未来五年内总资产稳步增加，从 6,805,818 美元增加到 12,109,338 美元。这是由于流动资产（如营运资金）和固定资产（如机械设备）的增加。 **关键统计数据** * 股本：2,159,818 美元 * 贷款本金：4,646,000 美元 * 净利润：5,087,874 美元（第四年） * 累计现金流入：43,097,107 美元（第五年末） 请注意，我试图保留文本的原始含义和结构，同时使用更简洁明了的语言。如果您希望我做任何进一步的调整，请告诉我！ 3,095,719 2,178,354 1,150,856 -负债合计 4,646,000 4,829,844 4,840,585 4,879,142 4,950,057 5,058,759 所有者权益投资资本 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 留存收益 170,253 2,562,133 2,959,016 3,334,777 4,833,480 资本描述 (197,113) (197,113) (197,113) (197,113) (197,113)法定储备金（5%）8,961 134,849 155,738 175,515 254,394所有者权益合计2,159,818 2,141,919 4,659,687 5,077,459 5,472,997 7,050,579负债及股东权益合计6,805,818 6,971,763 9,500,272 9,956,602 10,423,053 12,109,338到第四年，这一数字就超过了 7,827,498 美元。**现金流量表** 现金流量表显示，未来五年内总现金流入大幅增加，从 6,805,818 美元增加到 21,394,933 美元。公司预计到第五年末累计现金流入将达到 43,097,107 美元。**资产负债表** 资产负债表显示，未来五年内总资产稳步增加，从 6,805,818 美元增加到 12,109,338 美元。这是由于流动资产（如营运资金）和固定资产（如机械设备）的增加。 **关键统计数据** * 股本：2,159,818 美元 * 贷款本金：4,646,000 美元 * 净利润：5,087,874 美元（第四年） * 累计现金流入：43,097,107 美元（第五年末） 请注意，我试图保留文本的原始含义和结构，同时使用更简洁明了的语言。如果您希望我做任何进一步的调整，请告诉我！ 3,095,719 2,178,354 1,150,856 -负债合计 4,646,000 4,829,844 4,840,585 4,879,142 4,950,057 5,058,759 所有者权益投资资本 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 2,159,818 留存收益 170,253 2,562,133 2,959,016 3,334,777 4,833,480 资本描述 (197,113) (197,113) (197,113) (197,113) (197,113)法定储备金（5%）8,961 134,849 155,738 175,515 254,394所有者权益合计2,159,818 2,141,919 4,659,687 5,077,459 5,472,997 7,050,579负债及股东权益合计6,805,818 6,971,763 9,500,272 9,956,602 10,423,053 12,109,338
贝叶斯数据分析
请在我们身份验证您的情况下等待...2016年贝叶斯分析学会的2016年奖项获得了这本著名的书，现在是第三版，被广泛认为是贝叶斯方法的主要文本，它因其实用和可访问的方法来分析数据和解决研究问题而受到赞扬。介绍先进的方法，文本具有从真实应用和研究中得出的众多工作示例，强调在本版中使用贝叶斯推断在实践中的实践中使用了四章，这些章节是关于非参数建模的四章，以及关于弱小的先验，避免边界的先验，跨越的先验，交叉竞争和预测信息的宣布，在三个方面使用的学生的最新章节：原则；对于研究生，它提出了贝叶斯建模和计算的有效当前方法；对于研究人员而言，它在应用统计数据中提供了各种贝叶斯方法的其他材料，包括数据集，选定练习的解决方案和软件说明，在书的网页上提供了一些研究人员，强调了在组织科学中使用贝叶斯方法进行数据分析的重要性。 但是，在采用贝叶斯方法时，仍然存在一些挑战和局限性。 例如，一个问题是贝叶斯方法需要指定先前的分布，这可能很困难，尤其是在使用复杂模型时。 Berger，J。2016年贝叶斯分析学会的2016年奖项获得了这本著名的书，现在是第三版，被广泛认为是贝叶斯方法的主要文本，它因其实用和可访问的方法来分析数据和解决研究问题而受到赞扬。介绍先进的方法，文本具有从真实应用和研究中得出的众多工作示例，强调在本版中使用贝叶斯推断在实践中的实践中使用了四章，这些章节是关于非参数建模的四章，以及关于弱小的先验，避免边界的先验，跨越的先验，交叉竞争和预测信息的宣布，在三个方面使用的学生的最新章节：原则；对于研究生，它提出了贝叶斯建模和计算的有效当前方法；对于研究人员而言，它在应用统计数据中提供了各种贝叶斯方法的其他材料，包括数据集，选定练习的解决方案和软件说明，在书的网页上提供了一些研究人员，强调了在组织科学中使用贝叶斯方法进行数据分析的重要性。但是，在采用贝叶斯方法时，仍然存在一些挑战和局限性。例如，一个问题是贝叶斯方法需要指定先前的分布，这可能很困难，尤其是在使用复杂模型时。Berger，J。一些研究人员提出了各种技术来提出专家判断以告知先前分布的技术。，例如，O'Hagan等。（2006）提供了先前启发的综合指南，包括技术和潜在的陷阱。其他研究的重点是开发使用贝叶斯先验的专家的信念的方法（例如，Johnson等，2010）。此外，还有各种可用的在线资源可以帮助进行贝叶斯分析。例如，Van de Schoot的在线统计培训提供了有关高级统计主题的教程和练习。总的来说，在组织科学中使用贝叶斯方法的使用变得越来越重要，但是它需要仔细考虑先前的分布和启发技术，以确保准确的结果。注意：我已经删除了一些特定的参考，并重点介绍了要点。让我知道您是否希望我保留更多原始文本！van de de Schoot-Hubeek，W.，Hoijtink，H.，Van de Schoot，R.，Zondervan-Zwijnenburg，M。＆Lek，K。评估专家判断引发程序，以相关性和应用于贝叶斯分析。客观的贝叶斯分析：对主观贝叶斯分析的案例，批评和个人观点。Brown，L。D.经验贝叶斯和贝叶斯方法的现场测试，用于击球平均赛季预测。Candel，M。J.，Winkens，B。Monte Carlo研究在纵向设计中多级分析中的经验贝叶斯估计值的性能。Ibrahim，J。G.，Chen，M。H.，Gwon，Y。Ibrahim，J。G.，Chen，M。H.，Gwon，Y。darnieder，W。F.贝叶斯方法依赖数据依赖的先验。＆Chen，F。权力先验：具有统计功率计算的理论和应用。Muthen，B。，Asparouhov，T。贝叶斯结构方程建模：使用数据依赖性先验对实体理论的更灵活的表示。Rietbergen，C.，Klugkist，I.，Janssen，K。J.，Moons，K。G.＆Hoijtink，H。将历史数据纳入随机治疗试验的分析中，以及基于系统文献搜索和专家精力提示的知识的贝叶斯PTSD-Traigntory分析。van der Linden，W。J.在自适应测试中使用响应时间进行项目选择。Wasserman，L。使用数据依赖性先验对混合模型的渐近推断。请注意，我保留了您的消息的原始语言而不翻译。给定文本：释义此文本：数据（版本V1.0）。Zenodo（2020）。元素Google Scholar Chung，Y.，Gelman，A.，Rabe-Hesketh，S.，Liu，J。＆Dorie，V。层次模型中协方差矩阵的点估计值较弱。J.教育。行为。Stat。40，136–157（2015）。Google Scholar Gelman，A.，Jakulin，A.，Pittau，M。G.＆Su，Y.-S。 logistic和其他回归模型的弱信息默认分布。ann。应用。Stat。2，1360–1383（2008）。MathScinetMath Google Scholar Gelman，A.，Carlin，J。 B.，Stern，H。S.＆Rubin，D。B. Bayesian数据分析卷。 2（Chapman＆Hallcrc，2004）。Jeffreys，H。概率理论卷。 am。 Stat。2，1360–1383（2008）。MathScinetMath Google Scholar Gelman，A.，Carlin，J。B.，Stern，H。S.＆Rubin，D。B. Bayesian数据分析卷。2（Chapman＆Hallcrc，2004）。Jeffreys，H。概率理论卷。am。Stat。3（Clarendon，1961）.Seaman III，J。W.，Seaman Jr，J。W.＆Stamey，J。D.指定非信息先验的隐藏危险。66，77–84（2012）.MathScinet Google Scholar Gelman，A。层次模型中方差参数的先前分布（Browne和Draper对文章的评论）。贝叶斯肛门。1，515–534（2006）.MathScinet Math Google Scholar Lambert，P.C.，Sutton，A。J.，Burton，P.R.，Abrams，K。R.＆Jones，D。R.含糊不清？对使用Winbugs在MCMC中使用模糊的先验分布的影响的仿真研究。Stat。Med。24，2401–2428（2005）。MathScinetGoogle Scholar Depaoli，S。在不同程度的类别分离的情况下，GMM中的混合类别恢复：频繁主义者与贝叶斯的估计。Psychol。方法18，186–219（2013）。Google Scholar DePaoli，S。＆Van de Schoot，R。贝叶斯统计中的透明度和复制：WAMBS-CHECKLIST。Psychol。方法22，240（2017）。本文提供了有关如何在使用贝叶斯统计数据估算模型时如何检查各个点的分步指南。统计建模模型检查中的贝叶斯模型检查和鲁棒性是一种用于评估统计模型准确性的方法。它涉及使用各种诊断工具来检查模型的潜在问题，例如偏见或过度拟合。贝叶斯模型检查是传统模型检查的扩展，将先前的信念纳入分析中。再次。贝叶斯模型检查的关键应用之一是检测先前数据冲突。贝叶斯模型检查近年来变得越来越重要，因为它能够提供对统计模型的更细微理解的能力。它允许研究人员量化数据中包含的信息量，并评估其结论的可靠性。一些研究人员为贝叶斯模型检查技术的发展做出了重大贡献，包括Nott等，Evans和Moshonov，Young and Pettit，Kass和Raftery，Bousquet，Veen和Stoel，以及Nott等。这些研究人员介绍了各种诊断工具和评估先前数据协议和冲突的标准。这会发生在同一数据集的先前信念和数据之间存在差异时。像埃文斯（Evans），莫索诺夫（Moshonov）和杨（Young）这样的研究人员已经开发了使用诸如后验预测分布等指标来量化这一冲突的方法。贝叶斯模型检查也已应用于贝叶斯模型中的可能性推断。像Gelman，Simpson和Betancourt这样的研究人员强调了理解表达先前信念的上下文的重要性。除了其方法论上的意义外，贝叶斯模型检查还在社会科学，医学和金融等领域还采用了实际应用。它可以通过确定统计模型的潜在问题来帮助研究人员和政策制定者做出更明智的决定。在此处给定文章，此处28，319–339（2013）.MathScinet Math Google Scholar Rubin，D。B. Bayesian具有合理的频率计算，适用于应用的统计学家。ann。Stat。J.am。12，1151–1172（1984）。Mathscinet Math Google Scholar Gelfand，A。E.＆Smith，A。F. M.基于采样的方法来计算边际密度。 Stat。 合作。 85，398–409（1990）。 这篇开创性的文章将MCMC视为贝叶斯推理的实际方法。 ifna（1991）。 3（Eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）30–49（Routledge，2020）。 4（eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）50–70（Routledge，2020）。Robert，C。＆Casella，G。Monte Carlo统计方法（Springer Science＆Business Media，2013）。 ieee trans。 模式肛门。 马赫。 Intell。 6，721–741（1984）。大型Google Scholar Metropolis，N.，Rosenbluth，A。W.，Rosenbluth，M。N.，Teller，A。H.＆Teller，E。快速计算机通过快速计算机计算的方程。 J. Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。12，1151–1172（1984）。Mathscinet Math Google Scholar Gelfand，A。E.＆Smith，A。F. M.基于采样的方法来计算边际密度。Stat。合作。85，398–409（1990）。 这篇开创性的文章将MCMC视为贝叶斯推理的实际方法。 ifna（1991）。 3（Eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）30–49（Routledge，2020）。 4（eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）50–70（Routledge，2020）。Robert，C。＆Casella，G。Monte Carlo统计方法（Springer Science＆Business Media，2013）。 ieee trans。 模式肛门。 马赫。 Intell。 6，721–741（1984）。大型Google Scholar Metropolis，N.，Rosenbluth，A。W.，Rosenbluth，M。N.，Teller，A。H.＆Teller，E。快速计算机通过快速计算机计算的方程。 J. Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。85，398–409（1990）。这篇开创性的文章将MCMC视为贝叶斯推理的实际方法。ifna（1991）。3（Eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）30–49（Routledge，2020）。4（eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）50–70（Routledge，2020）。Robert，C。＆Casella，G。Monte Carlo统计方法（Springer Science＆Business Media，2013）。ieee trans。模式肛门。马赫。Intell。 6，721–741（1984）。大型Google Scholar Metropolis，N.，Rosenbluth，A。W.，Rosenbluth，M。N.，Teller，A。H.＆Teller，E。快速计算机通过快速计算机计算的方程。 J. Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。Intell。6，721–741（1984）。大型Google Scholar Metropolis，N.，Rosenbluth，A。W.，Rosenbluth，M。N.，Teller，A。H.＆Teller，E。快速计算机通过快速计算机计算的方程。J. Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。J. Chem。物理。21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J.＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。物理。Lett。 J. am。 Stat。 合作。Lett。J.am。Stat。合作。b 195，216–222（1987）。＆Wong，W。H.通过数据增强计算后验分布。82，528–540（1987）。 本文解释了当直接计算感兴趣参数的后验密度时，如何使用数据扩展。马尔可夫链蒙特卡洛手册（CRC，2011年）。 本书对MCMC及其在许多不同的应用中的使用进行了全面评论。Gelman，A。Burn-in MCMC，为什么我们更喜欢“热身”一词。 元建模，因果推理和社会科学（2017）。Gelman，A。 ＆Rubin，D。B. 使用多个序列从迭代模拟中推断。 Stat。 SCI。 7，457–511（1992）。 一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.82，528–540（1987）。本文解释了当直接计算感兴趣参数的后验密度时，如何使用数据扩展。马尔可夫链蒙特卡洛手册（CRC，2011年）。本书对MCMC及其在许多不同的应用中的使用进行了全面评论。Gelman，A。Burn-in MCMC，为什么我们更喜欢“热身”一词。元建模，因果推理和社会科学（2017）。Gelman，A。＆Rubin，D。B.使用多个序列从迭代模拟中推断。Stat。SCI。 7，457–511（1992）。 一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.SCI。7，457–511（1992）。一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。J. Comput。图。Stat。7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。（2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。（2017）。关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。（2015），Liang等。 Q.（2015），Liang等。Q.Q.新方法利用排序差异，折叠和本地化技术来增强\（\ hat {r} \）的准确性。此外，本综述强调了贝叶斯建模中变异推理方法的重要性，尤其是随机变体，这些变体是大型数据集或复杂模型的流行近似贝叶斯推理方法的基础。（2013），Kingma和BA（2014），Li等。 （2008），Forte等。 （2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。 （2014）。 用于回归分析中的稀疏信号。 该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。 该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。 其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。 L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J. ＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。 咨询。 临床。（2013），Kingma和BA（2014），Li等。（2008），Forte等。 （2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。 （2014）。 用于回归分析中的稀疏信号。 该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。 该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。 其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。 L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J. ＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。 咨询。 临床。（2008），Forte等。（2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。（2014）。用于回归分析中的稀疏信号。该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J.＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。咨询。临床。Google Scholar Smith，M.，Pütz，B。，Auer，D。＆Fahrmeir，L。Neuroimage（2003）中还讨论了通过空间贝叶斯变量选择评估大脑活动。Google Scholar此外，检查了Zhang，L。，Guindani，M.，Versace，F。＆Vannucci，M。Neuroimage（2014）的时空非参数贝叶斯变量选择模型用于聚类相关时间课程。判断中信息处理的研究采用了各种方法，如Bolt等人的研究中所见，他们探讨了两种戒烟剂在联合使用的有效性，理由是J.Psychol。80，54–65，2012）。在类似的脉中，Billari等。基于贝叶斯范式内的专家评估（人口统计学51，1933–1954，2014）开发了随机人群预测模型。其他研究已经深入研究了暂时的生活变化及其对离婚时间的影响（Fallesen＆Breen，人口统计学53，1377-1398，2016）。同时，Hansford等人。分析了美国律师将军在最高法院的政策领域的位置（Pres。螺柱。49，855–869，2019）。此外，研究重点是使用健康行为综合模型来预测限制“自由糖”消耗（Phipps等人，食欲150，104668，2020）。此外，研究还将贝叶斯统计数据引入了健康心理学，并强调了其在该领域的潜在好处（Depaoli等人，Health Psychol。修订版11，248–264，2017）。Psychol。Gen. 142，573–603，2013; Lee，M。D.，J。 数学。Gen. 142，573–603，2013; Lee，M。D.，J。数学。贝叶斯估计的应用已显示在各种情况下取代传统的t检验，包括认知建模和生态研究（Kruschke，J。Exp。Psychol。55，1-7，2011）。此外，层次结构的贝叶斯模型已在生态学中用于建模种群动态和推断环境参数（Royle＆Dorazio，生态学的分层建模和推断）。通过包括Gimenez等人在内的各种研究人员的工作进一步开发了这种方法。（在标记人群中建模的人口统计过程中，3）和King等。（贝叶斯分析人群生态学）。研究还研究了贝叶斯方法在生态学中的使用，例如使用汉密尔顿蒙特卡洛（Monnahan等人，方法ECOL。Evol。8，339–348，2017）。贝叶斯对生态学的重要性的重要性已被埃里森（Elison）等研究人员（ecol。Lett。 7，509–520，2004）。 最后，已经探索了通过设计启发将专家意见整合到贝叶斯统计模型中，突出了其为先验知识提供信息并提高模型准确性的潜力（Choy等，生态学90，265-277，2009）。 也已经讨论了有关使用贝叶斯评估诊断人群下降的诊断人群下降的方法（King等，J。R. Stat。 Soc。 系列C 57，609–632，2008）。 在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。 - Dennis等。 -McClintock等。Lett。7，509–520，2004）。最后，已经探索了通过设计启发将专家意见整合到贝叶斯统计模型中，突出了其为先验知识提供信息并提高模型准确性的潜力（Choy等，生态学90，265-277，2009）。也已经讨论了有关使用贝叶斯评估诊断人群下降的诊断人群下降的方法（King等，J。R. Stat。Soc。系列C 57，609–632，2008）。 在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。 - Dennis等。 -McClintock等。系列C 57，609–632，2008）。在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。- Dennis等。-McClintock等。总而言之，对判断中信息处理的研究以及贝叶斯统计在各个领域的应用，使人们对这些概念及其对决策和人口建模的影响有了更深入的了解。这些作品涵盖了种群建模的各个方面，包括贝叶斯估计，综合人群模型和遗传关联研究。关键论文包括： - King and Brooks（2008）关于贝叶斯对具有异质性和模型不确定性的封闭种群的估计。（2006）使用生态数据估计密度依赖性，过程噪声和观察误差。（2012）基于多阶段随机步行开发了一个一般的离散时间框架，用于动物运动。-Aeberhard等。（2018）对渔业科学的州空间模型进行了综述。其他值得注意的贡献包括： - Isaac等。（2020）讨论了大规模物种分布模型的数据集成。-McClintock等。（2020）提出了一种使用隐藏的马尔可夫模型来发现生态状态动力学的方法。- King（2014）审查了统计生态及其应用。- Andrieu等。（2010）引入了粒子马尔可夫链蒙特卡洛方法，用于复杂的种群建模。这些研究表明，从人口生存能力分析到遗传关联研究，在理解生态系统中采用的统计技术的多样性，强调了该领域数据整合和高级建模方法的重要性。提出一种利用转移学习以提高数据质量的方法。基因组学，统计和机器学习的交集在理解复杂的生物系统中变得越来越重要。最近的研究探索了多摩智数据集的整合，以发现对人类健康和疾病的新见解。由Argelaguet等人建立了整合多派数据集的框架，该框架采用贝叶斯方法来识别生物学过程的关键因素。该方法已应用于包括单细胞转录组学在内的各个领域，如Yau和Campbell的工作所示，他们使用贝叶斯统计学习来分析大型数据集。研究的另一个领域涉及在英国生物库中对跨树木结构的常规医疗数据进行遗传关联的分析。诸如Stuart和Satija的研究表明，将单细胞分析与基因组学相结合以揭示有关复杂生物系统的新信息的潜力。深层生成模型的发展也促进了单细胞转录组学的进步，如Lopez等人的工作所证明的那样，后者应用了深层生成模型来分析大型数据集。此外，与Wang等人一起，对单细胞转录组学中数据降解和转移学习的研究已显示出令人鼓舞的结果。最近的研究还强调了科学研究中可重复性和公平原则（可访问，可互操作和可重复使用）的重要性。这包括诸如癌症基因组图集和Dryad＆Zenodo之类的举措，旨在促进开放研究实践。提出了功能性变分贝叶斯神经网络。机器学习技术（包括变异自动编码器）的应用也在理解复杂的生物系统方面变得越来越重要。正如Paszke等人的评论中所述，变化自动编码器为将基因组学和统计数据与深层生成模型的整合提供了有希望的方法。总体而言，多摩智数据集，机器学习技术和统计分析的进步的整合已经开辟了新的途径，以理解复杂的生物系统并揭示了对人类健康和疾病的新见解。概率建模的最新进展导致了几种将深度学习与贝叶斯推论相结合的技术的发展。该领域的一个关键概念是变异自动编码器（VAE），它通过将其映射到较低维度的空间中来了解输入数据的概率分布。Hinton等人引入的Beta-Vae框架将VAE限制为学习基本的视觉概念。研究人员还探索了贝叶斯方法在神经网络中的应用，例如高斯过程和周期性随机梯度MCMC。例如，尼尔在神经网络上的贝叶斯学习方面的工作突出了神经网络与高斯过程之间的联系。此外，已证明将深层合奏用于预测不确定性估计在各种任务中都是有效的。最近的预印象提出了新的新技术，包括功能变分贝叶斯神经网络和细心的神经过程。后者使用注意机制从输入数据中学习相关特征。res。另一项研究的重点是开发更可扩展和可解释的模型，例如标准化流量和周期性随机梯度MCMC。该领域在理解深度学习的理论基础上，包括神经网络与高斯过程之间的联系，也看到了重大进展。Mackay和Williams的作品为贝叶斯倒退网络提供了一个实用的框架，而Sun等人。总的来说，这些进步有助于我们理解概率建模及其在深度学习中的应用。Hoffman，M。D.＆Gelman，A。 No-U-Turn采样器：在汉密尔顿蒙特卡洛（Monte Carlo）的自适应设置路径长度。 J. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. Stat。 Soc。 系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。 Stat。 计算。Hoffman，M。D.＆Gelman，A。No-U-Turn采样器：在汉密尔顿蒙特卡洛（Monte Carlo）的自适应设置路径长度。J. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. Stat。 Soc。 系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。 Stat。 计算。J. Mach。学习。15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. Stat。 Soc。 系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。 Stat。 计算。15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。Stat。Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。J.am。Stat。合作。93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。J. R. Stat。 Soc。 系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。 Stat。 计算。J. R. Stat。Soc。系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。Stat。计算。10，325–337（2000）。Google Scholar Ntzoufras，I。使用Winbugs Vol。698（Wiley，2011）.Lunn，D。J.，Thomas，A.，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。Stat。计算。10，325–337（2000）。Spiegelhalter，D.，Thomas，A。，Best，N。＆Lunn，D。OpenBugs用户手册版本3.2.3。OpenBugs（2014）.Plummer，M。Jags：使用Gibbs采样的贝叶斯图形模型分析程序。proc。第三国际统计计算的国际研讨会124，1-10（2003）。Google Scholar Plummer，M。Rjags：使用MCMC的贝叶斯图形模型。r软件包版本，4（6）（2016）.Salvatier，J.，Wiecki，T。V.＆Fonnesbeck，C。使用Pymc3在Python中进行概率编程。peerj Comput。SCI。 2，E55（2016）。 Google Scholar de Valpine，P。等。 与模型的编程：编写敏捷的通用模型结构的统计算法。 J. Comput。 图。SCI。2，E55（2016）。 Google Scholar de Valpine，P。等。 与模型的编程：编写敏捷的通用模型结构的统计算法。 J. Comput。 图。2，E55（2016）。Google Scholar de Valpine，P。等。与模型的编程：编写敏捷的通用模型结构的统计算法。J. Comput。图。Stat.s 26, 403–413 (2017).MathSciNet Google Scholar Bayesian analysis software JASP version 0.14 available for computer use (2020) Lindgren F & Rue H used R-INLA for Bayesian spatial modeling in a Stats journal article (2015) Vanhatalo et al's GPstuff allowed Bayesian Gaussian process modeling with Machine Learning Res articles (2013) Blaxter gave research methods in他的2010年McGraw-Hill教育书《如何进行研究》 BetanCourt在Github上创建了一个原则上的贝叶斯工作流程，主张最佳实践（2020）Veen＆Schoot使用了对英超联赛数据的后验预测检查，并在OSF（2020年）上发布了它，并在Kramer＆Bosman（2020）Kramer＆Bosman在Kramer＆Bosman在Kramersship Sumpership Summerschool inter Smixship Summershood prosentie in Utrech Torne in utrecht in of to inty介绍（2019年），UTRECHINE（2019年）（2019年）（2019年）（2019年）（2019年）（2019年）（2019年） Acta Math匈牙利文章（1955）Lesaffre＆Lawson在2012年Wiley Publication撰写了一种新的公理概率理论（1955年），Hoijtink等人使用了贝叶斯评估，用于认知诊断评估，发表在Psych Methods In In In Psych Methods Journal（2014）