在车祸中越大的车越安全吗?双因素方差分析方法
HIC值越大,在车祸中造成头部损伤的概率就越高。在介绍统计方法之前,我们应当先探索一下数据。样本统计数据如表12-2所示。参考数据的统计量以及不同车型HIC的箱形图。非正式的比较表明,小型车的均值高于其他类型的车。但箱形图中四类车的数据有所重叠,所以差异并不明显。因此,我们需要使用统计方法来判断...
肚子越大,脑子越傻?柳叶刀子刊:内脏脂肪每增加0.27kg,认知年龄...
去年,柳叶刀子刊TheLancetRegionalHealth-WesternPacific上刊登的一项研究“AdiposityimpactscognitivefunctioninAsianpopulations:anepidemiologicalandMendelianRandomizationstudy”,揭示了肥胖的又一大危害——肚子越大,脑子越伤!这项在近万名亚洲人群中开展的流行病学分析和两样本孟德尔随机化研究显示:...
零样本即可时空预测!港大、华南理工等发布时空大模型UrbanGPT |...
较小的方差通常意味着区域具有稳定的时间模式,而较大的方差则暗示着区域的时空模式更为多样化,常见于商业活跃区或人口密集区。如图6所示,多数模型在方差较低的区域表现出色,因为这些区域的时空模式较为一致和可预测。然而,基线模型在方差较高的区域表现不佳,尤其是在方差处于(0.75,1.0]区间的区域,这可能是因为基...
AI Healthcare | 大模型能否胜任临床诊断任务? 交互式医学诊断...
通过线性回归,如图3所示,我们发现交互过程中,医生掌握到的患者信息越完整,最终的诊断质量越高,两者呈显著正相关。这进一步解释了当前LLMs的不足,即LLMs难以像医生那样通过主动提问收集患者的症状,更难以推荐正确的医学检查。这种动态临床决策能力的缺乏是阻碍LLMs像医生一样诊断的巨大障碍。以上分析突出了...
Nature最新封面:AI训练AI,也许越来越笨?
模型崩溃是一个退化过程,模型生成的内容会污染下一代的训练数据,导致模型逐渐失去对真实数据分布的记忆。模型崩溃分为早期和晚期两种情况:在早期阶段,模型开始失去对低概率事件的信息;到了晚期阶段,模型收敛到一个与原始分布差异很大的分布,通常方差显著减小。
妈妈生育年龄越晚,孩子或长得越高!姐妹们别慌,防催婚新理由这不就...
这表明单独分析中显示的显著PAE是由MAE驱动的,可能是由于年龄分类交配(www.e993.com)2024年8月5日。当拟合多项式回归模型来解释母亲年龄和后代成年身高之间的非线性关系时,该模型解释的后代成年身高的方差比例几乎保持不变。进一步研究发现,母亲年龄对后代的一系列表型有广泛影响,包括对认知能力和强迫肺活量的积极影响,以及对身体脂肪沉积的负面影响。
华泰| 金工深度:ESG分歧度因子和AI量价增强策略
作者认为ESG分歧会增加投资者对该公司信息的关注度,并且增加投资者噪声交易的比例,从而导致波动率的提升。该效应在高分析师覆盖度、高分析师分歧度的上市公司体现更为明显;外资和机构投资者的参与会降低ESG分歧度带来的影响。文献中的研究模型以基于面板数据的多元线性回归为主,通过显著性水平衡量分歧度对收益的影响...
平安元泓30天滚动持有短债债券型证券投资基金招募说明书(更新)
(2)部分延期赎回:当基金管理人认为支付投资人的赎回申请有困难或认为因支付投资人的赎回申请而进行的财产变现可能会对基金资产净值造成较大波动时,基金管理人在当日接受赎回比例不低于上一开放日基金总份额10%的前提下,可对其余赎回申请延期办理。对于当日的赎回申请,应当按单个账户赎回申请量占赎回申请总量的比例,确...
18个常用的六西格玛统计工具,值得收藏
但是,六西格玛在很大程度上依赖于统计和数据分析,许多对质量改进不熟悉的人感到受到统计方面的威胁。你不必被吓倒。虽然数据分析确实对提高质量至关重要,但六西格玛的大多数分析并不难理解,即使您对统计数据不是很了解。但使用Minitab熟悉这些工具是一个很好的起点。
如何用数学思维,理解商业世界的底层逻辑
标准差,就是方差的平方根。X组数据的标准差,就是√536≈23.15。Y组数据的标准差,就是√3.6≈1.90。回到工资的场景。有了标准差,我们就可以说X公司的平均工资是72万,有23.15万左右的波动。Y公司的平均工资也是72万,有1.90万左右的波动。所以,这和商业有什么关系?