创新药稳定性研究设计与数据评价
4)对于需冷藏保存的原料药,如果在加速试验下3~6个月期间发生显著变化,应根据长期试验的实际数据确定建议的复验期,不能采用外推法;如果在前3个月内即发生显著变化,应考察短期偏离贮存条件对药物的影响,必要时,可选择一批原料药进行3个月内取样更频繁的稳定性考察。1.1.3长期试验(含中间条件)表3长期试验设计表...
BAYESFLOW:使用可逆神经网络学习复杂随机模型
在最简单的情况下,后验方差应以1/N的速率减小,但对于困难的(例如,多模态)真实后验可能会出现更复杂的行为。我们将这些考虑纳入我们的方法中,通过整合两个独立的深度神经网络模块(在方法部分详细说明;另见图1),这些模块在正向模型的模拟数据上联合训练:一个摘要网络和一个推理网络。摘要网络负责将大小可变的观测...
(万字干货)如何训练优化“AI神经网络”模型?
所以计算机就需要计算这条直线和每个数据点之间的距离,全部加起来,量化直线上的数据和真实数据之间的差距。下一步,已知差距就要减少差距,线性回归的目标是调整直线,使误差尽可能小,我们通过历史数据训练它,希望这条线符合训练数据。最后,通过数据训练后,得出的直线被称为最佳拟合线,我们可以用这条直线,预...
国家飞碟射击运动员运动视觉能力与专项成绩的相关性研究
注:测试指标粉、蓝、黄分别代表该指标的优秀组较非优秀组的专项成绩有显著提升、无显著变化、有显著降低;*P<0.05,**P<0.01;下同。2.3运动视觉能力与飞碟射击专项成绩之间的相关性在所有测试指标中(表4),RT_D与专项成绩的相关性最高,呈近似线性正相关(r=0.916,P<0.001),解释了运动员83.3%的专项成绩方...
存款利率定价与国债收益率等基准互动关系研究——基于DSGE模型
突破1之后,提高国债收益率参考程度对减少社会福利损失的作用较为微弱,性价比降低。同时也要考虑存款利率的调整成本,国债收益率是日度高频数据,参考程度过高会对商业银行负债端管理造成压力,增加商业银行的管理成本。因此,建议取值为1左右,稳定存款利率定价中国债收益率的参考程度。
用中国茶叶的价格来预测墨尔本的降雨概率?不可思议的斯坦悖论
但是,如果有三组独立的数据,事情就会发生变化(www.e993.com)2024年7月7日。完全相同的分布:正态分布,未知的均值和方差1。通常,如果分别随机选取数据点x_1、x_2和x_3,那么你会再次估计μ_1=x_1,μ_2=x_2,μ_3=x_3吗?但是现在这不再是最好的估值了,因为在1961年,我们找到了一个更好的估值,叫做詹姆斯-斯坦估值(James-Steinest...
考察数据科学家支持向量机(SVM)知识的25道题,快来测测吧
1.如果移除这些圈起来的数据,决策边界(即分离超平面)是否会发生改变?A.YesB.No答案:ATips:如果改变这三个点中任意一个点的位置就会引入松弛约束条件,决策边界就会发生变化。2.如果将数据中除圈起来的三个点以外的其他数据全部移除,那么决策边界是否会改变?
如何用聚类模型(k-means)做数据分析?
模型最终会选择n个观测点到所属聚类质心距离平方和(损失函数)最小的聚类方式作为模型输出,K-means聚类分析中,特征变量需要是数值变量,以便于计算距离。我们使用距离来测量两个样本的相似性,距离的实质是他将两个具有多维特征数据的样本的比较映射成一个数字,可以通过这个数字的大小来衡量距离。
张厚粲现代心理与教育统计学考研网课怎么学?
8能够用来比较不同样本或不同心理特质测试数据之间相对离散程度的统计量是()。[统考2018研]A.决定系数304B.变异系数C.相关系数D.回归系数答案B解析绝对离散程度是方差和标准差,它不能解决不同特质之间的离散程度比较。相对离散程度是变异系数CV=标准差/平均数x100%,它解决了不同特质之间的离...
【专业】数据分析方法都在这里了,居然这么多……【IATF16949】
既可以是A、B变量同时增大这种正相关关系,也可以是A变量增大时B变量减小这种负相关,还包括两变量共同变化的紧密程度——即相关系数。实际上,相关关系唯一不研究的数据关系,就是数据协同变化的内在根据——即因果关系。获得相关系数有什么用呢?简而言之,有了相关系数,就可以根据回归方程,进行A变量到B变量的估算,...