1亿参数的细胞大模型来了!登Nature子刊,清华大学团队发布sc...

其中,向量模块将连续的基因表达标量值转换为可学习的高维向量,确保完全保留原始表达值;编码器以非零(nonzero)和非掩码(nonmasked)的表达基因为输入,使用了vanillatransformer块并具有较大的参数量;解码器以所有基因为输入,使用了performer块并具有相对较小的参数量。与其他架构相比,这种非对称设计减少了...

绕不开的统计:z 值、t值都在算什么之习题举例

3.Z统计量:在假设检验中,Z统计量是用来评估样本统计量与总体参数之间差异的一种方法,通常用于大样本且总体标准差已知的情况。公式为:z统计量告诉你样本均值与总体均值之间的差异程度,以标准差的单位来衡量。而且此值和样本量有关,所以在标准差项上有n的加入。联系:三者都涉及Z分布,Z分布是正态分布的一种特...

考研概率论与数理统计考试内容

在考研数理统计考试中,以下几个方面是需要重点关注的:抽样与统计调查:包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等抽样方法的理解和应用。统计量与抽样分布:包括样本均值、样本方差等统计量的性质和抽样分布的理解和应用。参数估计:包括点估计和区间估计的方法和原理,以及常见参数的估计方法。假设检验:包括假设检验的基...

华中科技大学2025考研招生考试大纲:统计学

1.了解常见的概率抽样方法和非概率抽样方法;2.了解问卷设计;3.掌握统计量的概念,掌握常见统计量;样本均值、样本方差、样本标准差、样本k阶原点矩、样本k阶中心矩、样本中位数、样本极差、样本相关系数、样本偏度、峰度、变异系数、经验分布函数、次序统计量;4.了解众数、分位点的概念及性质;5...

经典综述:自由能原理——统一的大脑理论

最重要的是,由于经验先验值是按层级联系的,因此它们会受到感官数据的影响,从而使大脑能够在线优化其先验预期。这种优化使层级结构中的每个层级都对其他层级负责,从而在多个描述层级上提供内部一致的感官原因表征。层级模型不仅在统计学(例如随机效应(randomeffects)和参数经验贝叶斯模型(parametricempiricalBayes...

临床研究的灵魂是统计学,浅谈个人学习统计学的经验与感想

这类分析对原变量的分布不作要求,属非参数统计方法(www.e993.com)2024年11月17日。其中最常用的统计量为Spearman(斯皮尔曼)秩相关系数,又称等级相关系数。Logistic回归一、多重线性回归模型用于分析一个连续性因变量与一组自变量之间的关系,但是若因变量为分类变量,那么因变量与自变量之间就丧失了这种线性关系,但是经过Logist变化,则将模型转变...

《临床营养管理 节选99》可信区间的概念与呈现

①估计总体参数:如用率的CI估计总体率;用均数的CI估计总体均数。②判断统计学意义:95%CI与a为0.05的假设检验等价。(4)可信区间与假设检验的区别和联系假设检验是在抽样误差理论的基础上根据现有资料及统计量来推断两(多)个总体“质”的不同,即判断两(多)个总体参数是否相同。而可信区间用于说明“量”的大小...

陶哲轩:从复杂系统中,抓住奇妙的普适性

这种趋同并非因为车祸、人类身高、交易利润或星体速度等多样化现象之间存在的“低级”或“微观”层面的联系,而是因为在所有这些情况下,其“高级”或“宏观”结构相同:即由许多独立因素的小影响组合成的复合统计量。一个大型复杂系统的宏观行为几乎完全与其微观构造无关,这正是普适性的要义。

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例

使用NumPy和Pandas来计算一些基本的描述性统计量:importnumpyasnpimportpandasaspddata=np.random.normal(0,1,1000)df=pd.DataFrame(data,columns=['values'])print(df.describe())这个例子生成了1000个服从标准正态分布的随机数,并计算了均值、标准差等统计量。

市场调研——统计学名词解释

01如何统计某十字路口一天内通过的机动车数量，这时候我们就要用到观测法，通过观测法获得的数据称为观测数据。观测数据：观测数据（observationaldata）是对客观现象进行实地观测所取得的数据，在数据取得的过程中一般没有人为的控制和条件约束。在社会经济问题研究中，观测是取得数据最主要的方法。很多社会经济问题不适合...