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统计学入门-第三章 假设检验：带有不确定性的决策问题

从本节开始，我们将开启一个全新且重要的内容：假设检验。作为一位有多年执教经验的老师，有一个很深的体会，那就是：假设检验不好教，很不好教！假设检验的整个思维方式，似乎跟普通人的思维方式非常不同。因此，学生们学习理解起来非常困难。事实上，我不是唯一一个碰到这个挑战的统计学老师。很多其他同仁也有类似的困惑。这不禁让我们深深思考：这是为什么？这个问题应该如何解决？

  • 2022-08-02
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智能制造系统及其层级模型

智能制造系统及其层级模型，智能制造系统及其层级模型

  • 2021-06-29
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基于机器学习算法的肝硬化相关肝性脑病预测模型的构建_谈军涛

目的 构建基于机器学习算法的肝硬化相关肝性脑病预测模型。方法 采用横断面研究方法，收集2019年6月－2020年6月于重庆市7家医疗机构就诊的1498例肝硬化患者，依据是否发生肝性脑病分为肝性脑病组（n=285）与非肝性脑病组（n=1213）。随机抽取70%（1048例）患者的临床资料作为训练集构建预测模型，其余30%（450例）作为测试集进行内部验证。采用单因素logistic回归筛选输入指标，应用基于机器学习的logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost算法构建诊断预测模型，比较4种方法构建的模型对肝硬化相关肝性脑病的预测诊断价值。结果 Logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost模型均提示，凝血酶原活动度（OR=0.933，95% CI 0.921～0.946）、年龄（OR=1.045，95% CI 1.029～1.061）、全血钠（OR=0.964，95% CI 0.928～1.000）及尿素氮（OR=1.063，95% CI 1.022～1.105）是肝性脑病的重要影响因素。Logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost模型的灵敏度分别为0.843、0.904、0.759、0.892，特异度分别为0.785、0.695、0.717、0.706，AUC分别为0.875、0.883、0.767、0.847。结论 基于机器学习算法建立的肝硬化相关肝性脑病风险预测模型具有较高的诊断价值，其中Logistic回归模型和随机森林模型的诊断效能优于决策树模型和XGBoost模型。

  • 2021-04-20
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大数据环境下科技文献用户阅读行为知识组织模型研究

大数据环境下科技文献用户阅读行为知识组织模型研究

  • 2021-06-22
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数字化变电站继电保护系统的可靠性建模研究

数字化变电站继电保护系统的可靠性建模研究

  • 2021-06-23
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5G-SA模式下随机接入过程的监测与信息提取

5G-SA模式下随机接入过程的监测与信息提取。

  • 2021-06-18
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动态扩展蚁巢模型的通航报告位置预测算法_王鹏

为满足我国通用航空器动态预测的迫切需求,提出了动态扩展蚁巢模型的通航报告位置预测算法。该算法根据错误报告点预测信息动态扩展新蚁巢,根据蚁巢间的相互排斥性将扩展的新蚁巢与临近蚁巢间的路径点添加到路径禁忌区,从而减少路径点选择范围,降低迭代次数及收敛于局部最优解的概率,在提高算法正确率的同时兼顾搜索效率。仿真实验表明该算法能够满足通用航空器动态预测的业务需求,为保障通用航空器安全飞行提供技术参考。

  • 2021-06-17
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基于大数据挖掘的橡胶园耕地地力评价_彭金莲

为了客观评价海南垦区胶园耕地的地力,笔者使用K-Means,Two-Step,Kohonen和TwoStep-AS等4种聚类算法,对海南农垦胶园测土调查数据进行大数据分析,根据轮廓系数（Silhouette Coefficient）的大小,确定TwoStep-AS聚类模型对海南农垦橡胶园耕地地力指标进行聚类分析,经过反复迭代,最终将海南农垦橡胶园耕地划分为3种类型,并筛选出5个对海南垦区胶园耕地类型有影响的地力指标,即年平均降雨量、有效土层厚度、全氮、北纬和成土母质。

  • 2021-06-17
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