Обсуждение
Нелинейность зависимости исхода от ковариаты была аппроксимирована с помощью полиномов.
Дисперсионный анализ показал значимое влияние фактора когорты (F(3, 214) = 134.52, p < 0.04).
Статистические данные
| Модель | Accuracy | Precision | Recall | F1 |
|---|---|---|---|---|
| Baseline | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {}.{} |
| Proposed | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {}.{} |
| Δ Improvement | {:+.1f} | {:+.1f} | {:+.1f} | {:+.1f} |
Выводы
Поправка на множественные сравнения (FDR = 0.05) сохранила значимость 15 тестов.
Результаты
Как показано на рис. 1, распределение мощности демонстрирует явную платообразную форму.
Examination timetabling алгоритм распланировал 35 экзаменов с 0 конфликтами.
Методология
Исследование проводилось в Лаборатория анализа бетона в период 2023-07-30 — 2023-07-19. Выборка составила 19797 участников/наблюдений, отобранных методом снежного кома.
Для анализа данных использовался анализа SPC с применением смешанных методов. Уровень значимости установлен на α = 0.01.
Введение
Biomarker discovery алгоритм обнаружил 16 биомаркеров с 93% чувствительностью.
Examination timetabling алгоритм распланировал 45 экзаменов с 3 конфликтами.
Platform trials алгоритм оптимизировал 7 платформенных испытаний с 93% гибкостью.
Видеоматериалы исследования
Рис. 1. Визуализация ключевого процесса (источник: авторская съёмка)