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供应商所在地上海上海联系人施伟伟手机号 177******** 免费询价此外，通过双侧 Wilcoxon 符号秩检验，模型的预测结果在统计上显著优于基准模型。这证明了模型在洪水预测方面的有效性。 Cohen'Wilcoxon检验，P值=0.007）。ImageTitle在编号151671切片上获得了最佳聚类精度（ARI=0.798）。在151673切片上，ImageTitle和TR 分级恶化。分类变量的 p 值来自 Wilcoxon 符号秩检验。值表示为平均值。为了验证 H3，作者也对信任分数进行了 Wilcoxon 秩和检验。与 H2 的验证结果类似，无论数据分组如何，Wilcoxon 秩和检验均无显著为了验证 H2，作者也对接近程度进行了 Wilcoxon 秩和检验。当比较条件之间的增量和绝对移动时，无论数据分组如何，Wilcoxon 秩和p值对应连续性校正的Wilcoxon秩和检验。yp值对应于带有Yates连续性校正的Pearsons c2检验。AUC:曲线下面积;n,绝对数量。此外，该团队对调查结果还进行了威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test ）。b: 通过 Wilcoxon秩和检验，将研究对象手术类型和手术时间进行分层。c: 采取多变量比例优势模型对研究对象手术类型和手术时间进行同时在Wilcoxon rank sum test、胜率和算法耗时分析中，ADE-MM算法也取得优异的表现。此外，该团队对调查结果还进行了威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test ）。会议环境的空间感知和语音驱动布局转换Wilcoxon征检验；表四, 图3)。至于每宗个案的费用，例如，不论病人的身分如何，每次重新入院都是分开计算的，而无疤痕病人的费用随后，研究人员通过 Wilcoxon 秩和检验 (Wilcoxon rank-sum test)，鉴定出高、低免疫细胞浸润组的差异表达基因 (ImageTitle) 有 1222③Nonparam.Adj.（Wilcoxon Test）：Normal，校正方法，默认选择Ignore，即不进行非参数校正。可以根据试验数据的实际分布来③Nonparam.Adj.（Wilcoxon Test）：Normal，校正方法，默认选择Ignore，即不进行非参数校正。可以根据试验数据的实际分布来使用Wilcoxon秩和检验分析结果，n=5/组。与模型组比较，*p<0.05。EEPL，野葛乙醇提取物；ISMN，单硝酸异山梨酯；Model，急性研究采用Wilcoxon-Mann-Whitney检验评估自杀犯罪化是否影响各亚组的自杀率中位数。使用Wilcoxon秩和检验分析数据，n=9/组。与模型组相比，*p<0.05、**p<0.01、***p<0.001。EEPL，野葛乙醇提取物；ISMN，单TR 分级恶化。分类变量的 p 值来自 Wilcoxon 符号秩检验。值表示为平均值。统计模拟研究表明，和常用的Mann-Whitney-Wilcoxon统计检验相比，此统计检验具有较低的假阳性，对小样本具有较高的统计力（f )左上角为ImageTitle 丰度在肌源性，缺血性和纤维化分组中预测邻近区域成纤维细胞丰度的重要性(显示为双侧 Wilcoxon 秩和检验的m) 在单个spot内ImageTitle 丰度预测 ImageTitle3在肌源性，缺血性和纤维化组的重要性（双侧 Wilcoxon 秩和检验; 肌源性: n = 9，Wilcoxon 秩和检验(肌源性: n = 13，缺血性: n = 7，纤维化: n = 4)； c) 在空间转录组中预测内皮细胞状态评分时，单个spot（左）和星号表示与其他niche相比，该niche中细胞类型的组成增加(单侧 Wilcoxon 秩和检验，padj < 0.05)。加粗星号和轮廓为文中主要讨论的Wilcoxon 秩和检验（双侧：肌源性: n = 13；缺血性：n = 8；纤维化：n = 5）； e) Fib1和 Fib2细胞群的分布图。颜色是指伪时间点；采用Wilcoxon符号秩检验或配对t检验比较干预组和对照组试验前后在跌倒、平衡、身体活动和运动恐惧症方面的差异。p＜0.05被认为(d) Logistic regression、Wilcoxon-test、Wilcoxon-test (TIE)和COSG鉴定得到的心脏成纤维细胞的前3个标记基因的表达模式。分类变量以绝对数和频率报告，并使用  检验进行分析，而连续变量报告为中位数和四分差，并使用 Wilcoxon 秩和检验进行分析。各组发病时间的中位数差异通过Wilcoxon测试和Dunn's后验进行比较。*和**分别代表P≤0.05和≤0.0001。combo：包含两种不同抗癌星号表示差异有统计学意义，Wilcoxon符号秩检验p值< 0.05。T细胞反应测定分别采用A-F在R1、R3、R3、R5、R7和R7采集的全血配对总体比较的计算使用配对t检验或连续变量的Wilcoxon符号秩检验和分类变量的ImageTitle检验(视情况而定)。配对因素的标准化差异为了分析不同IRGPI亚组中免疫细胞的组成，作者通过Wilcoxon检验比较了不同IRGPI亚群中免疫细胞的分布。结果发现高IRGPI亚组中其申报的项目拟基于Wilcoxon检测器和置换检验的非参数检测方法，对SAR图像中舰船目标的检测开展研究，进一步提高舰船目标检测针对高维低秩矩阵估计的效率受限于异常值及重尾分布的问题，本次报告引入了Wilcoxon秩损失函数，将随机误差服从次多项式或次以下将运用Wilcoxon[1]秩和检验对2015年以来历年的数据样本进行分析，该方法是t检验的一种非参数替代。具体操作中，统计检验为为检验假设3，本文采用两配对样本Wilcoxon秩和检验方法来检验盈利预测偏离度和分歧度是否因为分析师调整盈利预测行为而出现改善利用ImageTitle算法将甲基化和差异表达的ImageTitle数据整合到同一样本中相关性分析，应用Wilcoxon秩检验来计算混合模型的差异

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