PDX异质性分析

该项目提供了一个 Matlab 代码示例，用于将 XLSX 文件按行进行 归一化处理，并应用于研究患者来源的异种移植肿瘤中的地形异质性。此代码是根据Rajaram、Roth等人在论文“用于研究患者源性异种移植肿瘤中地形异质性的多模式数据资源”中提出的分析方法编写的，帮助用户生成论文中的数字并生成中间结果。代码是用 Matlab 编写的，并在 Linux (Ubuntu 18.04) 系统上的 Matlab 2019b 版本中进行了测试。为了使用此代码，用户需要确保正确设置路径以便程序能访问数据。通过下载并解压相应的zip文件，用户可获取研究所需的主要数据。此外，说明文档提供了生成中间结果的详细指南，部分操作可能需要使用集群环境。 主要步骤：1. 从指定的FTP服务器下载相关数据，确保下载的文件完整性。可以通过比对 MD5Sum 来验证文件的准确性。2. 解压下载的zip文件，生成与zip文件同名的目录。 注意事项：- 确保正确设置数据路径，特别是在非Unix系统中，需要特别注意路径设置。- 代码已优化以尽量减少与操作系统的依赖，但在不同系统环境下可能仍会有所不同。

房屋价格与CBD距离的空间异质性研究显示，不同的空间单元聚合方式会显著影响统计分析结果。尺度效应和划区效应是影响分析结果的主要因素，可塑性面积单元问题进一步揭示了区域数量、规模和形状对空间数据分析的重要性。

市场竞争加剧使企业创新活动迫在眉睫。装备制造业技术含量不足，总体竞争力差。研究企业创新战略和创新绩效有利于提高企业创新管理水平。文章利用146家装备制造业上市公司数据，通过描述性统计分析、相关性分析、多元线性回归分析和Logistic回归模型研究高管团队异质性、企业创新战略选择和企业创新绩效的关系。结果显示，高管团队年龄和任期异质性与自主创新战略显著正相关；年龄异质性与企业创新绩效显著正相关，教育水平异质性与企业创新绩效显著负相关；创新战略选择与创新绩效正相关关系不显著，但自主创新和合作创新均对创新绩效有促进作用。此研究为装备制造业上市公司高管团队组建和管理提供依据，为企业创新活动开展提供借鉴。

本研究基于2009-2019年数据，探讨了环境规制强度对企业环境会计信息披露以及环境投资的影响。 数据来源及变量说明 环境规制强度： ER1和ER2： 基于环境污染治理投资计算 ER3、ER4、ER5和ER6：基于污染物数据获取 ER7：基于排污费获取 污染物排放数据： 氮氧化物排放量 二氧化硫排放量 颗粒物排放量 污染治理投资数据： 地方财政环境保护支出 工业污染治理完成投资 治理废气、废水、固体废物项目完成投资 工业污染源治理投资（废水、废气、固定废物、噪声、其他） 其他控制变量： 工业总产值 地方财政一般预算支出 地区生产总值 第一、二、三产业增加值 数据处理 获取详细数据计算过程请联系我。

近年来，异质信息网络的研究受到全球广泛关注，涉及聚类、分类、推荐等多个领域。异质信息网络由不同类型的节点和边构成，具有复杂的结构和丰富的语义信息，能够全面反映系统中的组成对象及其关系。节点相似性度量是实现聚类、推荐等任务的基础。目前，国内外提出多种解决方法，HeteSim算法是典型代表。该算法基于双向随机游走，传统的单节点计算已无法满足其快速计算需求，因此开发适用于集群环境的并行化算法成为重要课题。基于Spark分布式计算框架，研究并实现了HeteSim的并行化算法，主要改进在于基于矩阵乘法的并行化策略，以解决传统算法的内存消耗、网络开销和执行时间长的问题。

传统统计分析中，时间序列数据结构中的每个变量有多个观察值，而每个变量只有一个样本观察值。平稳性是确保数据分析准确性的关键要素。

例如，在关系SC中，一个元组表示学生选修某门课程的成绩，其中(Sno，Cno)为主键。定义了SC表的参照完整性，确保Sno和Cno分别引用Student表和Course表的主键。CREATE TABLE SC (Sno CHAR(9) NOT NULL, Cno CHAR(4) NOT NULL, Grade SMALLINT, PRIMARY KEY (Sno, Cno), FOREIGN KEY (Sno) REFERENCES Student(Sno), FOREIGN KEY (Cno) REFERENCES Course(Cno));

Games-Howell方法用于对来自正态总体的均值进行近似检验，特别是当方差不等时。它采用带有特定加权自由度(df')的Tukey学生化范围及基于均值方差均值的标准误差。该方法通过Games和Howell的程序比较成对方法之间的差异。对于统计检验，该函数调用文件qTukey.m（输入数据矩阵[1=yes（默认）； 2=否，如果不是则需要提供统计矩阵]和显著性水平，默认为0.05）来输出每对均值差异的详尽统计分析表格。

深入探讨 ABAP Access Key 的安全机制，分析其潜在漏洞并提供相应的防护建议。

关联分析是一种数据挖掘技术，发现学生超市商品之间的有趣关系。以购物篮分析为基础，我们探讨了学生超市的购物行为模式，特别是商品之间的关联性。在数据清理和处理后，我们使用SAS的Enterprise Mining模块进行了详细分析，发现了多个商品之间的高支持度关联规则，例如购买奶茶的学生也倾向于购买沁园面包。这些规则有助于超市优化商品布局，提升购物体验和销售效率。