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正态分布论文权威发布_正态分布3ŽŸ则(2024年11月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-11-26

正态分布论文

如何快速定位你的PhD申请方向 𐟎“ 在申请PhD项目时，找到自己的“定位”就像是找到正态分布的均值。虽然运气和发挥也会影响最终的结果，但定位至少给了你一个可靠的预期区间和概率。下面我分享一个两步定位法，希望能帮到你。第一步：推荐信的力量 𐟒Œ 首先，推荐信的质量几乎等于你的定位。特别是那些有海外关系的强推，比如top30的ap强推，你的定位大概就在top30左右。以下几种情况可以提升推荐信的等级，从而提高你的定位档次：业内大牛或rising star推荐超强推荐（你是实验室一年甚至几年内的最佳实习生）定向推荐给导师、学生或朋友特别是对于暑研的同学，最后一种方式获得超额收益的难度相对最小。第二步：基本面定位 𐟓Š 如果你没有海外关系，那就靠基本面来硬申。什么是基本面？我认为教育背景和科研成果（发表的论文）是最重要的基本面，其他标准化考试成绩（如GPA）则次要一些。虽然学校和论文的组合很多，但只要找到几个“锚点”，其实很容易估计自己的位置。可以参考其他定位帖，或者找学长学姐和申请咨询服务帮忙定位。常见的误区 ⚠️ 过度强调基本面，忽略推荐信：现实中，推荐信的优先级更高。例如，一个有多篇论文但没有海外关系的同学，去向很可能不如一篇论文加一封top20强推的同学。多论文不一定是强论文：尤其在AI论文通货膨胀的情况下，真正能成为强论文的，至少要有一篇文章达到以下三个标准之一：在领域内小有名气、对方老师听说甚至看过、oral presentation。最后的小建议 𐟒ኊ大家还是要多多陶瓷（除了明确不希望收陶瓷信的老师），老师的反馈是最准确的！祝大家申请顺利！

中介效应分析：两种方法详解在科研论文写作中，中介效应分析是一种常用的统计方法，帮助我们理解变量之间的关系。中介效应分析主要有两种方法，下面我们来详细介绍一下。逐步回归法 𐟓ˆ 逐步回归法是一种简单易懂的方法，广泛应用于各种领域。它的基本思想是通过逐步回归分析，检验中介变量在自变量和因变量之间的中介作用。这种方法虽然直观，但有学者认为其检验效能较低，有时会导致中介作用被低估。乘积系数法 𐟔 乘积系数法则是另一种更复杂但更有效的方法。它的核心是检验中介变量与自变量和因变量的乘积系数是否显著。具体来说，有两种常用的检验方法： Sobel检验：这种方法要求数据符合正态分布，并且需要大样本。此外，乘积系数本身也需要符合正态分布。虽然要求较高，但Sobel检验在数据满足条件时具有较高的检验效能。 Bootstrap抽样法：这种方法相对更灵活，不需要数据正态分布的假设，也不受样本大小限制。它通过多次抽样来估计乘积系数的置信区间，从而判断中介作用是否显著。目前，Bootstrap抽样法在学术界越来越受欢迎。中介效应分析不仅在科研论文写作中重要，还可以帮助我们更好地理解变量之间的关系。无论使用哪种方法，都需要根据具体情况选择合适的统计工具和方法。

𐟧짔Ÿ物统计科研之旅 𐟔生物统计，作为生物学的分支，近年来备受关注！无论是考研还是留学，生物统计专业都是热门选择。 𐟓š本期，我们带你走进斯坦福大学的生物统计科研项目，探索数理统计模型在流行病分析、药物与疫苗评估等领域的应用。 𐟎“适合专业：生物医学、公共卫生学、流行病学、统计学等。学生需具备数学、统计学、生物学基础。 𐟓项目大纲涵盖生物统计学介绍、样本提取、数据分类汇总、正态分布、均值计算、假设检验、回归分析等。 𐟑袀𐟏맔𑧻验丰富的斯坦福大学教授指导，你将获得宝贵的科研经验，并有机会发表国际会议论文！ 𐟌Ÿ项目收获包括国际名校教授推荐信、EI/CPCI国际会议论文发表等，为你的未来学术之路助力！快来加入我们，开启生物统计科研之旅吧！

LoRA：大模型微调的魔法工具 𐟧™♂️ ### 前言 LoRA，听起来是不是有点像《古墓丽影》里的劳拉（Lara Croft）？其实它全称是Low-Rank Adapter，是一种专为优化大语言模型而设计的技术。通过冻结预训练权重，并在每一层加入可训练的低秩分解矩阵，LoRA能够显著节省计算资源。这在训练大模型时特别有用，因为传统的微调方法通常需要重新训练所有参数，成本高昂。具体做法 𐟔犊LoRA的工作原理其实很简单。它在原来的模型边上并联一个参数更少的模型，通过低秩分解（先降维后升维）来模拟参数更新过程。训练时，原来的模型被固定，只训练降维矩阵A和升维矩阵B。推理时，将BA矩阵加到原参数上。初始化时，A采用高斯分布初始化，B初始化为0。这样，我们就可以根据任务需求切换不同的风格，比如风格1用W0+B1A1，风格2用W0+B2A2。秩的选取一般使用1,2,4,8等。优点 𐟌Ÿ 论文中提到，LoRA有以下几个显著优势：任务切换成本低：LoRA允许我们共享预先训练的模型，并为不同的任务构建许多小型LoRA模块。通过替换矩阵A和B并冻结共享模型，可以轻松切换学习到的风格，显著降低了存储需求和任务切换开销。训练效率高：LoRA让模型训练更高效，它将硬件的准入门槛降低3倍，只需维护大多数参数的优化器状态。推理延迟低：与完全微调的模型相比，简单的线性设计允许我们将可训练矩阵与冻结权重合并部署时，不会引入推理延迟。与多种方法兼容：LoRA与许多先前的方法正交，可以与其中许多方法结合使用，例如作为前置调优。参数更新 𐟓ˆ 在前向传播时，我们有h=W0x+BAx。更新的参数可以通过图5所描述的公式来计算，其中秩r<

导师推荐的数据分析方法，你掌握了吗？𐟧 数据分析是科学研究的重要部分，导师们常常希望看到我们掌握一些关键的分析方法。以下是一些导师推荐的数据分析方法，帮助你更好地理解和应用：描述统计 𐟓Š 描述性统计主要是用来观察数据集的特征和趋势。我们可以通过集中趋势测量和离散趋势测量来了解数据的分布情况。常用的分析方法包括频数分析、描述性统计和正态检验。信效度统计 𐟓 信效度统计是检验数据是否可信有效的方法，特别适用于量表数据。我们需要关注alpha和KMO值，通常认为0.7以上的值是比较合适的。因子分析 𐟔 因子分析是在信效度检测之后进行的，用于研究影响某个变量的因素。例如，如果设置了五个维度，通过因子分析可能会发现只有三个主因素，那么这三个因素就是影响该变量的主要因素。相关分析 𐟒ኧ›𘥅𓥈†析是用来研究两个或多个变量之间的关系强度。通过计算相关系数，我们可以判断变量之间是否有相关关系，是正相关还是负相关。相关系数的范围从-1到1，0表示没有显著的线性关系。回归分析 𐟓ˆ 回归分析在论文中非常常见，用于研究一个或多个自变量和因变量之间的关系。线性回归要求因变量服从正态分布，且自变量和因变量之间是线性关系。Logistic回归模型则对因变量没有要求，适用于离散型因变量。方差检验 𐟎–𙥷€验用于研究一个或多个分类自变量对连续因变量的影响。其主要目的是检验不同组或类别之间是否存在显著差异。在进行方差分析时，需要考虑数据的正态性和方差齐性等假设前提条件。掌握这些数据分析方法，可以帮助你更好地理解和应用数据，从而更好地完成研究任务。

#大模型日报# ai前沿动态【重尾扩散模型】链接：论文概述：本文提出一种基于多元学生t分布先验的重尾扩散模型框架，通过定制的扰动核、去噪后验和 散度训练目标函数，有效解决了传统扩散模型在重尾数据上难以捕捉极端事件的问题，并在高分辨率气象数据上取得了显著的性能提升，使用学生t分布先验而非高斯分布，并利用 散度而非 KL 散度进行训练，从而更有效地捕捉数据尾部信息。

统计分析中的常见错误，你犯了几个？ 1. 𐟓ˆ 样本量计算被忽视：在项目设计或论文开题时，样本量的计算常常被忽略。许多人习惯性地使用30、40、60这样的样本量，而没有进行充分的理由说明。即使是动物实验，也需要估算样本量，因为动物也有伦理问题需要考虑。 𐟓Š 统计描述过于简化：在描述定量数据时，许多人喜欢使用平均数ⱦ ‡准差。然而，这并不总是合适的。例如，当标准差远大于平均数时，或者数据中存在异常值时，中位数和四分位数间距可能更能反映数据的特征。 𐟓š 定量数据比较的误解：许多人在比较两组定量数据时，习惯性地使用t检验。然而，对于严重偏态分布的数据，应该使用非参数秩和检验。在进行任何统计分析之前，都应该先检查数据的正态性。 𐟔 统计分析的固定思维：在某些情况下，人们过于依赖固定的统计分析方法，而忽视了数据的实际情况。例如，即使数据不符合正态分布，也坚持使用t检验，这可能会导致错误的结论。 𐟓 忽视数据正态性：在进行统计分析之前，检查数据的正态性是非常重要的。如果数据不符合正态分布，那么使用t检验或其他基于正态分布的统计方法可能会导致误导性的结论。 𐟔砥Š觉饮ž验的伦理问题：在进行动物实验时，估算样本量同样重要。动物虽然不是人类，但它们也有伦理问题需要考虑。 𐟓Š 统计描述的多样性：除了平均数ⱦ ‡准差，中位数和四分位数间距也能更好地描述数据的特征。在描述数据时，应该根据数据的实际情况选择合适的统计方法。

互联网大厂与大学：中国宝宝的成长轨迹对比在三家互联网大厂实习过之后，我越来越觉得大厂简直就是为咱们中国宝宝量身定做的大学。大学VS大厂：学术与业绩的较量 𐟓š𐟓ˆ 在大学里，我们追求的是绩点排名，课堂表现好或者论文写得好会有额外的加分，但学期末的绩点还是要被强行按照正态分布调整。而在大厂里，季度OKR是关键，超额完成会有年终奖，业绩不好就会被末位淘汰。大学VS大厂：从TOP2到BAT 𐟏…𐟚€ 大学的排名从TOP2、C9到上中下游985，各有不同。而在大厂里，鄙视链同样存在，从BAT到ATMD再到行业独角兽，标签各异。大学VS大厂：校园与园区的设施 𐟏밟튊大学有学生食堂、各种社团，校园里还有咖啡店、快递站和自习室。而在大厂，我们有员工食堂，园区里也有咖啡店、健身房、快递站，甚至还有兴趣社团。大学VS大厂：为了学分与OKR的奋斗 𐟓–𐟒𜊊在大学里，为了学分不得不上不喜欢的课，写不喜欢的论文。而在大厂里，为了OKR，不得不写那些做不下去的需求文档。大学VS大厂：人际关系与团队协作 𐟑尟䝊大学里可能会遇到不好相处的室友和同学，甚至有老师PUA（精神控制）。而在大厂里，可能会遇到不好沟通的同事和莫名其妙的上级。大学VS大厂：为了未来的奋斗 𐟌™𐟒ꊊ在大学里，想要成绩好保研，需要在图书馆卷到晚上9点闭馆。而在大厂里，想要快速晋升，不止要卷到晚上9点闭园，可能还要更晚。大学VS大厂：称呼的相似性 𐟑尟‘劊在大学里，同学们互相称呼为同学。而在大厂里，同事们也互相称呼为同学。大学VS大厂：毕业的速度 𐟎“𐟚€ 大学四年就毕业了，而在大厂里，可能不到四年就毕业了。总的来说，互联网大厂和大学有着许多相似之处，但也有着独特的特点。无论是在大学还是大厂，我们都在为了自己的未来努力奋斗。

𐟓š 深度学习入门必读：10篇经典论文推荐 𐟌Ÿ 近期有不少小伙伴在问如何快速入门深度学习，尤其是对于那些对深度学习算法创新感兴趣的开发者。今天，我就来给大家推荐10篇经典论文，帮助你快速上手深度学习。《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文提出了一种深度残差学习框架，让神经网络的训练变得更加简单。通过将每一层定义为学习残差函数，而不是未使用的函数，网络能够达到前所未有的深度。在ImageNet数据集上，评估的残差网络深度高达152层，比VGG网络深了8倍，但复杂性仍然较低。最终，这些残差网络在ImageNet测试集上取得了3.57%的误差，获得了ILSVRC 2015年分类任务的第一名。《TensorFlow: a system for large-scale machine learning》 TensorFlow是一种用于在大规模和异构环境中运行的机器学习系统。它使用数据流图来表示计算、共享状态和改变状态的操作。通过将数据流图的节点映射到集群中的多台机器，并在一台机器中映射到多个计算设备上，包括多核CPU、通用GPU和特定设计的张量处理单元（Tensor Processing Units, TPUs），TensorFlow为应用开发人员提供了灵活性。本文描述了TensorFlow的数据流模型，并展示了TensorFlow在几个真实世界应用中的出色性能。《Mask R-CNN》这篇文章提出了一个简单、灵活、通用的对象实例分割框架。通过在现有的边界框识别分支上添加一个用于目标掩码预测的分支，Mask R-CNN能够有效地检测图像中的对象，并为每个实例生成高质量的分割掩码。训练简单，仅对更快的R-CNN增加了较小的开销，并能以每秒5帧的速度运行。本文展示了在COCO挑战套件的所有三个方面中的顶级结果，包括实例分割、有界框对象检测和人体关键点检测。《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 Batch Normalization是一种用于加速深度网络训练的技术，通过减少内部协变量偏移来提高网络的稳定性。它在训练过程中对每一层的输入进行标准化处理，使得每一层的输出都服从标准正态分布，从而加速网络的收敛速度。《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》 Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的简单方法。通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，Dropout能够有效地减少神经网络的复杂度，从而提高其泛化能力。《ReLU: A Simple Nonlinearity for Deep Networks》 ReLU（Rectified Linear Unit）是一种用于深度网络的简单非线性激活函数。它的计算简单，能够有效解决梯度消失问题，从而提高网络的训练效率。《Gradient Descent with Momentum》动量梯度下降是一种用于优化神经网络参数的算法。通过引入动量项，动量梯度下降能够加速网络的收敛速度，并减少对初始参数的敏感性。《Adam: A Method for Stochastic Optimization》 Adam是一种用于随机优化神经网络参数的算法。它结合了动量梯度下降和自适应学习率调整的优点，能够自适应地调整学习率，从而提高网络的训练效率。《LSTM: A Search Space Odyssey》 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的神经网络结构。通过引入门控机制，LSTM能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。《Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures》这篇论文介绍了自编码器的基本原理和应用。自编码器是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的编码和解码来提取数据的内在特征。它在深度学习和图像处理中有着广泛的应用。希望这些论文能帮助你快速入门深度学习，享受深度学习的魅力！𐟓–✨

经管论文实证分析：描述性统计分析详解大家好！今天我们来聊聊经管论文实证分析的第一步——描述性统计分析。无论你是科研小白还是经验丰富的学者，都可以在这里找到有用的信息。每周我们还会在群内发布论文写作技巧，欢迎大家加入交流学习！ 𐟓Š 什么是描述性统计分析？描述性统计是一种通过揭示数据分布特性来汇总和表达定量数据的方法。它主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、数据分布以及一些基本的统计图形。描述性统计的特征是表示定量数据，并揭示数据分布的特征。它的作用是提供一种概括和表征数据的有效且相对简便的方法。 𐟓ˆ 常用指标均值、中位数、众数：这些指标体现了数据的集中趋势。方差、标准差、四分位数：这些指标体现了数据的分散性与变异性。偏度、峰度：这些指标表示了测量数据与正态分布偏离的情况。 𐟖寸 STATA操作示例 sum x y：这个命令可以描述变量x和y的观测值个数、平均值、标准差、最小值和最大值。 sum x y, detail：这个命令可以描述变量x和y的偏度、峰度、分位数观测值个数、方差。希望这些信息对你有所帮助，快去试试吧！

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