Fracciones algebraicas
Los datos brutos de secuenciación de este estudio se han depositado en la ENA del EMBL-EBI con el número de acceso PRJEB38744. Los datos proteómicos de la espectrometría de masas se han depositado en el Consorcio ProteomeXchange a través del repositorio asociado PRIDE83 con los identificadores de conjuntos de datos PXD022282, PXD020461 y PXD020222. Las interacciones proteicas identificadas en este estudio se han enviado al consorcio IMEx (https://www.imexconsortium.org) a través de IntAct84 con el identificador IM-28109. Los datos y los resultados del análisis son accesibles en línea a través de la interfaz web interactiva en https://covinet.innatelab.org.
Los paquetes y scripts internos de R y Julia utilizados para el análisis bioinformático de los datos se han depositado en los repositorios públicos de GitHub: https://doi.org/10.5281/zenodo.4536605, https://doi.org/10.5281/zenodo.4536603, https://doi.org/10.5281/zenodo.4536590, https://doi.org/10.5281/zenodo.4536596, https://doi.org/10.5281/zenodo.4541090 y https://doi.org/10.5281/zenodo.4541082.
ComentariosAl enviar un comentario, usted acepta cumplir con nuestros Términos y Directrices de la Comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o directrices, por favor márquelo como inapropiado.
Fracciones en fracciones
es una matriz circulante de bloque variable. En [5] se generalizan algunas condiciones de estabilidad de Routh-Hurwitz al caso de orden fraccionario. Ahmed et al. consideraron la LMC de 1 sistema (10) en [5]. Seleccionaron una matriz circulante, que lee una matriz tridiagonal. En [6], Jin et al. propusieron el método GMRES con el precondicionador circulante en bloque tipo Strang para resolver ecuaciones diferenciales de retardo con perturbación singular. En [7], Claeyssen y Leal introducen las matrices circulantes factoriales: matrices con la estructura de las circulantes, pero con las entradas por debajo de la diagonal multiplicadas por el mismo factor. La diagonalización de una matriz circulante y la descomposición espectral se generalizan convenientemente a las matrices en bloque con la estructura de las circulantes factoriales. Se consideran las matrices y las ecuaciones diferenciales parciales que implican circulantes factoriales. Wilde [8] desarrolló una teoría para la solución de ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales cuya estructura involucra el álgebra de circulantes. Mostró cómo el álgebra de
División de números complejos
ResumenLos análisis de modelos de elección discreta más utilizados (por ejemplo, los modelos probit, logit y logit multinomial) se basan en la estimación de las ponderaciones de importancia que se aplican a los distintos niveles de atributos. Pero la estimación directa de las ponderaciones de importancia del atributo en su conjunto, y no de los distintos niveles del atributo, es un reto. Este artículo corrobora la utilidad de la modelización de ecuaciones estructurales por mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM) para el análisis de datos de preferencias declaradas generados mediante experimentos de elección en la modelización de la elección discreta. Esta capacidad del PLS-SEM para estimar directamente los pesos de importancia de los atributos en su conjunto, en lugar de los niveles de los atributos, y para calcular las puntuaciones de las variables latentes específicas de los encuestados aplicables a los atributos, puede modelar y distinguir más eficazmente entre las decisiones racionales (es decir, de optimización) y las pragmáticas (es decir, heurísticas), cuando las estimaciones de los parámetros de los atributos en su conjunto son cruciales para comprender las decisiones de elección.
Acceso abierto Este artículo se distribuye bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution 4.0 International License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), que permite su uso, distribución y reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre que se cite al autor o autores originales y la fuente, se facilite un enlace a la licencia Creative Commons y se indique si se han realizado cambios.
Simplificar expresiones complejas
17 min readAntecedentesEste post es la primera entrega de una serie de dos partes. El impulso es un proyecto en el trabajo. Un colega tenía datos longitudinales de los participantes en dos grupos experimentales, que examinaron con un modelo de crecimiento multinivel del tipo que exploraremos en el próximo post. Mi colega resumió entonces la diferencia de crecimiento para las dos condiciones con una diferencia media estandarizada que llamaron \ (d\). Su tamaño del efecto me pareció grande, y me quedé perplejo cuando vi la fórmula que utilizaron para calcular su versión de \(d\). Hacía tiempo que no tenía que calcular un tamaño del efecto como éste, así que volví a consultar la literatura, donde me di cuenta de que Feingold había resuelto esta cuestión en su artículo (2009) en Psychological Methods.El propósito de esta serie es mostrar cómo calcular un tamaño del efecto del tipo Cohen-(d\) cuando se tienen datos longitudinales en \(3+\) puntos de tiempo para dos grupos experimentales. En este primer post, vamos a calentar con los fundamentos. En el segundo post, nos pondremos manos a la obra. Los datos y el marco general provienen de Feingold (2009).Hago suposiciones.Esta serie es un tutorial aplicado más que una introducción. Asumo que estás familiarizado con lo siguiente:Aquí cargamos nuestros paquetes primarios de R y ajustamos los valores predeterminados del tema de trazado global.library(tidyverse)