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statistical     
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     Statistical Inference for Diffusion Processes
     扩散过程的统计推断
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     The Statistical Analysis of Geometric Distribution and Weibull Distribution
     几何分布和Weibull分布产品的统计分析
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     基于GIS的统计信息分析与辅助决策研究
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  显著性
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     统计假设检验中显著性水平α的最优控制
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     【Results】The serum contents of CEA,CA242,CA125,CA15-3,CA19-9 in the twelve tumour markers showed statistical significance between two goups(P<0.01 or P<0.05).
     【结果】复发组与非复发组12项标记物中5项:CEA,CA242,CA125,CA15-3,CA19-9所测定值与测定的阳性率差异均有显著性(P<0.01 orP<0.05)。
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     Statistical analyses indicated the tooth loss percentage of male outpatients(92.0%) was significant different from that of female ones(95.6%)(P<0.05).
     女性组缺牙率(95.6%)与男性组(92.0%)有显著性差异(P<0.05)。
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     The scores of social support sum , objective support and utilization level (36.68±4.97,8.02±2.93,6.74±2.13)of stroke patients were statistical lower significantly than those of the controls (41.22±3.41, 9.88±2.76, 8.38±1.82) (all P<0.05).
     脑卒中组社会支持总分(36.68±4.97)、客观支持评分(8.02±2.93)和对社会支持的利用度评分(6.74±2.13)显著低于正常对照组(41.22±3.41,9.88±2.76,8.38±1.82),差异有显著性(均P<0.05)。
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     Through statistical process there was obvious different(P<0.05).
     两组痊愈率比较,差异有显著性(χ2=6.552,P<0.05)。
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  的统计
     Statistical Inference for Diffusion Processes
     扩散过程的统计推断
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     The Statistical Analysis of Geometric Distribution and Weibull Distribution
     几何分布和Weibull分布产品的统计分析
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     Research on Statistical Information Analysis and Assistant Decision-making Based on GIS
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     基于PLS的统计质量监控研究与应用
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     Statistical Studies for Drug Clinical Trials Designs and Gene-Disease Association
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  statistical
This article examines statistical inverse problems on compact Riemannian manifolds.
      
Deviations from both statistical isotropy and Gaussianity are detected in the reviewed works, suggesting more exotic cosmological models may be required to explain our Universe.
      
Among several models, one model has been identified with the statistical criteria r≥0.9, chance>amp;lt;0.02, superimposition match>amp;gt;0.67.
      
Both the approaches showed good correlation between experimental and observed biological activity in both training (r >amp;gt; 0.8) and test set (r =0.75 for 2D and r =0.68 for 3D QSAR model) with statistical significance >amp;gt; 99.5%.
      
A QSRR derived by means of various statistical procedures are reviewed from the viewpoint of identifying retention affecting various factors and understanding the mechanism of chromatographic separations.
      
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