Supplementary figures

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Supplementary figures"

Transcript

1 A Supplementary figures a) DMT.BG DMT.EG EMT.MG EMT.G6 DMT/EMT b) EG MG G6 Klepel c) BG EG MG G6 RAN_Dig_ss d) PDtot.BG PDtot.EG PDtot.MG PDAKT.G6 PD Figure S1: Correlation panel of phenotypes of interest per phenotype. a) Word reading fluency: DMT test in time-point BG2 and EG2, EMT test in time-point MG3 and G6; c) Rapid Naming Digits; b) Nonword reading fluency; d) Phoneme deletion tests: PD1, PD2 and PDakt. 1

2 a) rs * timepoint timepoint : EG2 timepoint : MG3 timepoint : G6 Z score Klepel C/C C/A A/A C/C C/A A/A C/C C/A A/A Genotype rs b) 1 Z score Klepel Genotype rs C/C C/A A/A 0 EG2 MG3 G6 Time point Figure S2: Z-standardised performance on nonword reading fluency (Klepel test) per educational time-point and genotypic groups of rs a) Interaction plot of time-point x rs b) Fitted residuals to the mixed linear model including the rs and timepoint x rs as variables; the points and error bars are the mean and standard deviation of the mean per time-point. 2

3 B Longitudinal models B.0.1 NRT and PD AKT : 1 time-point Phenotype = β 0 + β 1 age.c + β 2 (1 fam) + β 3 timepoint + β 4 sex + β 5 cohort + β 6 group Phenotype = β 0 + β 1 age.c + β 2 (1 fam) + β 3 timepoint + β 4 sex + β 5 cohort + β 6 group + β 7 SNP i (S1) (S2) B.0.2 DMT and EMT: 2 time-points 3 Phenotype = β 0 + β 1 age.c + β 2 (1 fam) + β 3 (1 id) + β 4 timepoint + β 5 sex + β 6 cohort + β 7 group Phenotype = β 0 + β 1 age.c + β 2 (1 fam) + β 3 (1 id) + β 4 timepoint + β 5 sex + β 6 cohort + β 7 group + β 8 SNP i Phenotype = β 0 + β 1 age.c + β 2 (1 fam) + β 3 (1 id) + β 4 timepoint + β 5 sex + β 6 cohort + β 7 group + β 8 SNP i + β 9 timepoint SNP i (S3) (S4) (S5) B.0.3 Klepel, RAN Dig and PD tot : >3 time-points Phenotype = β 0 + β 1 age.c + β 2 (1 fam) + β 3 (1 + age.c id) + β 4 timepoint + β 5 sex + β 6 cohort + β 7 group Phenotype = β 0 + β 1 age.c + β 2 (1 fam) + β 3 (1 + age.c id) + β 4 timepoint + β 5 sex + β 6 cohort + β 7 group + β 8 SNP i Phenotype = β 0 + β 1 age.c + β 2 (1 fam) + β 3 (1 + age.c id) + β 4 timepoint + β 5 sex + β 6 cohort + β 7 group + β 8 SNP i + β 9 timepoint SNP i (S6) (S7) (S8)

4 C Supplementary tables C.1 Covariates Covariate Age Sex Cohort Group Levels Continuous Male, female Groningen, Nijmegen, Amsterdam Familial Risk, Non-familial risk Table S1: List of covariates that have been regressed out from the raw scores per time-point, and that have been included into the linear regression models. C.2 Mixed effect models, null models Time- Fixed Random Phenotype Measure points terms terms 1 age.c sex cohort group family Nonword Repetition NWR Phoneme Deletion PD AKT 2 age.c sex cohort group family subject Word Reading Fluency DMT Word Reading Fluency >3 age.c sex cohort group family age.c subject Nonword Reading Fluency Klepel Rapid Naming of Digits Phoneme Deletion Table S2: Null models for each measurement, specifying the fixed effect and random terms for each trait, depending on the number of available measures per subject. EMT RAN dig PD tot 4

5 C.3 Likelihood ratio tests Formula Df AIC BIC loglik deviance χ 2 χ 2 df Pr(χ 2 ) H 0 Z EMT age.c + (1 fam) + (1 id) + timep + sex + cohort + group H 1 Z EMT age.c + (1 fam) + (1 id) + timep + sex + cohort + group + rs H 0 Z Klepel age.c + (1 fam) + (1 + age.c id) + timep + sex + cohort + group + rs H 1 Z Klepel age.c + (1 fam) + (1 + age.c id) + timep + sex + cohort + group + rs timep*rs H 0 Z RAN dig age.c + (1 fam) + (1 + age.c id) + timep + sex + cohort + group H 1 Z RAN dig age.c + (1 fam) + (1 + age.c id) + timep + sex + cohort + group + rs H 0 Z RAN dig age.c + (1 fam) + (1 + age.c id) + timep + sex + cohort + group H 1 Z RAN dig age.c + (1 fam) + (1 + age.c id) + timep + sex + cohort + group + rs H 0 Z NWR age.c +(1 fam) + sex + cohort + group H 1 Z NWR age.c +(1 fam) + sex + cohort + group + rs Table S3: Likelihood ratio test (LRT) between nested mixed models for the SNPs and timepoint*snp terms that are nominally significant. For each LRT, the χ 2 statistic and associated P value is shown 5

6 C.4 Haplotype analyses Time-points BG2 EG2 MG3 G6 Haplotype N β R 2 P N β R 2 P N β R 2 P N β R 2 P rs rs e e rs rs e e e e rs rs e Table S4: Haplotype analyses of rs rs for Rapid Naming Digits per time-point. C.5 Conditional analyses 6 BG2 EG2 MG3 G6 SNP test SNP cov N β P N β P N β P N β P rs rs rs rs Table S5: Conditional association of RAN digits with rs and rs from Plink.

7 C.6 LME model estimates Null model estimates, per phenotype (Intercept) age years.c timepointeg sex cohort cohort group Table S6: Estimates for the null model of DMT. (Intercept) age years.c timepointg sex cohort cohort group Table S7: Estimates for the null model of EMT. (Intercept) age years.c timepointmg timepointg sex cohort cohort group Table S8: Estimates for the null model of Klepel. 7

8 (Intercept) age years.c sex cohort cohort group Table S9: Estimates for the null model of NWR. (Intercept) age years.c timepointeg timepointmg sex cohort cohort group Table S10: Estimates for the null model of PD tot. (Intercept) age years.c timepointeg timepointmg timepointg sex cohort cohort group Table S11: Estimates for the null model of RAN dig 8

9 Full model estimates (Intercept) age years.c timepointg sex cohort cohort group rs Table S12: Estimates for the full model of EMT rs (Intercept) age years.c timepointmg timepointg sex cohort cohort group rs timepointmg3:rs timepointg6:rs Table S13: Estimates for the full model of Klepel timepoint*rs interaction. 9

10 (Intercept) age years.c sex cohort cohort group rs Table S14: Estimates for the full model of NWR rs (Intercept) age years.c timepointeg timepointmg timepointg sex cohort cohort group rs Table S15: Estimates for the full model of RAN dig rs (Intercept) age years.c timepointeg timepointmg timepointg sex cohort cohort group rs Table S16: Estimates for the full model of RAN dig rs

SECTION II: PROBABILITY MODELS

SECTION II: PROBABILITY MODELS SECTION II: PROBABILITY MODELS 1 SECTION II: Aggregate Data. Fraction of births with low birth weight per province. Model A: OLS, using observations 1 260 Heteroskedasticity-robust standard errors, variant

Διαβάστε περισσότερα

Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS

Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS Ο παρακάτω πίνακας παρουσιάζει θανάτους από καρδιακή ανεπάρκεια ανάμεσα σε άνδρες γιατρούς οι οποίοι έχουν κατηγοριοποιηθεί κατά ηλικία

Διαβάστε περισσότερα

Table 1: Military Service: Models. Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed

Table 1: Military Service: Models. Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed Tables: Military Service Table 1: Military Service: Models Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed mili 0.489-0.014-0.044-0.044-1.469-2.026-2.026

Διαβάστε περισσότερα

Supplementary Appendix

Supplementary Appendix Supplementary Appendix Measuring crisis risk using conditional copulas: An empirical analysis of the 2008 shipping crisis Sebastian Opitz, Henry Seidel and Alexander Szimayer Model specification Table

Διαβάστε περισσότερα

Does anemia contribute to end-organ dysfunction in ICU patients Statistical Analysis

Does anemia contribute to end-organ dysfunction in ICU patients Statistical Analysis Does anemia contribute to end-organ dysfunction in ICU patients Statistical Analysis Xue Han, MPH and Matt Shotwell, PhD Department of Biostatistics Vanderbilt University School of Medicine March 14, 2014

Διαβάστε περισσότερα

1 1 1 2 1 2 2 1 43 123 5 122 3 1 312 1 1 122 1 1 1 1 6 1 7 1 6 1 7 1 3 4 2 312 43 4 3 3 1 1 4 1 1 52 122 54 124 8 1 3 1 1 1 1 1 152 1 1 1 1 1 1 152 1 5 1 152 152 1 1 3 9 1 159 9 13 4 5 1 122 1 4 122 5

Διαβάστε περισσότερα

MATHACHij = γ00 + u0j + rij

MATHACHij = γ00 + u0j + rij Stata output for Hierarchical Linear Models. ***************************************. * Unconditional Random Intercept Model. *************************************** MATHACHij = γ00 + u0j + rij. mixed

Διαβάστε περισσότερα

Single-site association results for 136 SCARB1 genotyped variants with HDL-C.

Single-site association results for 136 SCARB1 genotyped variants with HDL-C. Table S9. Single-site association results for 136 SCARB1 genotyped variants with HDL-C. SNP Name a SNP ID b Chr12 Position c Location Amino Acid Change RegDB Score d MA, MAF Genotype Genotype Count Adjusted

Διαβάστε περισσότερα

τατιστική στην Εκπαίδευση II

τατιστική στην Εκπαίδευση II ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΣΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΗΜΙΟ ΚΡΗΣΗ τατιστική στην Εκπαίδευση II Λφση επαναληπτικής άσκησης Διδάσκων: Μιχάλης Λιναρδάκης ΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΟ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΤΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΓΩΓΗΣ Άδειες Χρήσης Το

Διαβάστε περισσότερα

Si + Al Mg Fe + Mn +Ni Ca rim Ca p.f.u

Si + Al Mg Fe + Mn +Ni Ca rim Ca p.f.u .6.5. y = -.4x +.8 R =.9574 y = - x +.14 R =.9788 y = -.4 x +.7 R =.9896 Si + Al Fe + Mn +Ni y =.55 x.36 R =.9988.149.148.147.146.145..88 core rim.144 4 =.6 ±.6 4 =.6 ±.18.84.88 p.f.u..86.76 y = -3.9 x

Διαβάστε περισσότερα

Biostatistics for Health Sciences Review Sheet

Biostatistics for Health Sciences Review Sheet Biostatistics for Health Sciences Review Sheet http://mathvault.ca June 1, 2017 Contents 1 Descriptive Statistics 2 1.1 Variables.............................................. 2 1.1.1 Qualitative........................................

Διαβάστε περισσότερα

5.1 logistic regresssion Chris Parrish July 3, 2016

5.1 logistic regresssion Chris Parrish July 3, 2016 5.1 logistic regresssion Chris Parrish July 3, 2016 Contents logistic regression model 1 1992 vote 1 data..................................................... 1 model....................................................

Διαβάστε περισσότερα

Generalized additive models in R

Generalized additive models in R www.nr.no Generalized additive models in R Magne Aldrin, Norwegian Computing Center and the University of Oslo Sharp workshop, Copenhagen, October 2012 Generalized Linear Models - GLM y Distributed with

Διαβάστε περισσότερα

Wan Nor Arifin under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. 1 Introduction 1

Wan Nor Arifin under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. 1 Introduction 1 Linear Regression A Short Course on Data Analysis Using R Software (2017) Wan Nor Arifin (wnarifin@usm.my), Universiti Sains Malaysia Website: sites.google.com/site/wnarifin Wan Nor Arifin under the Creative

Διαβάστε περισσότερα

519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008

519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008 .. ( ) 2008 519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ;. : -, 2008. 38 c. ( ) STATISTICA.,. STATISTICA.,. 519.22(07.07),.., 2008.., 2008., 2008 2 ... 4 1...5...5 2...14...14 3...27...27 3 ,, -. " ", :,,,... STATISTICA.,,,.

Διαβάστε περισσότερα

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ. Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δειγμάτων, που διαχωρίζονται βάσει ενός επαναλαμβανόμενου και ενός ανεξάρτητου παράγοντα (Ανάλυση διακύμανσης για εξαρτημένα δείγματα ως προς δύο παράγοντες,

Διαβάστε περισσότερα

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme. (a) Note: Award A for vertical line to right of mean, A for shading to right of their vertical line. AA N (b) evidence of recognizing symmetry

Διαβάστε περισσότερα

Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review

Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review Harvard College Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review Tommy MacWilliam, 13 tmacwilliam@college.harvard.edu March 10, 2011 Contents 1 Introduction to Data 5 1.1 Sample

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εισήγηση 5Α: ΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΟ Χ 2 Διδάσκων: Δαφέρμος Βασίλειος ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΣΧΟΛΗΣ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Άδειες Χρήσης

Διαβάστε περισσότερα

< (0.999) Graft (0.698) (0.483) <0.001 (0.698) (<0.001) (<0.001) 3 months (0.999) (0.483) (<0.001) 6 months (<0.

< (0.999) Graft (0.698) (0.483) <0.001 (0.698) (<0.001) (<0.001) 3 months (0.999) (0.483) (<0.001) 6 months (<0. Supplementary table 1. Correlation of endothelial cell density among graft, 3, 6, and 12 months after Descemet s automated stripping endothelial keratoplasty. Graft 3 months 6 months 12 months Graft

Διαβάστε περισσότερα

UMI Number: All rights reserved

UMI Number: All rights reserved UMI Number: 3408360 All rights reserved INFORMATION TO ALL USERS The quality of this reproduction is dependent upon the quality of the copy submitted. In the unlikely event that the author did not send

Διαβάστε περισσότερα

Simon et al. Supplemental Data Page 1

Simon et al. Supplemental Data Page 1 Simon et al. Supplemental Data Page 1 Supplemental Data Acute hemodynamic effects of inhaled sodium nitrite in pulmonary hypertension associated with heart failure with preserved ejection fraction Short

Διαβάστε περισσότερα

Wan Nor Arifin under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. 1 Introduction 1

Wan Nor Arifin under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. 1 Introduction 1 Poisson Regression A Short Course on Data Analysis Using R Software (2017) Wan Nor Arifin (wnarifin@usm.my), Universiti Sains Malaysia Website: sites.google.com/site/wnarifin Wan Nor Arifin under the Creative

Διαβάστε περισσότερα

Group 2 Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks. Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks

Group 2 Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks. Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks Group 1 Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks Group 2 Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks Sulfasalazine 2000-3000 mg/day Leflunomide 20 mg/day Infliximab

Διαβάστε περισσότερα

Summary of the model specified

Summary of the model specified Program: HLM 7 Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling Authors: Stephen Raudenbush, Tony Bryk, & Richard Congdon Publisher: Scientific Software International, Inc. (c) 2010 techsupport@ssicentral.com

Διαβάστε περισσότερα

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ. Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ περισσότερων από δύο δειγμάτων, που διαχωρίζονται βάσει δύο ανεξάρτητων παραγόντων (Ανάλυση διακύμανσης για ανεξάρτητα δείγματα ως προς περισσότερους

Διαβάστε περισσότερα

Repeated measures Επαναληπτικές μετρήσεις

Repeated measures Επαναληπτικές μετρήσεις ΠΡΟΒΛΗΜΑ Στο αρχείο δεδομένων diavitis.sav καταγράφεται η ποσότητα γλυκόζης στο αίμα 10 ασθενών στην αρχή της χορήγησης μιας θεραπείας, μετά από ένα μήνα και μετά από δύο μήνες. Μελετήστε την επίδραση

Διαβάστε περισσότερα

Supplementary Information 1.

Supplementary Information 1. Supplementary Information 1. Fig. S1. Correlations between litter-derived-c and N (percent of initial input) and Al-/Fe- (hydr)oxides dissolved by ammonium oxalate (AO); a) 0 10 cm; b) 10 20 cm; c) 20

Διαβάστε περισσότερα

Άσκηση 10, σελ. 119. Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F

Άσκηση 10, σελ. 119. Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F Άσκηση 0, σελ. 9 από το βιβλίο «Μοντέλα Αξιοπιστίας και Επιβίωσης» της Χ. Καρώνη (i) Αρχικά, εισάγουμε τα δεδομένα στο minitab δημιουργώντας δύο μεταβλητές: τη x για τον άτυπο όγκο και την y για τον τυπικό

Διαβάστε περισσότερα

Supplementary Material for The Cusp Catastrophe Model as Cross-Sectional and Longitudinal Mixture Structural Equation Models

Supplementary Material for The Cusp Catastrophe Model as Cross-Sectional and Longitudinal Mixture Structural Equation Models Supplementary Material for The Cusp Catastrophe Model as Cross-Sectional and Longitudinal Mixture Structural Equation Models Sy-Miin Chow Pennsylvania State University Katie Witkiewitz University of New

Διαβάστε περισσότερα

DOUGLAS FIR BEETLE TRAP-SUPPRESSION STUDY STATISTICAL REPORT

DOUGLAS FIR BEETLE TRAP-SUPPRESSION STUDY STATISTICAL REPORT DOUGLAS FIR BEETLE TRAP-SUPPRESSION STUDY STATISTICAL REPORT Prepared for Dr. Robert Progar U.S. Forest Service Forest Sciences Laboratory Corvallis, Oregon January 2005 By Greg Brenner Pacific Analytics

Διαβάστε περισσότερα

HW 3 Solutions 1. a) I use the auto.arima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA(3,1)

HW 3 Solutions 1. a) I use the auto.arima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA(3,1) HW 3 Solutions a) I use the autoarima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA3,) b) I compare the ARMA3,) to ARMA,0) ARMA3,) does better in all three criteria c) The plot of the

Διαβάστε περισσότερα

22 .5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation

Διαβάστε περισσότερα

η π 2 /3 χ 2 χ 2 t k Y 0/0, 0/1,..., 3/3 π 1, π 2,..., π k k k 1 β ij Y I i = 1,..., I p (X i = x i1,..., x ip ) Y i J (j = 1,..., J) x i Y i = j π j (x i ) x i π j (x i ) x (n 1 (x),..., n J (x))

Διαβάστε περισσότερα

Standardized Coefficients t Sig.

Standardized Coefficients t Sig. Στο αρχείο δεδομένων dummy1.sav καταγράφονται τα χρόνια εμπειρίας (exprnc), το επίπεδο μόρφωσης (educ), οι αρμοδιότητες (mgt) και ο μισθός (salary) 46 υπαλλήλων. Να βρεθεί ένα μοντέλο πρόβλεψης του μισθού

Διαβάστε περισσότερα

Description of the PX-HC algorithm

Description of the PX-HC algorithm A Description of the PX-HC algorithm Let N = C c= N c and write C Nc K c= i= k= as, the Gibbs sampling algorithm at iteration m for continuous outcomes: Step A: For =,, J, draw θ m in the following steps:

Διαβάστε περισσότερα

ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ ΨΕΥΔΟΛΕΞΕΩΝ ΑΠΟ ΠΑΙΔΙΑ ΜΕ ΕΙΔΙΚΗ ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΔΙΑΤΑΡΑΧΗ ΚΑΙ ΠΑΙΔΙΑ ΤΥΠΙΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ

ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ ΨΕΥΔΟΛΕΞΕΩΝ ΑΠΟ ΠΑΙΔΙΑ ΜΕ ΕΙΔΙΚΗ ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΔΙΑΤΑΡΑΧΗ ΚΑΙ ΠΑΙΔΙΑ ΤΥΠΙΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ Σχολή Επιστημών Υγείας Πτυχιακή εργασία ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ ΨΕΥΔΟΛΕΞΕΩΝ ΑΠΟ ΠΑΙΔΙΑ ΜΕ ΕΙΔΙΚΗ ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΔΙΑΤΑΡΑΧΗ ΚΑΙ ΠΑΙΔΙΑ ΤΥΠΙΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ Άντρια Πολυκάρπου Λεμεσός, Μάιος 2017 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ

Διαβάστε περισσότερα

Μαντζούνη, Πιπερίγκου, Χατζή. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

Μαντζούνη, Πιπερίγκου, Χατζή. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο Κατανομές Στατιστικών Συναρτήσεων Δύο δείγματα από κανονική κατανομή Έστω Χ= ( Χ, Χ,..., Χ ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) μεγέθους n και 1 n 1 1 Y = (Y, Y,...,Y ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) 1 n 1 Χ Y ( µ µ ) S σ Τ ( Χ,Y)

Διαβάστε περισσότερα

Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies

Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies Lab Session #7 Example 5.2 (with 3SLS Extensions) Seemingly Unrelated Regression Estimation and 3SLS A survey of 206

Διαβάστε περισσότερα

1991 US Social Survey.sav

1991 US Social Survey.sav Παραδείγµατα στατιστικής συµπερασµατολογίας µε ένα δείγµα Στα παραδείγµατα χρησιµοποιείται απλό τυχαίο δείγµα µεγέθους 1 από το αρχείο δεδοµένων 1991 US Social Survey.sav Το δείγµα λαµβάνεται µε την διαδικασία

Διαβάστε περισσότερα

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο Κατανομές Στατιστικών Συναρτήσεων Δύο ανεξάρτητα δείγματα από κανονική κατανομή Έστω Χ= ( Χ, Χ,..., Χ ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) μεγέθους n και 1 n 1 1 Y = (Y, Y,..., Y ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) 1 n 1 Χ Y ( µ µ )

Διαβάστε περισσότερα

Statistical Inference I Locally most powerful tests

Statistical Inference I Locally most powerful tests Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided

Διαβάστε περισσότερα

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :

Διαβάστε περισσότερα

Multilevel models for analyzing people s daily moving behaviour

Multilevel models for analyzing people s daily moving behaviour Multilevel models for analyzing people s daily moving behaviour Matteo BOTTAI 1 Nicola SALVATI 2 Nicola ORSINI 3 13th European Colloquium on Theoretical and Quantitative Geography Lucca 5th - 9th September,

Διαβάστε περισσότερα

Optimizing Microwave-assisted Extraction Process for Paprika Red Pigments Using Response Surface Methodology

Optimizing Microwave-assisted Extraction Process for Paprika Red Pigments Using Response Surface Methodology 2012 34 2 382-387 http / /xuebao. jxau. edu. cn Acta Agriculturae Universitatis Jiangxiensis E - mail ndxb7775@ sina. com 212018 105 W 42 2 min 0. 631 TS202. 3 A 1000-2286 2012 02-0382 - 06 Optimizing

Διαβάστε περισσότερα

n n 1 n+1 2 2 Farmers in Random Insurance Group Farmers in Random Insurance Group Insured Plots Control Plots 1st Choice Plots Insured plot Adverse Selection Moral Hazard Control plot 1st Choice Plots

Διαβάστε περισσότερα

ΧΩΡΙΚΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΩΝ ΤΙΜΩΝ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ SPATIAL ECONOMETRIC MODELS FOR VALUATION OF THE PROPERTY PRICES

ΧΩΡΙΚΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΩΝ ΤΙΜΩΝ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ SPATIAL ECONOMETRIC MODELS FOR VALUATION OF THE PROPERTY PRICES 1 ο Συνέδριο Χωρικής Ανάλυσης: Πρακτικά, Αθήνα, 013, Σ. Καλογήρου (Επ.) ISBN: 978-960-86818-6-6 ΧΩΡΙΚΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΩΝ ΤΙΜΩΝ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ Μαριάνθη Στάμου 1*, Άγγελος Μιμής και

Διαβάστε περισσότερα

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ. Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ περισσότερων από δύο εξαρτημένων δειγμάτων, που διαχωρίζονται βάσει ενός επαναλαμβανόμενου παράγοντα (Ανάλυση διακύμανσης για εξαρτημένα δείγματα ως

Διαβάστε περισσότερα

Αν οι προϋποθέσεις αυτές δεν ισχύουν, τότε ανατρέχουµε σε µη παραµετρικό τεστ.

Αν οι προϋποθέσεις αυτές δεν ισχύουν, τότε ανατρέχουµε σε µη παραµετρικό τεστ. ΣΤ. ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (ANALYSIS OF VARIANCE - ANOVA) ΣΤ 1. Ανάλυση ιασποράς κατά µία κατεύθυνση. Όπως έχουµε δει στη παράγραφο Β 2, όταν θέλουµε να ελέγξουµε, αν η µέση τιµή µιας ποσοτικής µεταβλητής διαφέρει

Διαβάστε περισσότερα

τατιςτική ςτην Εκπαίδευςη II

τατιςτική ςτην Εκπαίδευςη II ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΣΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΗΜΙΟ ΚΡΗΣΗ τατιςτική ςτην Εκπαίδευςη II Αρχείο αποτελεςμάτων Διδάσκων: Μιχάλης Λιναρδάκης ΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΟ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΤΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΓΩΓΗΣ Άδειες Χρήσης Το παρόν

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΙ ΗΠΕΙΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΑΓΓΕΛΜΑΤΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΚΑΙ ΠΡΟΝΟΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΟΘΕΡΑΠΕΙΑΣ. Μεγγίσογλου Ευθυμία Ξενογιώργη Αικατερίνη Σβολιανίτη Χριστίνα

ΤΕΙ ΗΠΕΙΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΑΓΓΕΛΜΑΤΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΚΑΙ ΠΡΟΝΟΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΟΘΕΡΑΠΕΙΑΣ. Μεγγίσογλου Ευθυμία Ξενογιώργη Αικατερίνη Σβολιανίτη Χριστίνα ΤΕΙ ΗΠΕΙΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΑΓΓΕΛΜΑΤΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΚΑΙ ΠΡΟΝΟΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΟΘΕΡΑΠΕΙΑΣ Σπουδάστριες Γιαννιού Λαμπρινή Μεγγίσογλου Ευθυμία Ξενογιώργη Αικατερίνη Σβολιανίτη Χριστίνα Εισηγητής Ταφιάδης Χρ.Διονύσης «Η γλώσσα

Διαβάστε περισσότερα

Modern Regression HW #8 Solutions

Modern Regression HW #8 Solutions 36-40 Modern Regression HW #8 Solutions Problem [25 points] (a) DUE: /0/207 at 3PM This is still a linear regression model the simplest possible one. That being the case, the solution we derived before

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εισήγηση 6Α: Ανάλυση Συσχέτισης Διδάσκων: Δαφέρμος Βασίλειος ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΣΧΟΛΗΣ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Άδειες Χρήσης

Διαβάστε περισσότερα

TABLES AND FORMULAS FOR MOORE Basic Practice of Statistics

TABLES AND FORMULAS FOR MOORE Basic Practice of Statistics TABLES AND FORMULAS FOR MOORE Basic Practice of Statistics Exploring Data: Distributions Look for overall pattern (shape, center, spread) and deviations (outliers). Mean (use a calculator): x = x 1 + x

Διαβάστε περισσότερα

Supplementary Materials: A Preliminary Link between Hydroxylated Metabolites of Polychlorinated Biphenyls and Free Thyroxin in Humans

Supplementary Materials: A Preliminary Link between Hydroxylated Metabolites of Polychlorinated Biphenyls and Free Thyroxin in Humans S1 of S11 Supplementary Materials: A Preliminary Link between Hydroxylated Metabolites of Polychlorinated Biphenyls and Free Thyroxin in Humans Eveline Dirinck, Alin C. Dirtu, Govindan Malarvannan, Adrian

Διαβάστε περισσότερα

Bayesian modeling of inseparable space-time variation in disease risk

Bayesian modeling of inseparable space-time variation in disease risk Bayesian modeling of inseparable space-time variation in disease risk Leonhard Knorr-Held Laina Mercer Department of Statistics UW May, 013 Motivation Ohio Lung Cancer Example Lung Cancer Mortality Rates

Διαβάστε περισσότερα

DirichletReg: Dirichlet Regression for Compositional Data in R

DirichletReg: Dirichlet Regression for Compositional Data in R DirichletReg: Dirichlet Regression for Compositional Data in R Marco J. Maier Wirtschaftsuniversität Wien Abstract Full R Code for Maier, M. J. (2014). DirichletReg: Dirichlet Regression for Compositional

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εισήγηση 4Β: Έλεγχοι Κανονικότητας Διδάσκων: Δαφέρμος Βασίλειος ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΣΧΟΛΗΣ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Άδειες

Διαβάστε περισσότερα

Aquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET

Aquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET Aquinas College Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET Pearson Edexcel Level 3 Advanced Subsidiary and Advanced GCE in Mathematics and Further Mathematics Mathematical

Διαβάστε περισσότερα

Potential Dividers. 46 minutes. 46 marks. Page 1 of 11

Potential Dividers. 46 minutes. 46 marks. Page 1 of 11 Potential Dividers 46 minutes 46 marks Page 1 of 11 Q1. In the circuit shown in the figure below, the battery, of negligible internal resistance, has an emf of 30 V. The pd across the lamp is 6.0 V and

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην Ανάλυση Συνδιακύμανσης (Analysis of Covariance, ANCOVA)

Εισαγωγή στην Ανάλυση Συνδιακύμανσης (Analysis of Covariance, ANCOVA) Εισαγωγή στην Ανάλυση Συνδιακύμανσης (nalysis of Covariance, NCOV) Βασίλης Παυλόπουλος Λέκτορας Διαπολιτισμικής Ψυχολογίας Τομέας Ψυχολογίας, Πανεπιστήμιο Αθηνών vpavlop@psych.uoa.gr http://www.psych.uoa.gr/~vpavlop

Διαβάστε περισσότερα

Supplemental tables and figures

Supplemental tables and figures Supplemental tables and figures Supplemental Table S1. Demographic and clinical parameters by quartiles of white Variables blood cell count. WBC quartiles( 1 9 cells/l) Q1(.6-5.3, n=2587) Q2(5.4-6.3, n=263)

Διαβάστε περισσότερα

J. Dairy Sci. 93: doi: /jds American Dairy Science Association, 2010.

J. Dairy Sci. 93: doi: /jds American Dairy Science Association, 2010. Supplementary Table 1. Primers and PCR conditions used for the amplification of the goat SCD1 cdna (PCR1 to PCR6) and three SCD1 polymorphic regions (PCR7 to PCR9) PCR Primers Sequence Position 1 Thermal

Διαβάστε περισσότερα

OLS. University of New South Wales, Australia

OLS. University of New South Wales, Australia 1997 2007 5 OLS Abstract An understanding of the macro-level relationship between fertility and female employment is relevant and important to current policy-making. The objective of this study is to empirically

Διαβάστε περισσότερα

«ΘΥΜΑΤΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΦΟΒΟΣ ΤΟΥ ΕΓΚΛΗΜΑΤΟΣ ΣΤΟ ΔΙΑΔΙΚΤΥΟ»

«ΘΥΜΑΤΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΦΟΒΟΣ ΤΟΥ ΕΓΚΛΗΜΑΤΟΣ ΣΤΟ ΔΙΑΔΙΚΤΥΟ» Ελληνική Εταιρεία Μελέτης της Διαταραχής Εθισμού στο Διαδίκτυο 3ο Πανελλήνιο Διεπιστημονικό Συνέδριο E-LIFE 2013 Κινηματογράφος ΔΑΝΑΟΣ - Αθήνα, 1-2 Νοεμβρίου 2013 «ΘΥΜΑΤΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΦΟΒΟΣ ΤΟΥ ΕΓΚΛΗΜΑΤΟΣ

Διαβάστε περισσότερα

PENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI

PENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI 155 Lampiran 6 Yayan Sumaryana, 2014 PENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI Universitas Pendidikan Indonesia

Διαβάστε περισσότερα

Chapter 1 Introduction to Observational Studies Part 2 Cross-Sectional Selection Bias Adjustment

Chapter 1 Introduction to Observational Studies Part 2 Cross-Sectional Selection Bias Adjustment Contents Preface ix Part 1 Introduction Chapter 1 Introduction to Observational Studies... 3 1.1 Observational vs. Experimental Studies... 3 1.2 Issues in Observational Studies... 5 1.3 Study Design...

Διαβάστε περισσότερα

Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.

Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science. Bayesian statistics DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science http://www.cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/dsga1002_fall17 Carlos Fernandez-Granda Frequentist vs Bayesian statistics In frequentist

Διαβάστε περισσότερα

Πτυχιακή Εργασι α «Εκτι μήσή τής ποιο τήτας εικο νων με τήν χρή σή τεχνήτων νευρωνικων δικτυ ων»

Πτυχιακή Εργασι α «Εκτι μήσή τής ποιο τήτας εικο νων με τήν χρή σή τεχνήτων νευρωνικων δικτυ ων» Ανώτατο Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Ανατολικής Μακεδονίας και Θράκης Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Πτυχιακή Εργασι α «Εκτι μήσή τής ποιο τήτας εικο νων με τήν χρή σή τεχνήτων

Διαβάστε περισσότερα

ΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ. Παιεάο Δπζηξάηηνο

ΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ. Παιεάο Δπζηξάηηνο ΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ Παιεάο Δπζηξάηηνο ΑΘΗΝΑ 2014 1 ΠΔΡΙΔΥΟΜΔΝΑ 1) Δηζαγσγή 2) Πεξηγξαθηθή Αλάιπζε 3) ρέζεηο Μεηαβιεηώλ αλά 2 4) Πξνβιεπηηθά / Δξκελεπηηθά Μνληέια

Διαβάστε περισσότερα

Appendix A3. Table A3.1. General linear model results for RMSE under the unconditional model. Source DF SS Mean Square

Appendix A3. Table A3.1. General linear model results for RMSE under the unconditional model. Source DF SS Mean Square Appendix A3 Table A3.1. General linear model results for RMSE under the unconditional model. Source DF SS F Value Pr > F Model 107 374.68 3.50 8573.07

Διαβάστε περισσότερα

Για να ελέγξουµε αν η κατανοµή µιας µεταβλητής είναι συµβατή µε την κανονική εφαρµόζουµε το test Kolmogorov-Smirnov.

Για να ελέγξουµε αν η κατανοµή µιας µεταβλητής είναι συµβατή µε την κανονική εφαρµόζουµε το test Kolmogorov-Smirnov. A. ΈΛΕΓΧΟΣ ΚΑΝΟΝΙΚΟΤΗΤΑΣ A 1. Έλεγχος κανονικότητας Kolmogorov-Smirnov. Για να ελέγξουµε αν η κατανοµή µιας µεταβλητής είναι συµβατή µε την κανονική εφαρµόζουµε το test Kolmogorov-Smirnov. Μηδενική υπόθεση:

Διαβάστε περισσότερα

!"!"!!#" $ "# % #" & #" '##' #!( #")*(+&#!', & - #% '##' #( &2(!%#(345#" 6##7

!!!!# $ # % # & # '##' #!( #)*(+&#!', & - #% '##' #( &2(!%#(345# 6##7 !"!"!!#" $ "# % #" & #" '##' #!( #")*(+&#!', '##' '# '## & - #% '##'.//0 #( 111111111111111111111111111111111111111111111111111 &2(!%#(345#" 6##7 11111111111111111111111111111111111111111111111111 11111111111111111111111111111111111111111111111111

Διαβάστε περισσότερα

Νίκος Πανταζής Βιοστατιστικός, PhD ΕΔΙΠ Ιατρικής Σχολής ΕΚΠΑ Εργαστήριο Υγιεινής, Επιδημιολογίας & Ιατρικής Στατιστικής

Νίκος Πανταζής Βιοστατιστικός, PhD ΕΔΙΠ Ιατρικής Σχολής ΕΚΠΑ Εργαστήριο Υγιεινής, Επιδημιολογίας & Ιατρικής Στατιστικής Νίκος Πανταζής Βιοστατιστικός, PhD ΕΔΙΠ Ιατρικής Σχολής ΕΚΠΑ Εργαστήριο Υγιεινής, Επιδημιολογίας & Ιατρικής Στατιστικής Η έννοια της στατιστικής για τον απλό άνθρωπο: Πολιτικές δημοσκοπήσεις (π.χ. το Χ

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ: Mετακύλιση τιμών βασικών προϊόντων και τροφίμων στην περίπτωση του Νομού Αιτωλοακαρνανίας

ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ: Mετακύλιση τιμών βασικών προϊόντων και τροφίμων στην περίπτωση του Νομού Αιτωλοακαρνανίας ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΑΓΡΟΤΙΚΩΝ ΠΡΟΙΟΝΤΩΝ ΚΑΙ ΤΡΟΦΙΜΩΝ MBA ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΡΟΦΙΜΩΝ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ: Mετακύλιση τιμών βασικών προϊόντων και τροφίμων στην περίπτωση του Νομού Αιτωλοακαρνανίας

Διαβάστε περισσότερα

ο),,),--,ο< $ι ιι!η ι ηι ι ιι ιι t (t-test): ι ι η ι ι. $ι ι η ι ι ι 2 x s ι ι η η ιη ι η η SE x

ο),,),--,ο< $ι ιι!η ι ηι ι ιι ιι t (t-test): ι ι η ι ι. $ι ι η ι ι ι 2 x s ι ι η η ιη ι η η SE x η &, ε ε 007!# # # ι, ι, η ιι ι ι ι ι η (.. ι, η ι η, ι & ι!ι η 50, ι ηιη 000 ι, ι, ',!,! )!η. (, ηι, ι ι ι ι "!η. #, ι "ι!η ι, ηι, ι ι ι η. ι, ι ι, ' ι ι ι η ι ι ι ι # ι ι ι ι ι 7. ο),,),--,ο< $ι ιι!η

Διαβάστε περισσότερα

255 (log-normal distribution) 83, 106, 239 (malus) 26 - (Belgian BMS, Markovian presentation) 32 (median premium calculation principle) 186 À / Á (goo

255 (log-normal distribution) 83, 106, 239 (malus) 26 - (Belgian BMS, Markovian presentation) 32 (median premium calculation principle) 186 À / Á (goo (absolute loss function)186 - (posterior structure function)163 - (a priori rating variables)25 (Bayes scale) 178 (bancassurance)233 - (beta distribution)203, 204 (high deductible)218 (bonus)26 ( ) (total

Διαβάστε περισσότερα

Bayesian SEM: A more flexible representation of substantive theory Web tables

Bayesian SEM: A more flexible representation of substantive theory Web tables Bayesian SEM: A more flexible representation of substantive theory Web tables Bengt Muthén & Tihomir Asparouhov April 14, 2011 1 [Table 1 about here.] [Table 2 about here.] [Table 3 about here.] [Table

Διαβάστε περισσότερα

PHOS π 0 analysis, for production, R AA, and Flow analysis, LHC11h

PHOS π 0 analysis, for production, R AA, and Flow analysis, LHC11h PHOS π, ask PHOS π analysis, for production, R AA, and Flow analysis, Henrik Qvigstad henrik.qvigstad@fys.uio.no University of Oslo --5 PHOS π, ask ask he task we use, AliaskPiFlow was written prior, for

Διαβάστε περισσότερα

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 6 ο

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 6 ο Παράδειγμα 1 Ο παρακάτω πίνακας δίνει τις πωλήσεις (ζήτηση) ενός προϊόντος Υ (σε κιλά) από το delicatessen μιας περιοχής και τις αντίστοιχες τιμές Χ του προϊόντος (σε ευρώ ανά κιλό) για μια ορισμένη χρονική

Διαβάστε περισσότερα

Λογιστική Παλινδρόµηση

Λογιστική Παλινδρόµηση Κεφάλαιο 10 Λογιστική Παλινδρόµηση Στο κεφάλαιο αυτό ϑα δούµε την µέθοδο της λογιστικής παλινδρόµησης η οποία χρησιµεύει στο να αναπτύξουµε σχέση µίας δίτιµης ανεξάρτητης τυχαίας µετα- ϐλητής και συνεχών

Διαβάστε περισσότερα

5.4 The Poisson Distribution.

5.4 The Poisson Distribution. The worst thing you can do about a situation is nothing. Sr. O Shea Jackson 5.4 The Poisson Distribution. Description of the Poisson Distribution Discrete probability distribution. The random variable

Διαβάστε περισσότερα

Διδακτορική Διατριβή

Διδακτορική Διατριβή ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Διδακτορική Διατριβή Η ΕΠΙΔΡΑΣΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗΣ ΠΑΡΕΜΒΑΣΗΣ ΥΠΟΒΟΗΘΟΥΜΕΝΗΣ ΑΠΟ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΗ ΣΤΗΝ ΠΟΙΟΤΗΤΑ ΖΩΗΣ ΚΑΙ ΣΤΗΝ ΑΥΤΟΦΡΟΝΤΙΔΑ ΑΣΘΕΝΩΝ ΜΕ ΚΑΡΔΙΑΚΗ

Διαβάστε περισσότερα

( ) Multiple Comparisons on Longitudinal Data Junji Kishimoto SAS Institute Japan / Keio Univ. SFC / Univ. of Tokyo e-mail address: jpnjak@jpn.sas.

( ) Multiple Comparisons on Longitudinal Data Junji Kishimoto SAS Institute Japan / Keio Univ. SFC / Univ. of Tokyo e-mail address: jpnjak@jpn.sas. ( ) Multiple Comparisons on Longitudinal Data Junji Kishimoto SAS Institute Japan / Keio Univ SFC / Univ of Tokyo e-mail address: jpnjak@jpnsascom Dunnett SAS Multiple Comparisons, Repeated Measures, Quadrature

Διαβάστε περισσότερα

+85 C General Purpose Miniature Aluminum Capacitors

+85 C General Purpose Miniature Aluminum Capacitors +85 C General Purpose Miniature Aluminum Capacitors Features- Increased CV Efficiency Non Polar Design Available (Special Order) General Specifications- Operating Temperature: -40 to +85 C Voltage Range:

Διαβάστε περισσότερα

Πληθυσμιακή ΦΚ Nonlinear mixed effects models

Πληθυσμιακή ΦΚ Nonlinear mixed effects models Πληθυσμιακή ΦΚ Nonlinear mixed effects models 1 Πληθυσμιακή ΦΚ Nonlinear mixed effects models Φαρμακοκινητικό προφίλ ενός ασθενούς Concentration Time Εναλλακτικά χρησιμοποιούνται παραμετρικά μαθηματικά

Διαβάστε περισσότερα

Figure 1: Map of Kagera Region Tables Table 1: Percent of individual reporting illness and injury in the four weeks prior to survey, by age and gender Age Total Male Female 0-2 63.63 64.02 63.17 3-5 48.48

Διαβάστε περισσότερα

SUPPLEMENTAL DATA GWAS of butyrylcholinesterase activity identifies four novel loci, independent effects within BCHE

SUPPLEMENTAL DATA GWAS of butyrylcholinesterase activity identifies four novel loci, independent effects within BCHE SULEMENTAL DATA GWAS of butyrylcholinesterase activity identifies four novel loci, independent effects within BCHE, and secondary associations with metabolic risk factors Beben Benyamin, Rita Middelberg,

Διαβάστε περισσότερα

Spatiotemporal footprint of the WNV in Greece 2010 2012: Analysis & Risk Αssessment in a GIS Εnvironment

Spatiotemporal footprint of the WNV in Greece 2010 2012: Analysis & Risk Αssessment in a GIS Εnvironment Integrated surveillance and control programme for West Nile virus and malaria in Greece (MIS 365280) Spatiotemporal footprint of the WNV in Greece 2010 2012: Analysis & Risk Αssessment in a GIS Εnvironment

Διαβάστε περισσότερα

Σεμινάριο Προηγμένα Θέματα Στατιστικής. Dr. Nikolaos Mittas Dr. Theodosios Theodosiou

Σεμινάριο Προηγμένα Θέματα Στατιστικής. Dr. Nikolaos Mittas Dr. Theodosios Theodosiou Σεμινάριο Προηγμένα Θέματα Στατιστικής Dr. Nikolaos Mittas Dr. Theodosios Theodosiou Λογιστική Παλινδρόμηση Binary Logistic Regression Dr. Nikolaos Mittas Dr. Theodosios Theodosiou Γενικά-Το κίνητρο (1/2)

Διαβάστε περισσότερα

Proprotein convertase subtilisin / kexin type 9 interaction with plasma lipoproteins in subjects with high Lipoprotein (a) levels

Proprotein convertase subtilisin / kexin type 9 interaction with plasma lipoproteins in subjects with high Lipoprotein (a) levels Proprotein convertase subtilisin / kexin type 9 interaction with plasma lipoproteins in subjects with high Lipoprotein (a) levels C. Papacosta 1, C. Tellis 2, H. Milionis 1, A. D. Tselepis 2, M. Elisaf

Διαβάστε περισσότερα

Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές. Εργαστήριο Γεωργίας. Viola adorata

Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές. Εργαστήριο Γεωργίας. Viola adorata One-way ANOVA µε το SPSS Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας, Εργαστήριο Γεωργίας Viola adorata To call in a statistician after the experiment is

Διαβάστε περισσότερα

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Συσχέτιση επιδόσεων οδικής ασφάλειας με δείκτες υγείας και οικονομίας στην Ευρωπαϊκή Ένωση της Μυρτώς Δαμιανού Αθήνα,

Διαβάστε περισσότερα

( ) ( ) STAT 5031 Statistical Methods for Quality Improvement. Homework n = 8; x = 127 psi; σ = 2 psi (a) µ 0 = 125; α = 0.

( ) ( ) STAT 5031 Statistical Methods for Quality Improvement. Homework n = 8; x = 127 psi; σ = 2 psi (a) µ 0 = 125; α = 0. STAT 531 Statistical Methods for Quality Improvement Homework 3 4.8 n = 8; x = 17 psi; σ = psi (a) µ = 15; α =.5 Test H : µ = 15 vs. H 1 : µ > 15. Reject H if Z > Z α. x µ 17 15 Z = = =.88 σ n 8 Z α =

Διαβάστε περισσότερα

Buried Markov Model Pairwise

Buried Markov Model Pairwise Buried Markov Model 1 2 2 HMM Buried Markov Model J. Bilmes Buried Markov Model Pairwise 0.6 0.6 1.3 Structuring Model for Speech Recognition using Buried Markov Model Takayuki Yamamoto, 1 Tetsuya Takiguchi

Διαβάστε περισσότερα

Υγιεινή Εγκαταστάσεων Βιομηχανιών Τροφίμων

Υγιεινή Εγκαταστάσεων Βιομηχανιών Τροφίμων Υγιεινή Εγκαταστάσεων Βιομηχανιών Τροφίμων Ενότητα 13 η - ΜΕΡΟΣ Γ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗ ΕΠΙΚΙΝΔΥΝΟΤΗΤΑΣ Όνομα καθηγητή: ΠΑΝ. Ν. ΣΚΑΝΔΑΜΗΣ Τμήμα: Επιστήμης τροφίμων και διατροφής του ανθρώπου ΣΤΟΧΟΙ ΤΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ Κατανόηση

Διαβάστε περισσότερα

ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. ΘΕΜΑ: «ιερεύνηση της σχέσης µεταξύ φωνηµικής επίγνωσης και ορθογραφικής δεξιότητας σε παιδιά προσχολικής ηλικίας»

ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. ΘΕΜΑ: «ιερεύνηση της σχέσης µεταξύ φωνηµικής επίγνωσης και ορθογραφικής δεξιότητας σε παιδιά προσχολικής ηλικίας» ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΑΝΘΡΩΠΙΣΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΠΡΟΣΧΟΛΙΚΗΣ ΑΓΩΓΗΣ ΚΑΙ ΤΟΥ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΟΥ ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ «ΠΑΙ ΙΚΟ ΒΙΒΛΙΟ ΚΑΙ ΠΑΙ ΑΓΩΓΙΚΟ ΥΛΙΚΟ» ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ που εκπονήθηκε για τη

Διαβάστε περισσότερα

The effect of curcumin on the stability of Aβ. dimers

The effect of curcumin on the stability of Aβ. dimers The effect of curcumin on the stability of Aβ dimers Li Na Zhao, See-Wing Chiu, Jérôme Benoit, Lock Yue Chew,, and Yuguang Mu, School of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological University,

Διαβάστε περισσότερα

FP series Anti-Bend (Soft termination) capacitor series

FP series Anti-Bend (Soft termination) capacitor series FP series Anti-Bend (Soft termination) capacitor series Features Applications» High performance to withstanding 5mm of substrate» For general digital circuit bending test guarantee» For power supply bypass

Διαβάστε περισσότερα

ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ

ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ ΔΙΑΤΡΙΒΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΟΣ ΕΙΔΙΚΕΥΣΗΣ ΔΗΜΗΤΡΙΟΥ Ν. ΠΙΤΕΡΟΥ

Διαβάστε περισσότερα