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趋向是高维关系

连通性,逻辑性,结构分明

差导致运动,这是趋向于平衡的结果

正交实验的相关关系的通过极差来体现,其于网络的形式有一定的相似性

并联提供多可能性的进行,串联耦合一定的可能性

构建高维的维恩图关系,如非a即b的关系是大体的分布,其可以在一定程度耦合。不同的选择标准使得特定环境下的表达不同,在a是并在b是交等等。概率网络的表达

行为的规律涌现,即周期或本征,事件的因素分解后的各种分布

背景信息,前验概率,如星图对星星分布的平面化

可视化,一种抽象,是象层次的处理,通过数据的形式的转换,这是一种网络式的处理(如同厨师的烹饪),这种网络处理和原有网络数据的耦合,可能产生新的数据

结构的概率选择性表达

a分析要有一定的颗粒度。群体越大可能交互作用也越多使得大数定律不能完全成立,但太小又有比较大的误差

综合分析,提取特定因素的影响,这是底层的概率。如ta-analyanceraokingoked,aenoke。

硝苯地平等第一代钙离子拮抗剂一直被认为是一种安全有效的降压药。甚至推广应用于急性心肌梗死、不稳定型心绞痛和心力衰竭。多个随机对照临床试验的分析表明,大剂量使用,病人有发生心肌梗死及死亡的危险,而且剂量越大,危险性增加越明显。

这是整体化的处理,网络的耦合,选择合适的指标(有时不是本征层次就是低质量)

大样本随机对照可能会牺牲一定的异质性个体,过于强调随机和大样本,实际上任何个体已经是足够多的层次的耦合了。只能说这在整体上确定一定的概率。大数定律对于少量因素在比较大的范围成立,但大量因素时就会失效,耦合太多,趋向于收敛成为层次。不能线性,理论是可以但现实是曲线的

守恒是各个层次的耦合:数量和效应。如同霍尔基夫电流定律。在高维结构需要一定的恒量

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