multivariate与multi—vari studies

Multivariate与multi-vari study是研究领域中两个常见的术语。

Multivariate翻译为多元的，是指涉及多个变量或因素的研究方法。在多元分析中，研究者通过分析多个变量之间的关系，来揭示事物之间的复杂关联。多元变量可以是任何具有相关性的数值，例如人口统计数据、心理学评估结果等。通过对这些变量的综合分析，研究者可以了解它们之间的相互影响，从而获得更全面和准确的研究结果。多元分析方法包括回归分析、主成分分析、因子分析等。

而multi-vari study是指多因素研究。它关注的是在研究中同时考虑多种可能的因素，并分析它们对研究对象的影响。这种研究方法适用于需要综合考虑多个因素的情况，以更全面地理解问题。在多因素研究中，研究者通过同时操纵和测量多个因素来探索因素之间的关系。这种方法通常用于实验研究中，以便控制和测量各个因素的影响，并确定它们对研究对象的相对重要性。

总结起来，multivariate和multi-vari study都是研究领域中的重要概念，用于分析多个变量或因素之间的关系。前者着重于多个变量的关联性和相互影响，而后者则关注多个因素对研究对象的影响。这两种研究方法可以帮助研究者深入了解问题的复杂性，并得出更准确的结论。

相关问题

multivariate vmd

多变量可变模态分解（Multivariate Variational Mode Decomposition，简称Multivariate VMD）是一种用于多维信号分解的新方法。它是从变分模态分解（Variational Mode Decomposition，简称VMD）扩展而来的。

Multivariate VMD很适用于处理多维信号，例如多通道传感器数据、多模态图像数据等。它可以将多维信号分解成多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMFs），每个IMF代表了不同的频率变化模式。

Multivariate VMD的基本思想是通过迭代优化的方式寻找一组满足约束的本征模态函数和一个残差项，使得原始信号与这些分量的线性叠加尽可能接近。通过不断迭代优化，可以得到最佳的分解结果。

Multivariate VMD的优点包括可以处理多维信号的相互影响关系，对信号的时变特性有比较好的适应性，可以自适应地选择IMFs数量，从而提高了信号的分解质量。同时，Multivariate VMD还具有较好的数学理论基础，对于不同类型的多维信号都可以应用。

总的来说，Multivariate VMD是一种有效的多维信号分解方法，可以广泛应用于多领域的数据处理，如医学图像处理、机器学习等。在实际应用中，我们可以根据具体问题选择合适的参数和约束，进一步优化分解结果。

Two individual features achieved log-rank P values of 0.003 and P value <0.001 respectively in the validation data set. The other four individual features failed to stratify patients into high-risk and low-risk groups in the val- idation data set. The multi-feature signature was successful to predict the OS of patients in the validation data set and performed better than any individual feature. From the statistical perspective, nonsignificant association with survival does not mean less importance. On the other hand, multivariate model is statistically robust in survival analysis26. Moreover, the intra-tumor genetic heterogeneity suggests that tumor subregions could be genetically different and may comprise multiple subclones. This could be better reflected by multiple high-order deep fea- tures extracted from multi-subregions in multi-modalities rather than individual feature. Similar to the genomic studies of exploring biomarkers from high-throughput genomic data, it is also regarded as a common“-omics” approach to construct a multi-factor radiomics signature for outcome prediction. 解释

这段话介绍了一项研究，该研究使用了多个特征来预测患者的生存期，其中有两个特征在验证数据集中获得了显著的统计学结果，但其他四个特征则没有。然而，使用多个特征的组合可以更准确地预测患者的生存期，比单个特征更有效。此外，研究者指出，即使在单个特征的分析中没有发现显著的生存期关联，也不能说明该特征不重要。从统计学角度来看，使用多元模型可以更加稳健地进行生存分析。此外，肿瘤内部的遗传异质性意味着肿瘤不同部位的遗传信息可能不同，因此使用多种模态的多个高阶深度特征可以更好地反映肿瘤的内部异质性。与高通量基因组学研究探索生物标志物类似，构建多因素放射组学签名也是一种常见的“组学”方法，可用于预测患者的生存期。