Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1147492), страница 28

Файл №1147492 Диссертация (Закономерности перестройки крупномасштабной нейронной сети головного мозга человека при распознавании лиц в условиях неопределенности) 28 страницаДиссертация (1147492) страница 282019-06-29СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 28)

GenderEstimatesDependent VariableN0ER_neutral_smileN0ER_neutral_sadN30ER_neutral_smileN30ER_neutral_sadN50ER_neutral_smileN50ER_neutral_sadN70ER_neutral_smileN70ER_neutral_sadGender Mean Std. Error95% Confidence IntervalLower Bound Upper BoundМ45,0317,32929,93760,126Ж50,0026,84335,90864,096М54,9697,32939,87470,063Ж49,9986,84335,90464,092М47,7718,12231,04364,499Ж39,5787,58423,96055,197М53,3667,98336,92569,806Ж60,2057,45344,85475,555М51,3838,15634,58568,180Ж53,5827,61537,89869,266М48,6188,15631,82065,415Ж46,4187,61530,73462,102М58,7537,81642,65674,850Ж55,8397,29840,80970,868М41,2477,81625,15057,344Ж44,1617,29829,13259,191Pairwise ComparisonsDependent VariableN0ER_neutral_smileN0ER_neutral_sadN30ER_neutral_smileN30ER_neutral_sadN50ER_neutral_smileN50ER_neutral_sadN70ER_neutral_smileN70ER_neutral_sadMean Difference(I-J)Std.Error95% Confidence Interval forDifference(a)(I)Gender(J)GenderМЖ-4,97010,027,624-25,62215,681ЖМ4,97010,027,624-15,68125,622МЖ4,97010,027,624-15,68125,622ЖМ-4,97010,027,624-25,62215,681МЖ8,19311,112,468-14,69331,079ЖМ-8,19311,112,468-31,07914,693МЖ-6,83910,921,537-29,33215,654ЖМ6,83910,921,537-15,65429,332МЖ-2,19911,158,845-25,18020,782ЖМ2,19911,158,845-20,78225,180МЖ2,19911,158,845-20,78225,180ЖМ-2,19911,158,845-25,18020,782МЖ2,91410,693,787-19,10824,937ЖМ-2,91410,693,787-24,93719,108МЖ-2,91410,693,787-24,93719,108ЖМ2,91410,693,787-19,10824,937Sig.(a)Lower BoundBased on estimated marginal meansa Adjustment for multiple comparisons: Least Significant Difference (equivalent to no adjustments).Upper Bound156Multivariate TestsValueFHypothesis dfError dfSig.Partial Eta SquaredPillai's trace,1981,038(a)5,00021,000,421,198Wilks' lambda,8021,038(a)5,00021,000,421,198Hotelling's trace,2471,038(a)5,00021,000,421,198Roy's largest root,2471,038(a)5,00021,000,421,198Each F tests the multivariate effect of Gender.

These tests are based on the linearly independent pairwise comparisons among theestimated marginal means.a Exact statisticUnivariate TestsDependent VariableN0ER_neutral_smileN0ER_neutral_sadN30ER_neutral_smileN30ER_neutral_sadN50ER_neutral_smileN50ER_neutral_sadN70ER_neutral_smileN70ER_neutral_sadSum of SquaresContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastError140,789dfMean Square1140,78914324,519 25572,981140,7891140,78914324,519 25572,981382,5021382,50217592,144 25703,686266,5281266,52816992,250 25679,69027,562127,56217738,476 25709,53927,562127,56217738,476 25709,53948,405148,40516289,474 25651,57948,405148,40516289,474 25651,579FSig.Partial Eta Squared,246,624,010,246,624,010,544,468,021,392,537,015,039,845,002,039,845,002,074,787,003,074,787,003The F tests the effect of Gender.

This test is based on the linearly independent pairwise comparisons among the estimatedmarginal means.1574. Cluster * GenderEstimatesDependent VariableCluster Gender Mean Std. Error1N0ER_neutral_smile21N0ER_neutral_sad21N30ER_neutral_smile21N30ER_neutral_sad21N50ER_neutral_smile21N50ER_neutral_sad21N70ER_neutral_smile21N70ER_neutral_sad295% Confidence IntervalLower Bound Upper BoundМ47,4088,46329,97864,837Ж51,01511,96926,36575,665М42,65511,96918,00567,305Ж48,9886,63935,31562,662М52,5938,46335,16370,022Ж48,98511,96924,33573,635М57,34511,96932,69581,995Ж51,0126,63937,33864,685М50,5439,37931,22769,858Ж33,93013,2646,61361,247М45,00013,26417,68372,317Ж45,2277,35730,07460,380М49,9149,21730,93068,897Ж65,24813,03538,40192,094М56,81813,03529,97183,664Ж55,1627,23140,27070,054М44,0009,41824,60463,396Ж47,56513,31920,13574,995М58,76513,31931,33586,195Ж59,5987,38844,38374,814М56,0009,41836,60475,396Ж52,43513,31925,00579,865М41,23513,31913,80568,665Ж40,4027,38825,18655,617М48,8499,02530,26267,436Ж55,72512,76329,43982,011М68,65812,76342,37294,943Ж55,9527,08041,37170,533М51,1519,02532,56469,738Ж44,27512,76317,98970,561М31,34312,7635,05757,628Ж44,0487,08029,46758,629158Pairwise ComparisonsDependent Variable(I)GenderClusterМN0ER_neutral_smileЖМN0ER_neutral_sadЖМN30ER_neutral_smileЖМN30ER_neutral_sadЖМN50ER_neutral_smileЖМN50ER_neutral_sadЖМN70ER_neutral_smileЖМN70ER_neutral_sadЖ(J)ClusterMean Difference(I-J)Std.ErrorSig.(a)95% Confidence Interval forDifference(a)Lower BoundUpper Bound124,75314,658,748-25,43734,94221-4,75314,658,748-34,94225,437122,02713,687,883-26,16130,21421-2,02713,687,883-30,21426,16112-4,75314,658,748-34,94225,437214,75314,658,748-25,43734,94212-2,02713,687,883-30,21426,161212,02713,687,883-26,16130,214125,54316,244,736-27,91438,99921-5,54316,244,736-38,99927,91412-11,29715,167,463-42,53519,9412111,29715,167,463-19,94142,53512-6,90415,965,669-39,78425,977216,90415,965,669-25,97739,7841210,08614,907,505-20,61540,78721-10,08614,907,505-40,78720,61512-14,76516,312,374-48,36018,8302114,76516,312,374-18,83048,36012-12,03315,230,437-43,40119,3342112,03315,230,437-19,33443,4011214,76516,312,374-18,83048,36021-14,76516,312,374-48,36018,8301212,03315,230,437-19,33443,40121-12,03315,230,437-43,40119,33412-19,80915,631,217-52,00212,3852119,80915,631,217-12,38552,00212-,22714,595,988-30,28629,83221,22714,595,988-29,83230,2861219,80915,631,217-12,38552,00221-19,80915,631,217-52,00212,38512,22714,595,988-29,83230,28621-,22714,595,988-30,28629,832Based on estimated marginal meansa Adjustment for multiple comparisons: Least Significant Difference (equivalent to no adjustments).159Multivariate TestsGenderМЖValueFHypothesis df Error df Sig.

Partial Eta SquaredPillai's trace,246 1,368(a)5,00021,000 ,276,246Wilks' lambda,754 1,368(a)5,00021,000 ,276,246Hotelling's trace,326 1,368(a)5,00021,000 ,276,246Roy's largest root,326 1,368(a)5,00021,000 ,276,246Pillai's trace,129,621(a)5,00021,000 ,685,129Wilks' lambda,871,621(a)5,00021,000 ,685,129Hotelling's trace,148,621(a)5,00021,000 ,685,129Roy's largest root,148,621(a)5,00021,000 ,685,129Univariate TestsDependent VariableGenderМN0ER_neutral_smileЖМN0ER_neutral_sadЖМN30ER_neutral_smileЖМN30ER_neutral_sadЖМN50ER_neutral_smileЖМN50ER_neutral_sadЖМN70ER_neutral_smileЖМN70ER_neutral_sadЖSum of Squares df Mean SquareContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastError60,230160,23014324,519 25572,98112,562112,56214324,519 25572,98160,230160,23014324,519 25572,98112,562112,56214324,519 25572,98181,918181,91817592,144 25703,686390,3681390,36817592,144 25703,686127,0981127,09816992,250 25679,690311,1641311,16416992,250 25679,690581,3471581,34717738,476 25709,539442,9301442,93017738,476 25709,539581,3471581,34717738,476 25709,539442,9301442,93017738,476 25709,5391046,364116289,474 25,158,004,022 ,883,001,105 ,748,004,022 ,883,001,116 ,736,005,555 ,463,022,187 ,669,007,458 ,505,018,819 ,374,032,624 ,437,024,819 ,374,032,624 ,437,0241046,364 1,606 ,217,060651,579,15816289,474 25651,579116289,474 25,158Sig.

Partial Eta Squared,105 ,74811046,364F,000 ,988,0001046,364 1,606 ,217,060651,5791,15816289,474 25651,579,000 ,988,0001605. Cluster * GenderEstimatesDependent VariableGender Cluster Mean Std. ErrorМN0ER_neutral_smileЖМN0ER_neutral_sadЖМN30ER_neutral_smileЖМN30ER_neutral_sadЖМN50ER_neutral_smileЖМN50ER_neutral_sadЖМN70ER_neutral_smileЖМN70ER_neutral_sadЖ95% Confidence IntervalLower Bound Upper Bound147,4088,46329,97864,837242,65511,96918,00567,305151,01511,96926,36575,665248,9886,63935,31562,662152,5938,46335,16370,022257,34511,96932,69581,995148,98511,96924,33573,635251,0126,63937,33864,685150,5439,37931,22769,858245,00013,26417,68372,317133,93013,2646,61361,247245,2277,35730,07460,380149,9149,21730,93068,897256,81813,03529,97183,664165,24813,03538,40192,094255,1627,23140,27070,054144,0009,41824,60463,396258,76513,31931,33586,195147,56513,31920,13574,995259,5987,38844,38374,814156,0009,41836,60475,396241,23513,31913,80568,665152,43513,31925,00579,865240,4027,38825,18655,617148,8499,02530,26267,436268,65812,76342,37294,943155,72512,76329,43982,011255,9527,08041,37170,533151,1519,02532,56469,738231,34312,7635,05757,628144,27512,76317,98970,561244,0487,08029,46758,629161Pairwise ComparisonsDependent VariableCluster1N0ER_neutral_smile21N0ER_neutral_sad21N30ER_neutral_smile21N30ER_neutral_sad21N50ER_neutral_smile21N50ER_neutral_sad21N70ER_neutral_smile21N70ER_neutral_sad2Mean Difference(I-J)Std.Error95% Confidence Interval forDifference(a)(I)Gender(J)GenderМЖ-3,60814,658,808-33,79726,582ЖМ3,60814,658,808-26,58233,797МЖ-6,33313,687,648-34,52121,854ЖМ6,33313,687,648-21,85434,521МЖ3,60814,658,808-26,58233,797ЖМ-3,60814,658,808-33,79726,582МЖ6,33313,687,648-21,85434,521ЖМ-6,33313,687,648-34,52121,854МЖ16,61316,244,316-16,84450,069ЖМ-16,61316,244,316-50,06916,844МЖ-,22715,167,988-31,46531,011ЖМ,22715,167,988-31,01131,465МЖ-15,33415,965,346-48,21417,547ЖМ15,33415,965,346-17,54748,214МЖ1,65614,907,912-29,04532,357ЖМ-1,65614,907,912-32,35729,045МЖ-3,56516,312,829-37,16030,030ЖМ3,56516,312,829-30,03037,160МЖ-,83315,230,957-32,20130,534ЖМ,83315,230,957-30,53432,201МЖ3,56516,312,829-30,03037,160ЖМ-3,56516,312,829-37,16030,030МЖ,83315,230,957-30,53432,201ЖМ-,83315,230,957-32,20130,534МЖ-6,87615,631,664-39,07025,317ЖМ6,87615,631,664-25,31739,070МЖ12,70514,595,392-17,35442,764ЖМ-12,70514,595,392-42,76417,354МЖ6,87615,631,664-25,31739,070ЖМ-6,87615,631,664-39,07025,317МЖ-12,70514,595,392-42,76417,354ЖМ12,70514,595,392-17,35442,764Sig.(a)Lower BoundBased on estimated marginal meansa Adjustment for multiple comparisons: Least Significant Difference (equivalent to no adjustments).Upper Bound162Multivariate TestsCluster12ValueFHypothesis df Error df Sig.

Partial Eta SquaredPillai's trace,190 ,988(a)5,00021,000 ,449,190Wilks' lambda,810 ,988(a)5,00021,000 ,449,190Hotelling's trace,235 ,988(a)5,00021,000 ,449,190Roy's largest root,235 ,988(a)5,00021,000 ,449,190Pillai's trace,186 ,957(a)5,00021,000 ,466,186Wilks' lambda,814 ,957(a)5,00021,000 ,466,186Hotelling's trace,228 ,957(a)5,00021,000 ,466,186Roy's largest root,228 ,957(a)5,00021,000 ,466,186Univariate TestsDependent VariableCluster1N0ER_neutral_smile21N0ER_neutral_sad21N30ER_neutral_smile21N30ER_neutral_sad21N50ER_neutral_smile21N50ER_neutral_sad21N70ER_neutral_smile21N70ER_neutral_sad2Sum of Squares df Mean SquareContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastErrorContrastError34,704134,70414324,519 25572,981122,6981122,69814324,519 25572,98134,704134,70414324,519 25572,981122,6981122,69814324,519 25572,981735,934117592,144 25,158,002,214 ,648,008,061 ,808,002,214 ,648,008735,934 1,046 ,316,040703,686,15817592,144 25703,686626,9971626,99716992,250 25679,69018,38816992,250 25679,69033,891133,89117738,476 25709,5392,12512,12517738,476 25709,53933,891133,89117738,476 25709,5392,125Sig.

Partial Eta Squared,061 ,80818,388F12,12517738,476 25709,539126,0881126,08816289,474 25651,579493,7611493,76116289,474 25651,579126,0881126,08816289,474 25651,579493,7611493,76116289,474 25651,579,000 ,988,000,922 ,346,036,012 ,912,000,048 ,829,002,003 ,957,000,048 ,829,002,003 ,957,000,194 ,664,008,758 ,392,029,194 ,664,008,758 ,392,0291635. Статистическая обработка фМРТ серии исследования5.1. Регрессионный анализ зависимости пикселей и правильных ответов от градациивыраженности признака по шкале FaceGen (10 точек).Регрессионный анализС нулевой точкойVariables Entered/Removed(b)Model Variables Entered Variables Removed MethodFaceGen(a)1.

Entera All requested variables entered.b Dependent Variable: rel_pov_presModel SummaryModelRR Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate,338(a)1,114,004,21891a Predictors: (Constant), FaceGenANOVA(b)Model1Sum of Squares df Mean SquareFSig.Regression,050 1,050 1,034 ,339(a)Residual,383 8,048Total,433 9a Predictors: (Constant), FaceGenb Dependent Variable: rel_pov_presCoefficients(a)UnstandardizedCoefficientsModelB1Std. ErrorStandardizedCoefficientstSig.Beta95% ConfidenceInterval for BLowerBoundUpperBound(Constant),528,1005,282 ,001,297,758FaceGen,022,022,338 1,017 ,339-,029,073a Dependent Variable: rel_pov_pres164rel _pov_pres = 0,67 + 0, 00 * FaceGenR-Square = 0,00Linear R egres sion0,60rel_pov_pres0,400,200,000,002,505,007,5010,00FaceGenБез нулевой точки.RegressionCoefficients(a)UnstandardizedCoefficientsModelB1Std.

Характеристики

Список файлов диссертации

Закономерности перестройки крупномасштабной нейронной сети головного мозга человека при распознавании лиц в условиях неопределенности
Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6418
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее