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（17） ~BL的分布→洛杉矶→描述零模型的a（y，y）值原则上可以使用数值方法或近似分析方法获得。由于这种分布的非高斯性，我们在这里求助于更实用的抽样技术。因此，我们使用eqn。（13） 和（17）生成零辅助矩阵网络，并推广集合OhmL→L（y，y）来估计全部分布。一般观察元素BL→洛杉矶→a（y，y）被认为具有统计意义，这取决于我们可以从零假设下的分布推断出的p值。统计显著性的特定阈值和生成的集合大小因所执行的练习而异（如文本中突出显示的）。回想一下，阈值和集合大小这两个选择并不是不相关的：我们想要测试的阈值越高，我们需要的样本就越大。至少，如果我们设置了99%的阈值，我们自然需要至少100个零模型实现来区分克服阈值的经验点，然而，至少需要1000个实现来测试99.9%的阈值。如果我们想测试一个特定的链接，这个简单的最小值是不够的，但当我们只想从一个大样本中检查重要链接的份额时，如正文的图1所示，这就足够了。这是上一次练习的情况，其结果在正文的图4中报告。在这里，我们定义了一对层（L，L）和一个给定的聚合级别。然后，对于给定的时滞y、 我们设置了信噪比ΦL的测量值→L(y） 等于不同年份y中矩阵中观察到的重要联系的平均百分比→L（y，y+y） 使用95%的阈值。

因此，我们预计ΦL→L(y） “未找到信号时为5%”。分析规模在执行各种练习时，分析规模（即数据的聚合级别）至关重要。事实上，即使我们没有在符号中明确它，任何分析都可以在不同的聚合级别上以多维度进行。首先，简单地说，我们可以沿着不同的活动在不同的聚合上进行分析。在非常广泛的聚合中，我们可以将“物理学”视为一项科学活动，而在更广泛的聚合中，我们可以将物理学的任何子领域视为一项活动。其次，我们可以计算不同地理聚合的共现情况：我们可以查看两种活动是否在同一国家或同一地区同时发生。第三，我们可以查看不同时间的聚合：我们可以计算原始矩阵WT（y），查看一个月、一年或五年内产生的专利。观察尺度的选择可以是考察特定效果的一个相关因素：例如，国家一级开展活动所需的能力，如“有效的安全和教育”，可能与地方一级所需的能力，如“基础设施”或特定的“气候条件”大不相同。在其他情况下，观察尺度的选择主要取决于我们对或多或少细粒度结果的特定兴趣。例如，正文的图3中显示了这一点，在图3中，我们查看了以不同的技术分辨率启动“台式计算机”出口所需的技术领域。然而，有一些实际原因限制了可以访问的可能解决方案。数据可用性确实是一个决定性问题。

例如，虽然可以通过查找发明人地址和受让人公司地址，以任何不同的规模将专利分配给一个地区，但出口是由海关记录的，因此不容易在较低的地理分辨率下获得。一般来说，如果我们同时查看科学论文、专利和出口，则通用地理分辨率不能超过国家，时间间隔不能短于一年。第二个制约因素是我们测试的统计能力。活动或时间分辨率越高，验证每个链接所需的信噪比越低。这是因为在短时间内，特定类型的活动将减少，因此随机性可以发挥重要作用。因此，我们有一个权衡原则，一种不确定原则：如果我们对特定活动感兴趣，我们必须通过汇集不同年份来增加时间窗口。这可以通过对时间间隔内年份的矩阵求和来实现，也可以通过将同一国家的不同年度观测值作为不同行进行叠加来实现，如【15】所示。这就是我们在报纸上所说的，我们收集不同的耳朵。相反，如果我们对实时分析感兴趣，如主文档中的分析生成图4，我们要么关注非常聚合的领域，要么像在该分析中那样，我们忽略特定领域，我们意味着关注重要领域的数量。

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