Exercise and diet play a key role in brain health. Sandrine Thuret says studies suggest eating plant-based foods containing polyphenol and crunchy foods, like apples, can support the production of new neurons. #AskaNeuroscientist@thudrine
Depression doesn't respond to treatment in the same way for everyone. A new @dgsomucla study found that repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), a noninvasive brain stimulation therapy, may strengthen the brain circuits involved in self-control & decision-making. The findings offer new insight into how brain stimulation could support mental health treatment. @dgsomucla is helping advance brain stimulation research. Read more here: https://t.co/tws6L0kOrX! #UCLA #neuroscience #mentalhealth #brainstimulation
Caminar parece un acto simple, pero es una de las expresiones más complejas del sistema nervioso. Cada paso integra corteza cerebral, cerebelo, médula espinal y nervios periféricos. Hoy, sensores, inteligencia artificial y análisis digital permiten detectar alteraciones sutiles antes de que sean evidentes en la clínica. Quizá ha llegado el momento de considerar la marcha como el sexto signo vital: una ventana privilegiada a la salud del cerebro.
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La #UNAM se consolida como la universidad mexicana mejor posicionada en el mundo, de acuerdo con la edición 2027 del QS World University Ranking, al destacar en las dimensiones de reputación académica, empleabilidad y sus redes internacionales de investigación.
¡Goya!
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Mucho cuidado con este sujeto en CDMX, mensaje de una persona que vivió un lamentable suceso 👇
Por motivos de mi seguridad y la de mi familia no dire mi nombre, pero hola soy "M" y quiero denunciar a este tipo ya que el dia 1 de Junio del presente año pedi un viaje en uber que iba del toreo a parque Delta, al llegar y abordar el vehiculo todo normal lo raro empezo cuando sobre periferico en la desviación que te saca a viaducto no se incorporo se siguio derecho, en ese momento le dije "oye ya te pasaste" el tipo sin decir nada subio su retrovisor y finalizo el viaje, seguia avanzando y yo le grite "oye 3stupidö ya te pasaste a donde me llevas?" no contesto y siguio avanzando en eso me percate que no tenia pantalón solo tenia una toalla tapandole las piernas, luego en mi teléfono vi el maps y decia desviación a toluca y fue cuando entre más en pánico ya que no sabia que hacer, le llame a una amiga del trabajo para decirle que le mande mi ubicación en tiempo real y llamara una patrulla ya que el del uber no se a donde me llevaba y no me dejaba bajar, seguia avanzando y en eso vi que metros adelante había un semáforo en rojo y carros parados por lo cual este tipo se puso atras de un taxi y yo abri la puerta del carro y si abrió, no tenia los seguros, en eso le grito "eres un idiötä a donde me querias llevar p3nd3jo" y sin decirme nada se arranco, unas señoras que estaban en la parada de autobus vieron todo y me dijeron "tranquila aqui estas segura" ya no pude más y llore de coraje y de miedo, no sabia ni donde estaba, al preguntar me dijeron que periférico y barranca del muerto, llame a mi trabajo para avisar, cuando pude tranquilizarme tome un taxi hacia mi trabajo compartiendo mi ubicación tiempo real, al llegar pedi permiso para levantar mi denuncia y asi lo hice siguiendo todos los protocolos, tristemente la fiscalía y la aplicación me dan largas y largas aun asi no voy a desistir, por favor les pido que me ayuden a compartir y difundir para que este degenerado no siga haciendo de las suyas.
GRACIAS A DIOS SOY AFORTUNADA Y PUEDO CONTARLO, PERO HAY MUCHAS PERSONAS, EN SU MAYORÍA MUJERES, QUE NO LOGRAN REGRESAR A CASA CON SU FAMILIA.
Quiero hacer viral a este desgraciado enfermo para que tú, tu hija, tu familia o cualquier persona no viva momentos de angustia como lo viví yo.
🐍 Python Basics: A Practical Introduction to Python 3
In a nutshell:
➡ Installing & Running Python
➡ Python 3.9 Fundamentals:
➡ Real-World Practical Usage of Python:
➡ Intermediate Python Concepts
➡ Real-World Practical Usage of Python
➡ And More
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Bootstrap resampling is a powerful nonparametric method used to estimate metrics, such as the mean and standard deviation, by generating multiple simulated samples from a single data set. Unlike parametric methods, bootstrapping doesn't rely on assumptions about the underlying data distribution, making it especially versatile and robust.
Handled correctly, bootstrapping offers significant benefits:
✔️ Improved Accuracy: By simulating numerous samples, bootstrapping reduces bias and increases the reliability of estimates like the mean and standard deviation.
✔️ Versatility: Works well even when you don't know the distribution of your data, making it applicable in various scenarios.
✔️ Confidence Intervals: Provides a straightforward way to calculate confidence intervals for your estimates, giving a better understanding of the variability.
However, if not applied carefully, bootstrapping can lead to challenges:
❌ Computational Intensity: Bootstrapping requires significant computational resources, especially with large data sets or complex calculations.
❌ Misleading Results: Incorrect implementation or poor understanding of the method can result in misleading conclusions.
The accompanying visualization illustrates the distribution of bootstrapped means compared to the original mean and includes 95% confidence intervals. You can observe how the bootstrapped mean closely aligns with the original mean, with the confidence intervals indicating the precision of the estimate.
To implement bootstrapping in practice:
🔹 R: Use the boot package. Functions like boot() help perform bootstrapping easily and effectively.
🔹 Python: The scipy.stats and numpy libraries offer tools for resampling and calculating bootstrapped estimates, such as bootstrap().
For those interested in learning more about statistical methods like bootstrapping, consider enrolling in my online course on Statistical Methods in R. This course covers bootstrapping and other essential topics in detail. For more information, visit this link: https://t.co/7YQCRDKSPO
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Ha fallecido a los 56 años Marjane Strapi, la autora de "Persépolis".
Dice la nota de la familia: "Marjane Satrapi murió de tristeza poco más de un año después del fallecimiento de Mattias Ripa, su marido y el amor de su vida".
Python Full Course for Beginners | Complete All-in-One Tutorial
This Python Full Course for Beginners is an all-in-one beginner tutorial and complete course full of nearly 9 hours of Python code and instruction to level up your programming skills. This course teaches all of the Python fundamentals. View this Python full course tutorial as a Python video textbook with 23 clearly defined chapters.
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When planning a statistical study, it is important to find a balance between a large enough sample size to detect meaningful effects and the efficient use of resources. Sample size calculation using power analysis is a key tool for achieving this balance.
Power analysis allows you to determine how many observations are needed to detect an effect of interest with a given probability while controlling the significance level. It shows how quantities such as effect size, alpha level, statistical power, and sample size are related, making it an essential method for study planning.
Advantages of power analysis:
🔹 Helps determine an appropriate sample size before collecting data
🔹 Clarifies the relationship between effect size, alpha level, power, and sample size
🔹 Supports efficient use of time, budget, and other resources
🔹 Reduces the risk of underpowered studies
🔹 Makes study planning more transparent and scientifically sound
I recently released a new module in the Statistics Globe Hub that explains how to perform sample size calculation using power analysis. The module includes a video lecture, practical examples, and exercises to help you apply the method step by step in R.
The image below illustrates these relationships. On the left, you can see the connection between the null hypothesis, the alternative hypothesis, the critical value, and statistical power. On the right, the charts show how the required sample size changes depending on the effect size. In general, smaller effects require larger samples to be detected reliably.
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