Stat - 随笔分类 - Iving

歪曲真相

摘要：1. 改变纵轴单位刻度的长度。造成差异比较大的视觉。 2. B车优于A车，没有考虑分布。阅读全文

posted @ 2023-05-21 21:06 Iving 阅读(45) 评论(0) 推荐(0)

摘要：第一章 1. 研究试验也叫前瞻性研究。可以证明因果关系，试验设计会控制混杂变量。 1.1 随机双盲/随机随机试验把混杂因素尽可能均分在各个实验组，每个组在基线时，变异一致。尽量让研究干预成为唯一的影响因素。也就是在零假设下，只存在抽样误差，而基线时每个组中变异基本相同，进而计算得到这种样本的概阅读全文

posted @ 2022-11-12 17:08 Iving 阅读(322) 评论(0) 推荐(0)

一般线性模型，广义线性模型，广义可加模型，多水平模型

摘要：1. 一般线性模型 y是反应变量，结局变量，观测变量等等。 x是自变量，解释变量，预测变量等等。注意： X和Y之间的关系是线性的，Y必须是定量数据。 2. 广义线性模型 g(u)是连接函数，而不是反应变量本身在线性回归中，g(u)是反应变量本身，是u 在logic回归中，g(u)是根据阳性率p变阅读全文

posted @ 2022-05-17 14:45 Iving 阅读(2212) 评论(0) 推荐(0)

统计模型总结 - GLM的理解

摘要：最近遇到一个问题，如果因变量为一个连续变量（如胰岛素水平），主要考察的变量为分组变量（如正常血糖组，前糖尿病组，糖尿病组三组），现在的目的是想看调整多种变量（包括多个连续性变量和分类变量）后，胰岛素水平是否一致。一开始的思路想到的是采用GLM进行协方差分析来解决。但是有觉得似乎不是很对，因为经典的协阅读全文

posted @ 2021-12-05 12:24 Iving 阅读(1662) 评论(0) 推荐(0)

混合模型 - Mixed

摘要：混合模型也叫随机模型，多水平模型。重复测量是多水平模型一个特例。随机语句通常用于对对象之间的变化进行建模，而重复语句通常用于对对象内的变化进行建模。也就是REPEATED 和 RANDOM语句。随机效应 VS 固定效应简单介绍了两种效应。 1. 这是线性模型，残差服从均值为0，方差为sigma 阅读全文

posted @ 2021-11-21 22:39 Iving 阅读(1037) 评论(0) 推荐(0)

临床统计方法汇总

摘要：对本站分享的统计方法的汇总连接，方便查看。 1. 统计基础基础之所以是基础，不是因为简单，是因为重要，在哪都可以用到。 1.1 两类错误 1.2 假设检验 - 参数检验非参数检验 - 置信区间 1.3 方差齐性 1.4 统计基础解释 1.5 统计基础标准误无偏估计量等 1.6 统计几点思考阅读全文

posted @ 2021-11-18 09:13 Iving 阅读(670) 评论(0) 推荐(0)

线性相关系数总结

摘要：1. 定量资料相关 1.1 . Pearson相关系数正态分布，定量资料的线性关系 1.2. Spearman相关系数非正态分布的定量资料或等级资料间的相关性。 1.3. 偏相关是去掉其它因素的混杂，是两个变量间的“纯正”线性关系。 1.4 方差是自己对自己的关系。协方差是变量间的的关系。阅读全文

posted @ 2021-11-17 23:18 Iving 阅读(1381) 评论(0) 推荐(0)

统计几点思考

摘要：假设检验、方差齐性、两类错误、各种效应、统计学基础解释中分别介绍的一些统计学方法。本篇属于一些杂谈： 1. 为什么需要多因素分析？假设需要分析 A B因素，如果只分析A因素，那么B因素的变异会被纳入到残差中，又因为B因素对因变量/反应变量的影响不同，会导致残差不"纯"，影响试验结果。说白了就是阅读全文

posted @ 2021-11-13 16:47 Iving 阅读(57) 评论(0) 推荐(0)

SAS 正态性检验

摘要：data onetest; input patno wt_kg ht_cm @@; bmi = wt_kg / ((ht_cm/100)**2); datalines; 1 101.7 178 2 97.1 170 3 114.2 191 4 101.9 179 5 93.1 182 6 108.1 阅读全文

posted @ 2021-11-12 15:24 Iving 阅读(2452) 评论(0) 推荐(0)

SAS生存分析 CIF 和S(t) H(t)关系

摘要：S(t):生存函数 h(t): Hazard Ratio H(t): Cumulative Hazard Ratio CIF就是1-S(t) 阅读全文

posted @ 2020-09-05 10:30 Iving 阅读(605) 评论(0) 推荐(0)

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