03 2014 档案
摘要:关于多重比较校正,虽然曾经查过很多东西,也大概记住一些,但最近发现没留下多少正确的印象。所以又温习了一遍,稍加整理,留备后用。当然,这些还是我自己的理解,如果有不对的地方,还请指出 :)主要内容均来自wikipedia以及这个网页.假设我们手上有一枚硬币,想通过抛10次硬币的方法检验它的金属分布是否...
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摘要:啤酒和尿布的故事是关联分析方法最经典的案例,而用于关联分析的Apriori算法更是十大数据挖掘算法之一(http://www.cs.uvm.edu/~icdm/algorithms/index.shtml,这个排名虽然是几年前的调查结果,但是其重要性仍可见一斑)。本文以《R and Data Min...
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摘要:支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)作者:July、pluskid ;致谢:白石、JerryLead出处:结构之法算法之道blog。前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和...
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摘要:主成分分析常常用于基因组全序列表达研究,但是,到底什么是主成分分析?如何将这种方法用于对高维度数据的分析中呢? 生命科学研究中采用的一些测定方法,对每个样品所采集的数据的变量要多于所测定的样品数。例如,DNA芯片及质谱仪可以对上百个样品中数以千计的mRNAs或蛋白质水平进行测定。诸如此类的高维度测定...
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摘要:贝叶斯Meta分析(Bayesian Meta-Analysis)是近年来基于贝叶斯统计发展起来的一种新型的Meta分析方法,主要采用“马尔科夫链—蒙特卡罗”(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法、使用WinBUGS软件进行。1、 起源与发展英国数学家Bayes T于17...
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摘要:在临床实践中,经常会碰到没有直接比较的证据或者需要从众多干预措施中选择对患者最佳措施的情况,此时,研究者往往会从随机对照试验(RCT)中寻找间接证据,这就形成了间接比较的Meta分析或多种干预措施比较的Meta分析(网状Meta分析)。1、间接比较Meta分析间接比较(indirect compar...
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摘要:观察性研究(observational study)又称非实验性研究(non-experimental study),是指没有加入研究人员的任何干预(试验的或其他方面)措施,允许事件自然发展的研究过程 ,与随机对照试验相比,观察性研究更容易受到偏倚风险影响,发生选择性偏倚的风险大于实验性研究。观察性...
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摘要:meta分析是对原始研究的二次综合分析与评价,其质量受纳入原始研究质量"评价的方法"评价者的知识水平及观点的影响。若 meta分析纳入的原始研究质量低,且未对原始研究方法学质量进行正确评价,meta分析的结果和结论可能是不正确的,从而对临床实践造成误导,因此,对 meta分析纳入的原始研究质量进行严...
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摘要:1、编程软件(1)StataStata软件是基于C语言的一个功能强大而又小巧玲珑的统计分析软件,最初由美国计算机资源中心研制,现为stata公司的产品。(2) R软件R软件是基于S语言的一种免费开放式的统计编程环境,由auckland 大学 Ross Ihaka 和Robert Gentlemen及...
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摘要:证据是循证医学( Evidence-based medcine,EBM) 的核心,基于随机对照试验( RCT) 的系统评价/meta分析是当前公认的最高级别证据。meta分析在医学领域应用最为广泛,应用最多的是对干预性的随机对照试验的评价,在观察性研究和交叉对照研究中也得到推荐。1、单组率的meta...
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摘要:主成分分析(principal components analysis, PCA)是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数,同时...
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摘要:为了清楚整理马尔可夫相关概念,做了下笔记,首先抛出一些概念:1 【马尔可夫性质 马尔可夫过程 马尔可夫链】概念:其未来由现在决定的程度,使得我们关于过去的知识丝毫不影响这种决定性。这种在已知“现在”的条件下,“未来”与“过去”彼此独立的特性就被称为马尔可夫性,具有这种性质的随机过程就叫做马尔可夫过程...
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摘要:OverviewPower analysis is an important aspect of experimental design. It allows us to determine the sample size required to detect an effect of a give...
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摘要:主成分分析(principal components analysis, PCA)是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数,同时...
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摘要:数据挖掘的R包和函数的集合1、聚类常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana基于模型的方法: mclust基于密度的方法: dbscan...
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