孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效(power)和样本量计算 1 统计功效(power)概念 统计功效(power)指的是在原假设为假的情况下,接受备择假设的概率. 用通俗的话说就是,P<0.05时,结果显著(接受备择假设); 在此结论下,我们有多大的把握坚信结果的显著性,此时需要用到power来表示这种"把握". 统计功效(power)的计算公式为 1-β. 说到β,要提一下假设检验中的一型错误和二型错误. 一型错误,用 α 表示,全称 T

方差分析与两样本T检验. 1.首先可以看到方差分析(ANOVA)包含两样本T检验,把两样本T检验作为自己的特例.因为ANOVA可以比较多个总体的均值,当然包含两个总体作为特例.实际上,T的平方就是F统计量(m个自由度的T分布之平方恰为自由度为(1,m)的F 分布.因此,这时候二者检验效果完全相同.T 检验和 ANOVA 检验对于所要求的条件也相同: 1)各个组的样本数据内部要相互独立,2)各组皆要正态分布3)各总体的方差相等.上述这3个条件完全相同. 2.如果说要指出差别,则区别仅在下列一点上:

表达矩阵 要做两两样本的相关性散点图,并计算标明相关系数. 编写函数要点: 直接在aes中传参是不行的 线性回归表达式 函数 方法1:用!!ensym myplot <- function(indata, inx, iny){ nms <- names(indata) x <- nms[inx] y <- nms[iny] regression <- paste0(x, " ~ ", y) dat.lm <- lm(as.formula(regres

/** * 求一个数的乘方 * 求x^y,y是一个正整数. 设计算器仅仅能计算两数相乘,不能一次计算n个数相乘. * 知:2^5=(2^2)^2*2; 2^6=(2^2)^3=((4)^2)*4; 2^8=(2^2)^4= (4^2)^2= 16^2 * 得到规律:x^y= (x^2)^(y/2),定义a=x^2,b=y/2, 则得到形如: x^y= a^b; * y假设是奇数,则分解的最后还要再乘以a(如上面2^6分解成4^3时):x^y=a^b*x. * * 用递归来解:那么每次x都传入一个

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57861350 计算个体占总体的比例是一个很常见的分析方式,它很简单,就是两个数字相除,但是当需要计算的维度.总体的范围发生动态变化时,如何灵活且快速的计算出各种占比,还是需要动一点心思的. 本文就通过 DAX 中的 ALL 和 ALLSELECTED 函数来看看在 PowerBI 中是如何快速计算出各种占比的. 数据为虚拟的某网上商城的电子产品的销售记录,我们根据销售额指标来计算某产品的占总体或者类别的比例. 首先写一个销售额的度量值

如 病人ID      入院日期                出院日期 00001      2016-09-01          2016-09-10 00001      2016-09-15          2016-09-30 计算病人00001  是否10天内再次入院 select b.patient_id, trunc(b.admission_date_time)-trunc(d.discharge_date_time) from (select a.patient_id ,a

题目:编写一个生成器函数myeven(start, end),采用迭代器逐次实现[start, end)范围内的偶数计算2 4 6 8. ... def myeven(start, end): while start < end: if start % 2 == 0: yield start start += 1 return "生成偶数结束" gen = myeven(1, 10000) #生成迭代器 it = iter(gen) v = next(it) print(v) v

题目:编写一个生成器函数myprimes(start, end),实现[start, end)范围内的所有素数计算2 3 5 7. ... 第一 常规函数方法 方法1 def myprime(num): if num == 1: return False elif num == 2: return 2 for i in range(2, num): if num % i == 0: return False return num def myprimes(start,end): for i in

https://www.cnblogs.com/hjianguo/p/6041617.html 如 病人ID      入院日期                出院日期 00001      2016-09-01          2016-09-10 00001      2016-09-15          2016-09-30 计算病人00001  是否10天内再次入院 select b.patient_id, trunc(b.admission_date_time)-trunc(d.d

package jvxing; public class Jvxing { //成员变量 private double width; private double chang; public double getWidth() { return width; } public void setWidth(double width) { this.width = width; } public double getChang() { return chang; } public void setC

//矩形父类 package d922A; public class Rect { private double l,w; Rect(double c,double k) { l=c; w=k; } public double s() { return w*l; } } ///立方体类 package d922A; public class Rect1 extends Rect { private double h; Rect1(double c, double k,double g) { su

不多说,直接上干货! import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计

ll_intime_y = year(date(this.object.in_factory_day[row])) ll_intime_m = month(date(this.object.in_factory_day[row])) ll_intime_d = day(date(this.object.in_factory_day[row])) ll_now_y = year(today()) ll_now_m = month(today()) ll_now_d = day(today()) l

DateTime dt1; DateTime dt2; int days=(dt2.Date-dt1.Date).Days;   或者 TimeSpan ts = dt2 -dt1;            ts.Days  //这是相差的天数            ts.Hours     //这是相差的小时数,           ts.Minutes    //这是相差的分数

好多同学询问孟德尔随机化的问题,我再来尝试着梳理一遍,希望对大家有所帮助,首先看下图1分钟,盯着看将下图印在脑海中: 上图是工具变量(不知道工具变量请翻之前的文章)的模式图,明确一个点:我们做孟德尔的时候感兴趣的是x和y的关系,也就是小b,但是我们直接去跑x对y的回归肯定是不对的,因为有很多的U,因此我们借助工具变量G(关于工具变量我们之前的文章有详细的解释,请自行查阅),去估计我们感兴趣的小b. 现在有天然良好的工具变量G,也就是我们的基因变量,此时有上面的图,再次重申:我们感兴趣的,最终希望

Decoders Matter for Semantic Segmentation:Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation https://www.yuque.com/lart/papers 动机 语义分割领域最常用的编解码方案中, 上采样是一个重要的环节, 用来恢复分辨率. 常用的是, 双线性插值和卷积的配合. 相较于具有一定的棋盘效应的转置卷积, 双线性插值简单快捷, 而且配合后续卷积, 也可以实现和转置卷积类

线性回归是最贴近生活的数据模型之一 简单的线性回归 简单的线性回归公式如下: 从公式中我们可以看出,简单线性回归只有一个自变量x1,b1是自变量的系数,y是因变量.x1可能是连续型或者离散型的数据,所以我们需要通过x1找出最合适的系数b1从而得到关于因变量y的曲线. 我们下面用一个例子来说明,这是一个关于工作经验与薪水之间关系的表格.分布如下图所示 我们很容易看出这是符合一个线性回归的模型,下面我们就要做出回归的函数并且对未来数据进行预测. # Importing the libraries i

根据研究设计和资料的性质有单个样本t检验.配对样本t检验.两个独立样本t检验以及在方差不齐时的t'检验 单样本t检验 单样本t检验(one-sample t-test)又称单样本均数t检验,适用于样本均数$\overline{X}$与已知总体均数$\mu_{0}$的比较,其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数µ是否与已知总体均数$\mu_{0}$有差别 已知总体均数$\mu_{0}$, 一般为标准值.理论值或经大量观察得到的较稳定的指标值 单样本t检验用于总体标准差σ未知的资料,其统计值t 其

函数说明: 1. cosing_similarity(array)   输入的样本为array格式,为经过词袋模型编码以后的向量化特征,用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型,并对每一个文章内容做词统计以后, 我们如果要判断两个文章内容的相关性,这时候我们需要对数字映射后的特征做一个余弦相似度的匹配:即a.dot(b) / sqrt(a^2 + b^2) 在sklearn中使用metrics.pairwise import cosine_similarity 代

系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力. 4.4 多样本单特征值计算 在前面的代码中,我们一直使用单样本计算来实现神经网络的训练过程,但是单样本计算有一些缺点: 很有可能前后两个相邻的样本,会对反向传播产生相反的作用而互相抵消.假设样本1造成了误差为0.5,w的梯度计算结果是0.1:紧接着样本2造成的误差为-0.5,w的梯度计算结果是-0.1,那么前后两次更新w就会产生互相抵消的作用. 在样本数