一.相对危险度(RR)——队列研究中分析暴露因素与发病的关联程度 队列研究是选择暴露及未暴露于某一因素的两组人群,追踪其各自的发病结局,比较两组发病结局的差异,从而判定暴露因素与疾病有无关联及关联大小的一种观察性研究.通常,暴露可以指危险因素,比如吸烟.高血压,也可指服用某种药物.而事件可以是疾病发生,比如肺癌.心血管病,也可指服药后的治疗效果. RR也叫危险比(risk ratio)或率比(rate ratio),是反映暴露与发病(死亡)关联强度的最有用的指标.RR适用于队列研究或随机对照试验

1.相对危险度(relative risk,RR).指暴露于某因素发生某事件的风险,即A/(A+B),除以未暴露人群发生的该事件的风险,即C/(C+D),所得的比值,即RR=［A/(A+B)］/［C/(C+D)］,RR适用于队列研究或随机对照试验. 2.OR(odds ratio) 比值比.OR=(A/B)÷(C/D)=AD/BC.RR和OR两个公式的区别,A/(A+B) 指暴露于某因素发生某事件的风险:A/B 指暴露人群中病例的比例,C/D指非暴露人群中病例的比例,所以OR也被称为优势比.当疾

dubbo暴露服务有两种情况,一种是设置了延迟暴露(比如delay="5000"),另外一种是没有设置延迟暴露或者延迟设置为-1(delay="-1"): 设置了延迟暴露,dubbo在Spring实例化bean(initializeBean)的时候会对实现了InitializingBean的类进行回调,回调方法是afterPropertySet(),如果设置了延迟暴露,dubbo在这个方法中进行服务的发布. 没有设置延迟或者延迟为-1,dubbo会在Spring实例

Duboo 不单让我们可以像使用本地服务一样的使用远程服务,还设计了很多特性来满足我们平时开发时常见的场景,省却了我们不少麻烦,真是一款有良心的框架,下面针对这些场景和解决方案来具体解释下: 1.接口与参数都可以加一些验证,DUBBO自带了 2.Dubbo提供声明式缓存,以减少用户加缓存的工作量 <dubbo:reference interface="com.foo.BarService" cache="lru" /> 或 <dubbo:refer

使用场景:结果变量是类别型,二值变量和多分类变量,不满足正态分布  结果变量是计数型,并且他们的均值和方差都是相关的 解决方法:使用广义线性模型,它包含费正太因变量的分析 1.Logistics回归(因变量为类别型) 案例:匹配出发生婚外情的模型 1.查看数据集的统计信息 library(AER) data(Affairs,package = 'AER') summary(Affairs) table(Affairs$affairs) 结果:该数据从601位参与者收集了,婚外情次数,性别,年龄,

还记得上学那会老师专门敲了黑板,强调方差分析很重要..单因素方差分析(Analysis of Variance, ANOVA),如果变量多,就是多因素方差分析,还需要考虑到多重共线性, 也就是线性代数里的那些知识了. 现在写paper,基本上要用两种不同的方法做数据分析相互验证.比如用R和SPSS或者SAS,DPS之类. 但不论用什么方法,基本原理都是一样的,结果应该也一样. 首先,做方差分析的三大前提条件: 1.独立性 各样本必须是相互独立的随机样本 样本含量尽可能相等或相差不大 2.正态性

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1.什么是T test? t-test:比较数据的均值,告诉你这两者之间是否相同,并给出这种不同的显著性(即是否是因为偶然导致的不同) The t test (also called Student’s T Test) compares two averages (means) and tells you if they are different from each other. The t test also tells you how significant the differences

T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)进行许可,转载署名需附带本号二维码,不可用于商业用途,不允许任何修改,任何谬误建议,请直接反馈给原作者,谢谢合作! 命名与源起 “t”,是伟大的Fisher为之取的名字.Fisher最早将这一分布命名为“Studen

用户指南 入门 背景 需求 架构 用法 快速启动 服务提供者 服务消费者 依赖 必需依赖 缺省依赖 可选依赖 成熟度 功能成熟度 策略成熟度 配置 Xml配置 属性配置 注解配置 API配置 示例 启动时检查 集群容错 负载均衡 线程模型 直连提供者 只订阅 只注册 静态服务 多协议 多注册中心 服务分组 多版本 分组聚合 参数验证 结果缓存 泛化引用 泛化实现 回声测试 上下文信息 隐式传参 异步调用 本地调用 参数回调 事件通知 本地存根 本地伪装 延迟暴露 并发控制 连接控制 延迟连接 粘

Data Mining的十种分析方法: 记忆基础推理法(Memory-Based Reasoning:MBR)        记忆基础推理法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute),通常找寻最相似的案例来做比较.        记 忆基础推理法中有两个主要的要素,分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function).距离函数的用意在找出最相似的案例:结合函数则将相似案例的属性结合起来,以供预测之用.

dubbo用户指南-总结 入门 背景 随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进. 单一应用架构 当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本. 此时,用于简化增删改查工作量的 数据访问框架(ORM) 是关键. 垂直应用架构 当访问量逐渐增大,单一应用增加机器带来的加速度越来越小,将应用拆成互不相干的几个应用,以提升效率. 此时,用于加速前端页面开发的 We

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今天看到一篇不错的博文,有感,记录下来,相对来说讲到了本质,也很容易理解.https://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6509239.html 首先,老生常谈,还是那三大分布 T,卡方,F,(正态不是三大) T是厚尾的,对小样本量做检验,对于样本难获得的领域很有用,比如医药,生物,前面写过一个关于T检验的记录. 卡方检验用来做独立性检验和符合某个标准分布(正态检验) n个相互独立的随机变量服从正态分布,他们的平方和构成一个新的随机变量,服从卡方分布,n为自由度.

生命组学 生命起源经过复杂演化诞生了大量生物体及其基因组. 现今NCBI最大的基因组: 植物:糖松27.6G 动物:墨西哥蝾螈32.4G 大数据能做什么? 大数据时代如同大航海时代一样,需要具有与时代对应的能力. 用于应对人类挑战:eg:环境暴露组数据 现在的研究模式:知识挖掘---算法模型---数据整合 应用: NGDC:The National Genomics Data Center advances life & health sciences by providing open acc

推荐R语言界的国内大佬于淼写的代谢组学workflow,包含了大部分代谢组学(以及暴露组)的数据分析方法. Meta-Workflow 主要内容包括: Sample collection Pretreatment Principles of metabolomics data analysis Software selection Batch correction Annotation Omics analysis Exposome 顺便附上大佬的博客: https://yufree.cn/ 科

说点题外话. Coding中我们总是经历着这么几个过程. 学会使用: 不管是API也好, 开源库也好. 总是在最开始的学会去用. 了解实现原理: 可能会因为一些不兼容, 代码的异常状态的处理不够完美等需要查看实现并修改, 或者因为你有一个好奇心向窥探一下内部实现.. 这时我们开始试着去阅读, 试着去理解. 是否可以自己写一个更好的?: 这个时候你可能已经熟悉了一个模块需要如何去写. 如何构造出一个别人没有或者扩展了新功能的一个小Demo. 终极目标: 写出了一个功能效果更酷的Demo, 但是这个

今年负责一个老产品新团队,和几年前的指标组一样,现在的团队没有采用什么研发方法,于是我开始了团队的看板之旅. 12月22日给材价整个部门的产品研发相关人员做了一次kanban工作坊培训,    以及敏捷导入前的动员 第二天晚上,23日,我基于目前团队现状设计了一张看板卡片,样子如下图所示: 不熟悉的人看了这卡片估计也不知道如何用,所以我现在简单说一下这个卡片的设计. 看板卡片的设计 整个卡片基于敏捷中的故事卡片设计,简短的名称让团队马上知道要做什么,使用故事的写法“作为...,我想...,是为了

题目描述 小 A 和小 B 决定利用假期外出旅行,他们将想去的城市从 1 到 N 编号,且编号较小的 城市在编号较大的城市的西边,已知各个城市的海拔高度互不相同,记城市 i 的海拔高度为 Hi,城市 i 和城市 j 之间的距离 d[i,j]恰好是这两个城市海拔高度之差的绝对值,即 d[i,j] = |Hi− Hj|. 旅行过程中,小 A 和小 B 轮流开车,第一天小 A 开车,之后每天轮换一次.他们计划 选择一个城市 S 作为起点,一直向东行驶,并且最多行驶 X 公里就结束旅行.小 A 和小 B

转载 http://blog.chinaunix.net/uid-24774106-id-3379478.html    linux进程调度之 FIFO 和 RR 调度策略 2012-10-19 18:16:43 分类: LINUX 作者:manuscola.bean@gmail.com 博客地址:bean.blog.chinaunix.net   最近花了10几天的时间,将linux进程调度相关的内核代码看了两遍左右,也看了一些讲述linux进程调度的一些文章,总想写个系列文章,把进程调度全景