测量最常用的是使用问卷调查.信度分析主要就是分析问卷测量结果的稳定性,如果多次重复测量的结果都很接近,就可以认为测量的信度是高的.与信度相对应的概念是效度,效度是指测量值和真实值的接近程度.二者的区别是:信度只是描述测量工具的准确性,而效度描述测量工具的有效性,效度高信度一定高(有效一定准确),而信度高,效度不一定高(准确不一定有效) 基于信度分析而产生的测量理论分为两种,一种是真分数测量理论,另一种是概化理论真分数理论认为信度可以用以下公式表达:X=T+E,X为实测分数,T为真分数,E为随机误

今天要给大家分享的统计方法是马尔可夫多态模型,思路来源是下面这篇文章: Ward DD, Wallace LMK, Rockwood K Cumulative health deficits, APOE genotype, and risk for later-life mild cognitive impairment and dementia Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry 2021;92:136-142. 我们知道轻度认知损害

测试函数的模板实现 /// @file my_template.h /// @brief 测试数据类型用的模板实现 #ifndef MY_TEMPLATE_H_2016_0123_1226 #define MY_TEMPLATE_H_2016_0123_1226 template<int iArySize> void fnTestDataType() { char szBuf[iArySize] = {'\0'}; unsigned short wTmp = 0; int iTmp = 0;

版权声明:本文为博主原创文章,博客地址:,欢迎大家相互转载交流. 使用R语言做逻辑回归的时候,当自变量中有分类变量(大于两个)的时候,对于回归模型的结果有一点困惑,搜索相关知识发现不少人也有相同的疑问,通过查阅资料这里给出自己的理解. 首先看一个实例(数据下载自:http://freakonometrics.free.fr/db.txt) > db <- read.table("db.txt",header=TRUE,sep=";")> head(

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

  一.首先需要了解 1>mac 一般使用bash作为默认shell 2>Mac系统的环境变量,加载顺序为: 1.系统级别的 /etc/profile /etc/bashrc /etc/paths 2.用户级别的 ~/.bash_profile (mac用的) ~/.bash_login ~/.profile ~/.bashrc (这个linux用的) 加载规则: <1>/etc/profile,/etc/bashrc和/etc/paths是系统级别的,系统启动就会加载 <2

u-boot的环境变量用来存储一些经常使用的参数变量,uboot希望将环境变量存储在静态存储器中(如nand nor eeprom mmc). 其中有一些也是大家经常使用,有一些是使用人员自己定义的,更改这些名字会出现错误,下面的表中我们列出了一些常用的环境变量: bootdelay    执行自动启动的等候秒数     baudrate     串口控制台的波特率     netmask     以太网接口的掩码     ethaddr       以太网卡的网卡物理地址     bootfi

目录 什么是逃逸分析 为什么要逃逸分析 逃逸分析是怎么完成的 逃逸分析实例 总结 写过C/C++的同学都知道,调用著名的malloc和new函数可以在堆上分配一块内存,这块内存的使用和销毁的责任都在程序员.一不小心,就会发生内存泄露,搞得胆战心惊. 切换到Golang后,基本不会担心内存泄露了.虽然也有new函数,但是使用new函数得到的内存不一定就在堆上.堆和栈的区别对程序员"模糊化"了,当然这一切都是Go编译器在背后帮我们完成的. 一个变量是在堆上分配,还是在栈上分配,是经过编译器

语料库 本文语料库特指文本分类语料库,对应IDataSet接口.而文本分类语料库包含两个概念:文档和类目.一个文档只属于一个类目,一个类目可能含有多个文档.比如搜狗文本分类语料库迷你版.zip,下载前请先阅读搜狗实验室数据使用许可协议. 用Map描述 这种关系可以用Java的Map<String, String[]>来描述,其key代表类目,value代表该类目下的所有文档.用户可以利用自己的文本读取模块构造一个Map<String, String[]>形式的中间语料库,然后利用I

1.编程语言分类 机器语言:直接使用二进制指令直接编写程序,直接操作计算机硬件,必须考虑硬件细节 汇编语言:使用英文标签代替二进制指令去编写程序,直接操作计算机硬件,必须考虑硬件细节对,不过相比机器语言,已经更易被人所理解 高级语言:使用人能够理解的表达方式编写程序,通过操作系统间接地操作硬件,无需考虑硬件细节 高级语言分成编译型和解释型两种 编译型 类似谷歌翻译 编译过的程序在相同的平台下可以直接执行,但是平台一旦改变,就需要重新编译后才可以运行 解释型 类似同声传译 解释型语言,会将程序文件

两个变量之间存在确定性:关系和不确定关系(会存在一定的波动范围),就好比你的亲生母亲绝对只有一个,而你的亲叔叔可能有好几个(可以在1叔—4叔之间波动) 相关性一般分为   1:强正相关关系  (一个值会随着另一个值的增加而增加,增加幅度很明显) 2:弱正相关关系   (一个值会随着另一个值的增加而稍增加,增加幅度不太明显,但是有变化趋势) 3:负正相关关系  (一个值会随着另一个值的增加而减少,减少幅度很明显) 4:弱负相关关系   (同弱正相关关系一个原理) 5:非线性相关关系 (说明两个变量

例子1: ; void (^blk)(void) = ^(){ printf("in block %d[%p]\n", val, &val); //in block 10[0x100300020] }; val = ; printf("out block %d[%p]\n", val, &val); //out block 2[0x7fff5fbff82c] blk(); 例子2: __block ; void (^blk)(void) = ^(){

首先我只想问:为什么是协议?为什么面向协议编程?如果我们回到过去那段年少无知少不更事的面相对象编程时期,我们很多人最初学习的是Objective-C,这意味着我们免受多继承的专横.又或者你是这个房间里另一半喜欢C++的人,那么我们并没有受过多继承的启示,我们稍后将对其进行讨论. 单继承中,层次结构是线性的:你有父辈.子辈以及孙子辈一系列的继承树.当你回到树的顶端,所有的一切有一个单独的父辈.这使得层次干净,但同时你的确失去了合理使用多继承所带来的优势.在Swift中不能继承枚举和结构类型,只有类

前言 本文介绍机器学习分类算法中的K-近邻算法并给出伪代码与Python代码实现. 算法原理 首先获取训练集中与目标对象距离最近的k个对象,然后再获取这k个对象的分类标签,求出其中出现频数最大的标签. 而这个标签,就是分类的结果. 伪代码 对训练集做以下操作: 1. 计算训练集中各点与当前点之间的距离(本文采用最经典的欧式距离) 2. 按照距离递增次序对各点排序 3. 选取与当前点距离最小的k个点 4. 确定前k个点所在类别的出现频率 5. 返回前k个点出现频率最高的类别,即为分类结果. 特别说

$list=$cate->field("id,name,pid,path,concat(path,'-',id) as bpath")->order('bpath')->select(); 所以对于前台而言,控制器已经帮忙排好序了,至于如何让它变的更清晰,count是关键 我认为count也可以以path取值,它相当于一个在排序的基础上,使分类可视化更明了的一个工具...

这个漏洞有两个姿势.一个是不存在的时候一个是存在的时候. 经过测试该漏洞只在php5.2中存在,其余均不存在. 倘若在parse_str函数使用的代码上方未将其定义那么即存在变量覆盖漏洞否则不行. 还有一种就是如下所示: <?php $name = 'admin'; $sex = 'boy'; @parse_str($_GET['a']); echo $name; echo $sex; ?> 通过a参数传进去然后&用URL编码依旧可以变量覆盖.

相信很多人都看到过上面这种方块图,有点像"华夫饼图"的升级版,也有点像"热图"的离散版.我在一些临床多组学的文章里面看到过好几次这种图,用它来展示病人的临床信息非常合适,我自己也用R包或者AI画过类似的图.今天给大家演示一下,如何用ggplot2里面的geom_tile函数画这种图. 先构造一个练习数据集,假设有15个病人,每个病人有年龄.性别.症状.是否有RNA-seq和WES测序等信息. library(ggplot2) library(tidyverse) l

var  a = 9, b, c={age:9}, d; b = a; b = 19; console.log(a) console.log(b) d = c; d.age = 22; console.log(c.age) console.log(d.age) 函数参数的值传递 var a = 9, b = {name:'laoma',age:18} function demo (c1,c2) { c1 = 29; c2.name = '666' } demo(a,b) arguments不是数

Probit模型也是一种广义的线性模型,当因变量为分类变量时,有四种常用的分析模型: 1.线性概率模型(LPM)2.Logistic模型3.Probit模型4.对数线性模型 和Logistic回归一样,Probit回归也分为:二分类Probit回归.有序多分类Probit回归.无序多分类Probit回归. 我们再来回顾一下因变量为分类变量的分析思路,以二分类因变量为例,为例使y的预测值在[0,1]之间,我们构造一个理论模型: 函数F(x,β)被称为“连接函数”,如果连接函数为标准正态分布,则模型