流行病学研究常见的分析就是相关性分析了. 相关性分析某种程度上可以为我们提供一些研究思路,比如缺乏元素A与某种癌症相关,那么我们可以通过补充元素A来减少患癌率.这个结论的大前提是缺乏元素A会导致这种癌症,也就是说元素A和癌症有因果关系. 但实际上,元素A和癌症有相关性,不代表他们之间就有因果关系.也有可能是患癌症的人同时有其他的并发症,这种并发症会导致元素A缺乏. 再比如,研究表明,大胸女生与不爱运动相关.那么,到底是因为胸大的女性不爱运动,还是因为不爱运动导致胸大(肥胖). 如果不做其他分析,

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

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

主要知识点: 在做下钻分析时的排序     需求,以颜色进行bucket,这里bucket里面的doc以其各品牌的平均价格排序,     GET /tvs/sales/_search { "size": 0, "aggs": {"group_by_color": { "terms": {"field": "color"}, "aggs": {"group_b

spyder 使用pylint这个第三方库进行代码检查,其实pylint使用的代码规范默认也是pep8,不过该库还有 其它用途,在这里我专门写写在代码分析时,如何指定配置文件 一般来说,使用spyder进行代码分析后,结果信息展示如下: 但一般来说,有些规则我们其实时不想要的,比如C0301(单行长度不超过89)等等,如何跳过呢? 此处提供一个方案: 1)生成pylint.conf文件 pylint --persistent=n --generate-rcfile > pylint.conf 2

http://bbs.tianya.cn/post-stocks-612892-3.shtml ————看了一页就感觉没什么太大的意义 选时重于选股 这是一条股市生存的基本法则 看看天涯真正的高手 现在都选择了休息 最不济也是轻仓 所以 这些劳什子最好等到下一个牛市再拿来摆弄吧 近日收到很多朋友发来消息,希望转载笔者的文章,在此非常感谢这些朋友对"异动的K线"的厚爱,转载的时候请注明转载二字和原创文章来自新浪博客"异动的K线".在此感谢 .因平时工作时间很紧,如文章

若要转载本文,请务必声明出处:https://www.cnblogs.com/zhongyuanzhao000/p/11686633.html 起因: 最近正在尝试SonarQube的简单使用,但是当在项目的根目录执行命令sonar-scanner时,出现了报错如下: ERROR: Unable to create symbol table for : /usr/local/workspace/simple-java-maven-app/src/main/java/com/mycompany/a

View - Open Subviews - Local Type - INSERT键 - 输入新结构体 - 右击"Synchornize to idb" 之后再分析处按 T 就可以看到该结构体,进行解析.

在进行对loadrunner进行执行脚本的情况下,那么就需要在脚本中进行添加为思考时间,这样才更符合人为的脚本时间,那么在进行执行压力的过程中,思考时间是需要开启的,完成之后为了便于分析那么就需要把思考时间去掉,以便更好的分析报告. 在进行生成的报告的界面中,进行点击菜单中”file“的选项菜单.然后就会弹出了下拉菜单中进行选择为“set global filter”的选项.

加载 如何利用索引和主存储,是一种两难的选择. 选择不使用索引,只使用主存储:除非查询的字段就是主存储的排序字段,否则就需要顺序扫描整个主存储. 选择使用索引,然后用找到的row id去主存储加载数据:这样会导致很多碎片化的随机读操作.(ES检索出来的一堆ID,然后根据这些ID去数据库里取东西就是碎片化的磁盘操作!) 没有所谓完美的解决方案.MySQL支持索引,一般索引检索出来的行数也就是在1~100条之间.如果索引检索出来很多行,很有可能MySQL会选择不使用索引而直接扫描主存储,这就是因为用

今天要讲的一篇是发表于 Hum Genet 的 "Shared genetic architecture between metabolic traits and Alzheimer's disease: a large-scale genome-wide cross-trait analysis" .很中规中矩的一篇文章,没有什么大的亮点的.写它的主要原因整篇文献思路很流畅,次要原因是我懒,不愿意看费脑子的文章. 以下,进入主题: 背景 阿尔茨海默病(AD)是一种进行性和破坏性的神经

这篇文章是对SNP位点功能注释在线网站的一个总结帖. 软件排名不分先后,优先顺序可以看推荐指数. 彩蛋在最后,请坚持看完 1.GWAS4D, 推荐指数:**** 网址:http://mulinlab.tmu.edu.cn/gwas4d 支持输入格式 1) Variants Coordinates: Chr, Pos, [P-value] 支持输入格式 2) VCF-like Map: Chr, Pos, SNPID, Ref, Alt, [P-value] 支持输入格式 3) Single SN

前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐. 其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理. 为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习原理就像一个小黑洞. 很多人花了好几个月的时间在看原理,一旦丢给他数据去分析,依旧束手无策. 不会跑流程,内心依旧会很恐慌.就像从来没有入门一样. 所以,我的建议是咱们先不去管原理,直接从分析入手. 等把数据跑出来了,整个流程的技能点满了,再去看看它的原理. 入门:学习GWAS的在线网站: 对于没有

analyze table tablename compute statistics; analyze index indexname compute statistics; 对于使用CBO很有好处,可以使用更可靠的table信息,从而执行计划也可以更准确一些,在10g会自动analyze,之前的版本需要手动定期 生成统计信息,,选择合理的执行计划.. 一.     表分析概念 1.  简单的说,就是收集表和索引的信息,CBO根据这些信息决定SQL最佳的执行路径.通过对表的分析,可以产生一些统计

转自横向技术分析C#.C++和Java优劣 C#诞生之日起,关于C#与Java之间的论战便此起彼伏,至今不辍.抛却Microsoft与Sun之间的恩怨与口角,客观地从技术上讲,C#与Java都是对传统面向对象程序设计在组件化软件时代的革新之果,可谓殊途同归.虽说两个语言有着"90%的重叠",但那另外"10%的较量"也往往能够左右一个天平的方向.本文将携90%之共,论10%之异,对两个语言做纯技术品评.文章不涉及两个语言的公司,市场等台面后的事情--虽然这往往也会影响

本博客逐步分析Akka Streams的源码,当然必须循序渐进,且估计会分很多篇,毕竟Akka Streams还是比较复杂的. implicit val system = ActorSystem("QuickStart") implicit val materializer = ActorMaterializer() 在使用Streams相关的API时,上面两个对象是必须创建的.ActorSystem不再说了,我们来看ActorMaterializer. /** * An ActorM

大家好!在上篇文章中,我们一起学习了如何掌握正确的数据处理思维(文章链接:https://www.cnblogs.com/spssau/p/12523530.html).在完成数据准备和清理工作后,就要进入到正式分析阶段,而选择什么样的数据分析方法进行分析是关键. 想要进行科学和系统化的数据分析,分析方法的思维是必备项. 本文为SPSSAU数据分析思维培养的第2篇文章,将分别从数据类型谈起,剖析数据应该如何分析,包括数据的基础描述,数据质量的判断.除此之外,还进行差异关系,影响关系涉及的分析方法

如今的企业经营方式,业务对于数据分析有极大的需求,但却苦于没有数据以及工具的有效支持,业务分析仍就依赖于IT报表制作.而IT方不断地按业务需求去调研.确认业务逻辑,然后取数做报表,其中还要忍受业务的需求变更. Gartner在2016年的商业智能报告中指出,企业传统的IT应用系统虽然已经非常普及,但由于数据整合的复杂性和业务逻辑的多变性,传统BI工具已不能满足企业对于及时性数据分析的需求.以IT主导的商业智能BI和分析将逐步演变为以业务为主导的自助式分析. 工欲善其事,必先利其器.企业对于自助式

前言 本节我们来讲讲联接综合知识,我们在大多教程或理论书上都在讲用哪好,哪个性能不如哪个的性能,但是真正讲到问题的实质却不是太多,所以才有了本系列每一篇的篇幅不是太多,但是肯定是我用心去查找许多资料而写出,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初次探讨INNER JOIN和IN性能分析 接下来我们看第一篇联接综合知识讲解INNER JOIN和IN的比较分析,我们通过创建表来看INNER JOIN. 创建测试表1 CREATE TABLE Table1

logstash是一个数据分析软件,主要目的是分析log日志.整一套软件可以当作一个MVC模型,logstash是controller层,Elasticsearch是一个model层,kibana是view层. 首先将数据传给logstash,它将数据进行过滤和格式化(转成JSON格式),然后传给Elasticsearch进行存储.建搜索的索引,kibana提供前端的页面再进行搜索和图表可视化,它是调用Elasticsearch的接口返回的数据进行可视化.logstash和Elasticsear