SPSS学习笔记之--Kaplan-Meier生存分析 一.概述 关于生存分析的相关概念,Kaplan-Meier用于估计生存函数,允许有一个分组变量进行生存率的组间比较,还容许一个分层变量.若不考虑其他混杂因素下生存分析的常用方法. 二.实例 要研究某种新药治疗相对于常规药物治疗对生存率有无改善,收集以下数据: months:生存时间(单位月),为连续变量. group:1=治疗组,2=对照组 status:0=出现结局,1=失访,2=实验结束时仍存活 三.操作步骤 菜单选择: 主对话框:按图

The Kaplan–Meier estimator (also known as the product limit estimator) estimates the survival function from life-time data. In medical research, it might be used to measure the fraction of patients living for a certain amount of time after treatment.

The top 100 papers Nature explores the most-cited research of all time. The discovery of high-temperature superconductors, the determination of DNA’s double-helix structure, the first observations that the expansion of the Universe is accelerating —

https://github.com/Jialab-UCR/GDCRNATools GDCRNATools - An R package for downloading, organizing, and integrative analyzing lncRNA, mRNA, and miRNA data in GDC Introduction The Genomic Data Commons (GDC) maintains standardized genomic, clinical, and

虽然我们现在完全没有甲基化的数据,但还是可以了解一下. 什么是DNA甲基化,与组蛋白修饰有什么联系? DNA Methylation and Its Basic Function 表观的定义就是DNA序列不变.表型变了.最重要的就是DNA的修饰(甲基化)和组蛋白的修饰(chip-seq里面的那几种) 为什么说甲基化比SNP在早筛方面要靠谱得多? DNA甲基化测序的基本原理?Bisulfite Treatment,会特异的改变原来的甲基化和非甲基化的序列,无甲基化的C全部变为U. Pan-Canc

一,RECOVERY PENDING状态 今天修改了SQL Server的Service Account的密码,然后重启SQL Server的Service,发现有db处于Recovery Pending状态. Recovery Pending状态是指:数据库在还原(recovery)时遇到跟资源相关的错误,虽然数据库没有损坏,但是文件可能丢失,或者系统资源的限制,导致该数据库不能开始还原进程.数据库处于Recovery Pending 状态,表明还原进程被挂起,数据库不能开始数据库的数据和日志

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码

关键词:相机位姿估计 PNP问题求解 用途:各种位姿估计 文章类型:原理 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-18 @Lab: CvLab202@CSU 今天给大家讲一讲相机位姿估计的基本原理,说实话我本人也没太了解,这里权当做抛砖引玉了.本来我这个博客是写应用型文章的,但虽然不做理论研究,但你要使用别人的方法来解决问题,那么也还是多多少少要对它的原理有点了解的. 关于PNP问题就是指通过世界中的N个特征点与图像成像中的N个像点,计

广义线性模型虽然很大程度上拓展了线性模型的应用范围,但是其还是有一些限制条件的,比如因变量要求独立,如果碰到重复测 量数据这种因变量不独立的情况,广义线性模型就不再适用了,此时我们需要使用的是广义估计方程. 广义估计方程最主要的工作是为每个观察对象单独指定一个作业相关矩阵,从而解决了因变量不独立的问题. 下面看一个例子还是用之前重复测量数据的例子,我们用广义估计方程进行拟合 分析—广义线性模型—广义估计方程 前面我们选择的作业矩阵为默认的独立无相关,也就是认为该数据的因变量之间是不相关的,这和实

http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51933651 1. 目前进展 1.1 相关资料      1)HANDS CVPR 2016      2)HANDS 2015 Dataset      3)CVPR 2016      4)Hand 3D Pose Estimation (Computer Vision for Augmented Reality Lab)          5)CVPR2016 Tutorial: 3D Deep

一.模型假设 传统多元线性回归模型 最重要的假设的原理为: 1. 自变量和因变量之间存在多元线性关系,因变量y能够被x1,x2-.x{k}完全地线性解释:2.不能被解释的部分则为纯粹的无法观测到的误差 其它假设主要为: 1.模型线性,设定正确: 2.无多重共线性: 3.无内生性: 4.随机误差项具有条件零均值.同方差.以及无自相关: 5.随机误差项正态分布 具体见另一篇文章:回归模型的基本假设 二.估计方法 目标:估计出多元回归模型的参数 注:下文皆为矩阵表述,X为自变量矩阵(n*k维),y为因

最近不太爽,想换工作,上这些知名的招聘网站,一搜 .net 心凉了一截,很少有大公司用.net,工资也不是很高. 不用我多说什么,想必很多人应该有类似经历,只是打了牙往肚子里咽. 来两副图: 最近用滴滴巴士比较频繁,给生活带来了很多便利.我也不是给滴滴打什么广告,从我这么多年在博客园发些实话给大家听的口吻中应该知道我不是什么托. 鄙人在深圳1号线高新园站附近上班,想必很多广大码农也是,每天地铁挤爆,挤到蛋碎.巴士这个东西极大的舒适我的上下班,我就想知道这种造福人类的东西技术是如何实现的.往往想知

最大似然估计与最小二乘估计的区别 标签(空格分隔): 概率论与数理统计 最小二乘估计 对于最小二乘估计来说,最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据,也就是估计值与观测值之差的平方和最小. 设Q表示平方误差,\(Y_{i}\)表示估计值,\(\hat{Y}_{i}\)表示观测值,即\(Q = \sum_{i=1}^{n}(Y_{i} - \hat{Y}_{i})^{2}\) 最大似然估计 对于最大似然估计来说,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本的观测值的概率最大,也就是概

团队项目分工及估计时间 PM(黄剑锟): 任务一:监督进度,将每一天完成的任务总结,在各个部分进行协调与帮助.(贯穿整个项目周期) 任务二:提高搜索反应时间,优化搜索算法.(估计时间8小时) 程序设计员(周辰光): 任务一:负责用户资源评分开发.(估计时间8小时) 程序优化员(顾泽鹏): 任务一:提高访问承受力.(估计时间6小时) 任务二:负责User contribution module,  handles user correction;  user ranking;  user tagg

https://guangchun.wordpress.com/2011/10/13/ml-bayes-map/ http://www.mi.fu-berlin.de/wiki/pub/ABI/Genomics12/MLvsMAP.pdf 经验风险最小化: \min \limits_{f\in \mathcal{F}} \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} L(y_i,f(x_i)) 结构风险最小化: \min \limits_{f\in \mathcal{F}} \frac{1

基数计数(cardinality counting)是实际应用中一种常见的计算场景,在数据分析.网络监控及数据库优化等领域都有相关需求.精确的基数计数算法由于种种原因,在面对大数据场景时往往力不从心,因此如何在误差可控的情况下对基数进行估计就显得十分重要.目前常见的基数估计算法有Linear Counting.LogLog Counting.HyperLogLog Counting及Adaptive Counting等.这几种算法都是基于概率统计理论所设计的概率算法,它们克服了精确基数计数算法的

在sql server 查询区 通过执行 "显示估计的执行计划" ,可以给出 存储过程 缺少索引的提示,并自动生成建立相应 索引 的代码 显示估计的执行计划 执行结果提示: 哦,算是个小功能记录下...

摘要:在随机森林之Bagging法中可以发现Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中,当然也就没有参加决策树的建立,那是不是意味着就没有用了呢,答案是否定的.我们把这1/3的数据称为袋外数据oob(out of bag),它可以用于取代测试集误差估计方法. 在论文: 1:Bias,variance and prediction error for classification rules.<Robert Tibshiranni> 2: An Effi

上一个blog介绍了有效带宽估计方法:pathload.http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/11126491. 做一个小小的总结:pathload用等距离的包序列探测,通过网络延时的趋势来判定是否过载,再用二分法收敛到实际的剩余带宽.Pathload每次的带宽估计大概要5MB左右的探测包,12S的探测时间,虽然探测的准确率较高,但是消耗更大. 下面介绍另一个带宽估计的算法,pathchirp,它用少的多的包来进行探测,对比于pathloa

上一篇博客简述了现行的带宽估计的方法,分类,以及一些问题. 见:http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/11071969 上文列出了13种现行的方法,这里首先介绍性能,准确性都较好的一个方法:pathload. Pathload 首先介绍Pathload方法所属的类别 1.    正如上一篇blog所述,带宽估计的方法分为单端探测和两端探测,pathload属于两端探测: 2.    我们还可以根据发送的是包对,还是一系列紧相连的包,分为包对

原创博文,转载请注明出处 下面的论文是我的雷达处理的作业,拿来共享,不喜勿喷.由于公式编辑器的原因,无法复制公式,全部内容请点击. 基于多重信号分类算法的DOA估计 1引言 多重信号分类(MUSIC)算法是Schmit R O等人在 1979 年提出的.这一类算法的提出开创了空间谱估计算法研究的新时代,促进了特征结构类算法的兴起和发展,该算法已成为空间谱估计理论体系中的标志性算法.此算法提出之前的算法都是针对阵列接收数据协方差矩阵进行直接处理,而MUSIC算法的基本思想则是将任何阵列输出数据的协