P<0.05就够了?还要校正!校正!3个方法献上 (2017-01-03 17:55:12) 转载▼   分类: 数理统计 (转  医生科研助手 解螺旋 微信公众号)   当有多组数据要比较时,不管是ANOVA,还是非参的Kruskal-Wallis检验等等,都只能看出整体的几组之间有没有差异.要是有,那么差异在哪里呢?还要做个两两比较才知道.OK,两两比较又要怎么做?有的小伙伴自然而然地会想到,每两组之间做一个T检验不就好了.To naive!这是个吃力不讨好的活,用这样的方式打开T检验会增加

基础知识部分 为了方便理解,首先会对(Luminance)的相关概念做一个简单介绍.如果已经了解就跳到后面吧. 我们用Radiant energy(辐射能量)来描述光照的能量,单位是焦耳(J),因为光实际是以一定速度在传播的电磁波,所以把单位时间内的传播的Radiant energy(能量)称作radiant  flux(辐射通量),用来描述他的能量表现,单位瓦特(Watt). Radiant intensity(辐射强度)用来指定radiant  flux(辐射通量)的方向,正式的来说,他是用

总结起来就三句话: (1)当同一个数据集有n次(n>=2)假设检验时,要做多重假设检验校正 (2)对于Bonferroni校正,是将p-value的cutoff除以n做校正,这样差异基因筛选的p-value cutoff就更小了,从而使得结果更加严谨 (3)FDR校正是对每个p-value做校正,转换为q-value.q=p*n/rank,其中rank是指p-value从小到大排序后的次序. 举一个具体的实例: 我们测量了M个基因在A,B,C,D,E一共5个时间点的表达量,求其中的差异基因,具体

光度标定(Photometric Camera Calibration)是DSO(Direct Sparse Odometry)论文中比较特别的一部分.常规的vSLAM不太考虑光度标定的问题.比如基于特征点的vSLAM,由于特征描述一般会有光照不变性,对图像的亮度值并不敏感.而在直接法(direct method)中,由于姿态估计以图像的亮度值为出发点,亮度值的准确度会影响算法的精度和稳定性.因此,作者引入了光度标定的概念,利用精细的相机成像模型,标定成像过程中的光度参数,并用这些参数校正图像亮

React Native 组件之TextInput类似于iOS中的UITextView或者UITextField,是作为一个文字输入的组件,下面的TextInput的用法和相关属性. /** * Sample React Native App * https://github.com/facebook/react-native * 周少停 2016-09-16 * TextInput 常用属性 */ import React, { Component } from 'react'; import

五:数据的接收和发送 1. 发送过程: 应用发送数据时调用接口 rtp_session_send_with_ts 完成.参数为会话句柄,数据缓冲区地址,数据长度以及应用当前的时间戳.在该接口中,会先调用 rtp_session_create_packet 接口,根据缓冲区地址及数据长度,构造一个新的消息块,并根据会话信息初始化 rtp 头信息.完了将缓冲区中的数据拷贝到消息块中.最后以消息块为参数,调用 rtp_session_sendm_with_ts 接口进行数据发送.rtp_session

使用加速度传感器应该注意几点: 第一:确保你的IIC是正确的: 第二,首先必须校准系统,校准方法,例如以下:将7455平放,保证z轴向下,这是假设系统是Ok的,那么x轴输出为0,y轴输出为0,z轴输出为63左右,假设不为以上參数,应该做例如以下调整:測量值比实际值小的情况下,往校准寄存器里面写入一个2*误差值:假设測量值假设大于实际值,应该写入一个值为相应误差的负值的ASCII码,比方假设測出值为70,那么应该写入-16,即(0xf0): 下面就是我调试mma7455的代码: #include

非原创 参考资料: 一文掌握GO和pathway分析 - 生物信息学讨论版 -丁香园论坛http://www.dxy.cn/bbs/thread/34904124#34904124 GO富集 GO是Gene ontology的缩写,GO数据库分别从功能.参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述,即对基因产物进行简单注释,通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能.途径或者细胞定位. Pathway Pathway指代谢通路,对差异基因进行pathway分析,可以了解实

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

在转录组测序(RNA-Seq)中,基因的表达量是我们关注的重点.基因表达量的衡量指标有:RPKM.FPKM.TPM. RPKM:Reads Per Kilobase Million:说实话,这个英文说明真的很费解,其实可以理解为“Reads Per Kilobase Per Million Reads”​,即“每一百万条Reads中,对基因的每1000个Base而言,比对到该1000个base的Reads数”,计算公式. FPKM:Fragments per Kilobase Million,F

本文为作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/leisure_chn/p/10307089.html ffplay是FFmpeg工程自带的简单播放器,使用FFmpeg提供的解码器和SDL库进行视频播放.本文基于FFmpeg工程4.1版本进行分析,其中ffplay源码清单如下: https://github.com/FFmpeg/FFmpeg/blob/n4.1/fftools/ffplay.c 在尝试分析源码前,可先阅读如下参考文章作为铺垫: [1]. 雷霄骅,

本文为作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/leisure_chn/p/10284653.html 基于FFmpeg和SDL实现的简易视频播放器,主要分为读取视频文件解码和调用SDL显示两大部分. FFmpeg简易播放器系列文章如下: [1]. FFmpeg简易播放器的实现-最简版 [2]. FFmpeg简易播放器的实现-视频播放 [3]. FFmpeg简易播放器的实现-音频播放 [4]. FFmpeg简易播放器的实现-音视频播放 [5]. FFmpeg简易播

博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 论文作者:Sefik Emre Eskimez , Kazuhito Koishida 摘要 语音超分辨率(SSR)或语音带宽扩展的目标是由给定的低分辨率语音信号生成缺失的高频分量.它有提高电信质量的潜力.我们提出了一种新的SSR方法,该方法利用生成对抗网络(GANs)和正则化(regularization)方法来稳定GAN训练.生成器网络是有一维卷积核的卷积自编码器,

01 =Read Error Rate / (底层)数据读取错误率指从磁盘表面读取数据时发生的硬件读取错误的比率,Raw值对于不同的厂商有着不同的体系,单纯看做1个十进制数字是没有任何意义的.以上为Wiki上的英文翻译版本,此属性貌似存在分歧,有的说值高了好,有的说低了好,此处我们还是按照Wiki上的吧,反正只要 Worst不小于 Threshold 就行了.这里的Raw值也可能不同,比如我笔记本上的ST硬盘就Raw为0,而台式机上1.5T的ST就为227901540.02 =Throughpu

[论文阅读] ALM-HCS(高对比场景自适应对数映射) 文章: Adaptive Logarithmic Mapping for Displaying High Contrast Scenes 1. 论文目的 将高动态范围图像映射到机器可以显示的动态范围, 作者提出了几个要求: The design of our tone mapping technique was guided by a few rules. It must provide consistent results despit

Marlin 擠出頭溫度控制PID值校正 擠出頭加熱器.溫度感應器安裝好後,先別急著直接指定工作溫度並且加熱.因為控制板上的溫度控制PID參數尚未校正.如果加熱速度過快,有可能會加熱過度並且導致零件燒毀. Marlin 有提供 PID 參數自動校正的功能 (PID Autotune) 加熱器.溫度感應器線路接妥後,執行G-code "M303 C8 S175" (自動調整PID參數,溫度震盪8次後停止,目標溫度175度.). 若收到錯誤訊息"PID Autotune fail

转自:https://baike.baidu.com/item/FDR/16312044?fr=aladdin  https://blog.csdn.net/taojiea1014/article/details/79681249 http://www.360doc.com/content/18/0914/21/19913717_786724085.shtml   https://www.sohu.com/a/165109778_785442 https://www.jianshu.com/p/

第五章 方差分析 试验指标是什么? 就是统计的测量值,eg:身高体重 试验单位( experimental unit )是什么? 实验载体,比如一只小白鼠 均方是什么? 就是方差 随机模型的τ有何特点? 标准正态分布 固定模型与随机模型的比较 最大的不同是固定模型研究均值:随机模型研究τ 方差分析结果中需要注意的是? 要比较0.01和0.05,看是不是极显著或者显著 字母标记法的判定原则? 在各平均数间,凡有一个相同标记字母的即为差异不显著,凡具不同标记字母的即为差异显著.只要有相同字母存在就认

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin

傅里叶变换可以用于将图像从时域转换到频域,对于分行的文本,其频率谱上一定会有一定的特征,当图像旋转时,其频谱也会同步旋转,因此找出这个特征的倾角,就可以将图像旋转校正回去. 先来对原始图像进行一下傅里叶变换,需要这么几步: 1.以灰度方式读入原文件 1 2 string filename = "source.jpg"; var src = IplImage.FromFile(filename, LoadMode.GrayScale); 2.将图像扩展到合适的尺寸以方便快速变换 Open