上面提到的灯泡寿命问题是单因素试验，小麦产量问题是多因素试验。处理这些试验结果的统计方法就称为单因素方差分析和双因素方差分析。
学术研究发展了这么多年，前人已经为我们积累了丰厚的科学经验，形成了多种常见的研究（学术文章）类型，并且形成了固定的写作套路，甚至产生了标准，譬如 Meta 分析要严格对照 PRISMA guidelines 进行写作。
Matlab 是一种强大的数学软件，广泛应用于工程、科学和金融等领域。它提供了各种工具箱和函数，可以用于数据分析、图像处理、机器学习等方面。在本文中，我将介绍 Matlab 软件的一些常用功能使用技巧，并结合实际案例进行举例讲解，帮助读者更好地掌握 Matlab 的使用技巧。
随机对照试验构成通常被认为是用于评估某些干预或感兴趣治疗效果的金标准设计。参与者被随机分配到两个（有时更多）的群体这一事实确保了，至少在期望中，两个治疗组在测量的，重要的是可能影响结果的未测量因素方面是平衡的。因此，两组之间结果的差异可归因于随机化治疗而不是对照（通常是另一种治疗）的效果。
在本期中，我将说明孟德尔随机化的基础概念与研究框架，并解释如何使用孟德尔随机化去解决常规流行病学问题。
作者 | Sergey Gitlin、Krishna Puttaswamy、Luke Duncan、Deepak Bobbarjung、Arun Babu A S P 译者 | 平川 策划 | Tina 摘要：经过一年多的努力，我们为 Uber 的试验和特性标记生态打下了坚实的基础，相关的一切都已经转移到了新系统上，包括 2000 多名开发人员、集成的超过 15 个合作伙伴的系统、10 多个移动应用、350 多个服务。我们弃用了 Morpheus 中超过 5 万个过时的试验。 本文最初发布于
随机对照试验可以得到较为可靠的证据，在预防医学研究和临床医学研究中扮演非常重要的角色。人体试验中，实验组和对照组受试对象的特征（如年龄、性别、是否服药、是否有运动习惯等等）常成为研究过程中的混杂因素，对研究结果产生重要影响。
久违的孟德尔随机化开始更新了，在今天的内容中，我将向大家介绍孟德尔随机化的基本概念及其背景知识，并举例说明何时可以使用该方法以及该方法为何能有效解释因果关系。本系列讲解内容主要基于Stephen Burgess和Simon G. Thompson共同撰写的孟德尔随机化图书。
今天我将和大家介绍篇关于肥胖和高血压的孟德尔随机化研究，原文标题如下： “Does greater adiposity increase blood pressure and hypertension
随着机器学习的复杂度和影响力不断提升，许多人希望找到一些解释的方法，用于阐释学得模型的重要属性 [1, 2]。对模型的解释可能有助于模型满足法规要求 [3]，帮助从业人员对模型进行调试 [4]，也许还能揭示模型学到的偏好或其他预期之外的影响 [5, 6]。显著性方法（Saliency method）是一种越来越流行的工具，旨在突出输入（通常是图像）中的相关特征。尽管最近有一些令人振奋的重大研究进展 [7-20]，但是解释机器学习模型的重要努力面临着方法论上的挑战：难以评估模型解释的范围和质量。当要在众多相互竞争的方法中做出选择时，往往缺乏原则性的指导方针，这会让从业者感到困惑。
在前面的内容中，我们讨论了因果关系的含义，并介绍了使用工具变量（IV）估算因果效应的方法和示例。在本章中，我们考虑对孟德尔随机化估计的因果效应的解释，并讨论在何种情况下孟德尔随机化估计的结果可以作为临床实践的可靠指南。
论文链接：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/research-covers/learning-dexterity/learning-dexterity-paper.pdf
我们在做试验设计DOE（Design of Experiments）时，所有因子的所有水平的所有组合都至少一次以上的试验，就是全因子试验设计。优点是可以估计出所有主效应和所有各阶交互效应，不会因为混杂而引起对因子显著性判断错误；缺点是试验次数较多，成本较高。
在过去十年中，使用孟德尔随机化（MR）方法进行的研究数量呈指数增长，但这些研究的报告质量往往很差。与其他报告指南（如针对随机试验的 CONSORT（试验报告统一标准）和针对流行病学观察性研究的 STROBE（加强流行病学观察性研究的报告））类似，STROBE-MR 工作组旨在为作者提供如何改进 MR 研究报告的指导，并帮助读者、审稿人和期刊编辑评估所提交证据的质量。
时间分辨多变量模式分析(MVPA)是一种分析磁和脑电图神经成像数据的流行技术，它量化了神经表征支持相关刺激维度识别的程度和时间过程。随着脑电图在婴儿神经成像中的广泛应用，婴儿脑电图数据的时间分辨MVPA是婴儿认知神经科学中一个特别有前途的工具。最近，MVPA已被应用于常见的婴儿成像方法，如脑电图和fNIRS。在本教程中，我们提供并描述了代码，以实现婴儿脑电图数据的MVPA分析。来自测试数据集的结果表明，在婴儿和成人，这种方法具有较高的准确性。同时，我们对分类方法进行了扩展，包括基于几何和基于精度的表示相似度分析。由于在婴儿研究中，每个参与者贡献的无伪影脑电图数据量低于儿童和成人研究，我们还探索和讨论了不同参与者水平的纳入阈值对这些数据集中产生的MVPA结果的影响。
重度抑郁症(MDD)患者可能难以治疗或有禁忌症，因此无法使用抗抑郁药物治疗。重复经颅磁刺激(rTMS)等替代疗法不断发展，其中包括与传统rTMS相比具有优势的θ脉冲刺激(TBS)。本研究的目的是确定和荟萃分析所有随机对照试验(rct)的疗效数据，调查TBS作为一种治疗重度抑郁症的方法。已发表的随机对照试验(rct)报告(2010年1月1日至2020年10月23日)通过在计算机化数据库中系统检索来确定，然后对单个报告进行纳入审查。纳入标准包括初级诊断的MDD，为期一周的10个疗程的治疗，以及任何形式的TBS治疗。使用Cochrane GRADE方法学和PRISMA标准对单个试验进行评估。纳入了10项rct的数据，代表667名患者。其中，8项随机对照试验比较了TBS与假治疗，1项随机对照试验比较了TBS与标准rTMS(即，对左背外侧前额叶皮层进行高频刺激[HFL])。证据质量评估结果表明，在汉密尔顿抑郁量表(HRSD)测量的反应上，TBS优于虚假。TBS与rTMS的HRSD反应率比较无统计学差异。TBS和rTMS副作用发生率无统计学差异。TBS与伪TBS的积极作用以及TBS与标准HFL rTMS的非劣效性的发现支持了TBS治疗抑郁症的持续发展。
来源：集智俱乐部 本文约23000字，建议阅读20+分钟 本文整理自丁鹏老师的8篇短文，从多角度回顾了因果推断的各种模型方法。 [ 导读 ] 推断因果关系，是人类思想史与科学史上的重要主题。现代因果推断的研究，始于约尔-辛普森悖论，经由鲁宾因果模型、随机试验等改进，到朱力亚·珀尔的因果革命，如今因果科学与人工智能的结合正掀起热潮。 目录 1. 因果推断简介之一：从 Yule-Simpson’s Paradox 讲起 2. 因果推断简介之二：Rubin Causal Model (RCM) 和随机化试验
工具变量（IV）技术是可用于估算因果效应的几种方法之一，而无需完全了解所有可能影响暴露-结局关系的混杂因素。在这一期中，我们继续回顾和讨论IV的特性，并探讨实际研究中的IV假设是如何被违背的。
在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。
最近我们被客户要求撰写关于泊松过程的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的，原因很多。例如，对于交易来说，能够预测在短期内是否有更多的买入或卖出是非常有用的。另一方面，这样的模型可能有助于理解基本新闻驱动价格与机器人交易员对价格变化的反应之间的区别
其中 c 和 x 为 n 维列向量， A 、 Aeq 为适当维数的矩阵， b 、 beq 为适当维数的列向量。
在今天的数据驱动世界中，ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧，帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server，每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法，适配不同数据库，并提供实战案例。适合所有级别的读者，包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧，将为你的数据查询带来无限可能！
“这些问题已经，而且可能永远留在自然界难以捉摸的秘密之中，它们属于人类智力根本难以接近的一类问题。 - 1849 年 9 月，伦敦时报，霍乱如何传染和传播
在进行网络爬虫开发时，经常会遇到网站的反爬措施。本文将介绍两种有效的方法来提高安全性，分别是User Agent随机化和HTTPS绕过策略。通过这些技巧可以提高爬虫稳定性、减少无效概率，并顺利获取所需数据。
【新智元导读】之前在DOTA2团队战中战胜人类玩家的OpenAI Five，现在被用于训练机器手，取得了前所未有的灵活度。这只机器手完全在虚拟环境中自我学习和训练，然后成功迁移到现实世界解决实际问题。OpenAI使用6144个CPU和8个GPU来训练，50小时内收集了大约100年的经验。
元学习描述了设计与训练深度神经网络相关的更高级别组件的抽象。术语“元学习”在深度学习文献中经常提及“ AutoML”，“少量学习（Few-Shot Learning）”，而涉及到神经网络体系结构的自动化设计时，则会提及“神经体系架构搜索（Neural Architecture Search）”。OpenAI的魔方机器人手的成功源于诸如“通过梯度下降学习如何通过梯度下降学习”之类的可笑标题的论文，魔方机器人手的成功反过来也证明了这些想法的成熟。元学习是推动深度学习和人工智能技术发展的最有希望的范例。
背景与目的：益生菌可以减轻肠易激综合征（IBS）的症状，但其对精神疾病的影响知之甚少。我们进行了一项前瞻性研究，以评估长双歧杆菌NCC3001（BL）对IBS患者焦虑和抑郁的影响。
人脑通过神经激活模式编码信息。虽然分析神经数据的常规方法侧重对大脑(去)激活状态的分析，但是多元神经模式相似性有助于分析神经活动所代表的信息内容。在成年人中，已经确定了许多与表征认知相关的特征，尤其是神经模式的稳定性、独特性和特异性。然而，尽管随着儿童时期认知能力的增长，表征质量也逐步提高，但是发育研究领域特别是在脑电图(EEG)研究中仍然很少使用基于信息的模式相似性方法。在这里，我们提供了一个全面的方法介绍和逐步教程——频谱脑电图数据的模式相似性分析，包括一个公开可用的资源和样本数据集的儿童和成人的数据。
作者 | 李冬梅、核子可乐 代码审查是软件开发过程中最重要的环节之一。如果这项工作做得好，代码审查能够切实帮助我们发现 Bug，普及最佳实践并保障代码质量。 近日，Meta 技术团队宣布采用了几款工具和相应流程，很大程度提高了代码审查速率。 Meta 技术团队将针对代码库做出的一组 独立变更 称为“diff”。虽然 Meta 非常重视开发效率，但每条 diff 也必须经受严格审查，绝无例外。代码审查团队深知 审查周期越长，留给开发者们完成工作的时间就会越短。 为此，Meta 技术团队研究了多项指标，希望
【新智元导读】一场或许有关深度学习本质的争论正在火热进行中。去年底，MIT、DeepMind 和谷歌大脑合著的论文《理解深度学习需要重新思考泛化》引发热论。论文指出，经典统计学习理论和正则化策略不能解释小的泛化误差为何发生，神经网络实现高性能泛化的真正原因是“能够记忆数据”。但最近，Bengio 实验室的一篇 ICLR-17 论文提出了反对观点，认为神经网络并不通过记忆学习。更好的泛化理论能让我们设计出比 dropout、bachnorm，l2 等更好的正则化方法，从而带来更好的深度学习。神经网络的泛化能力
随机数算法可谓是涵盖了多个领域，其中蕴含了提升安全性、增强性能，还有改进资源分配等关键方面。那么关于如何充分利用随机数算法优化局域网管理软件呢？下面，我为大家罗列了一些策略，或许能够为提供一些思路，更好地运用随机数算法来提升局域网管理软件的表现：
来源：因果推断本文约5700字，建议阅读5分钟因果推理方法正在呈指数级增长。 在过去的几十年里，因果推断理论、方法和一系列的应用方面的发展取得了重大的成就。现代因果推断的基础进展来自于不同的领域，包括流行病学、生物统计学、统计学、计算机科学和经济学。开创性工作主要包括詹姆斯·赫克曼（James Heckman）、朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）、詹姆斯·罗宾斯（James Robins）、保罗·罗森鲍姆（Paul Rosenbaum）和唐纳德·鲁宾（Donald Rubin）以及其他一些人的工作，尤其
之前的博客：OFDM深入学习及MATLAB仿真 中有对交织的概念进行讲解，但讲解还是比较浅显，且仿真实现时并没有加入交织及解交织流程，这里单独对交织的原理做一个讲解并在原来代码的基础上加入交织及解交织流程，再去对比一下加入后和加入前的误比特率。
这是我之前关于孟德尔随机化相关课题的一个简单笔记。其中包括了关于孟德尔随机化的简单介绍，以及一些one-sample MR 的R 语言实战。
【导读】10月15日，人工智能研究机构OpenAI发布了一条机械手单手解魔方的视频。这个自学式的类人机器人手臂名为 Dactyl，不仅可以单手解魔方，甚至能在外加各种干扰，比如“蒙眼”，用布娃娃长颈鹿干扰下继续完成任务。这次，这套机械手系统使用的是此前用于 OpenFive 同样的强化学习代码，加上一项名为 Automatic Domain Randomization (ADR，自动化域随机)的新技术，这套系统可以处理之前未见过的场景，再次证明了强化学习的强大学习能力。
我们平时使用无线 Wifi 时，电脑的 IP 地址一般都是路由器分配的，因此这种情况下我们无法修改自己电脑的 IP 地址（除非路由器是你家的）。而我们电脑的 IP 地址有时候会被路由器莫名奇妙地限制，导致我们无法领略到互联网的精彩。（好吧，我不装了，我摊牌了，其实是我用自己电脑挖矿被校园网发现了，然后 IP 被禁了。。。可是我用的是自己的电脑啊喂，呜呜呜）
人们非常擅长在不将视点调整到某一固定或特殊位置的情况下操纵物体。这种能力（我们称之为「视觉动作整合」）在孩童时期通过在多种情形中操纵物体而习得，并由一种利用丰富的感官信号和视觉作为反馈的自适应纠错机制控制。然而，在机器人学中，基于视觉的控制器很难获得这种能力，目前来看，这种控制器都基于一种用来从固定安装的摄像头读取视觉输入数据的固定装置。在视点大幅变化的情况下快速获取视觉运动控制技能的能力将对自动机器人系统产生重大影响——例如，这种能力对于参与救援工作或在灾区作业的机器人来说尤其必要。
上一节详细介绍了在三类基本假设下的各种因果推断方法，然而在实践中，对于某些特定场景下的应用，例如包含依赖性网络信息、特殊数据类型（如时间序列）或特殊条件（例如存在未观测混杂因子）时，三类假设并不总是能全部满足。本节将介绍在这些假设不满足情况下的因果推断方法。
虽然，深度学习在近几年发展迅速。但是，关于如何才能设计出最优的卷积神经网络架构这个问题仍在处于探索阶段。
虽然，深度学习在近几年发展迅速。 但是，关于如何才能设计出最优的卷积神经网络架构这个问题仍在处于探索阶段。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）方法。 上一次我们详细介绍了贝叶斯参数估计，里面我们
今天我们提供一些示例来说明孟德尔随机化估计值与其他流行病学方法的估计值之间的差异，例如随机对照试验（RCT）的效果估计，以及多变量调整回归模型的观测关联。
数据分析界育种知识最好、育种界编程最扎实、段子讲得最好的数据分析师，所以：编程+数据分析+育种，就是我的日常工作了。
在传统的实验设计中，由于种种混杂因素的存在，我们仅仅能够分析变量之间的关联性，最典型的比如GWAS, 对于显著的位点，只能够说明这些位点和性状之间存在关联。对于了解事情发生的原因和规律而言，关联性是不够的，我们需要的是因果性。为了更好的探究因果关系，必须在实验设计和方法上加以改进。
来源：专知 本文约12400字，建议阅读10+分钟 本文将回顾统计因果推断的历史背景，评述中国因果推断研究的现状，并且大胆推测它未来的发展前景。 转载自《数学文化》2021/第 12 卷第 2 期。已获得原刊和作者授权。 引言 探求事物的原因，是人类永恒的精神活动之一。从古希腊的哲学到中国先秦的诗歌，都充满了对原因的追问和对因果关系的思考。比如，亚里士多德就在《物理学》（Physics）和《形而上学》（Metaphysics）两书中反复强调，我们只有知道了事物的原因，才能算真正理解这个事物。又如，屈原在《天
首先，为了证明RANDOMIZED-QUICKSORT的期望运行时间是Ω(nlg n)，我们需要证明在最坏的情况下，该算法的运行时间是O(nlg n)。然后，我们需要证明在最坏的情况下，算法的期望运行时间是Ω(nlg n)。
在金融建模的背景下，随机建模迭代随机变量的连续值，这些值彼此不独立。非独立的意思是虽然变量的值会随机变化，但其起点将取决于其先前的值，因此取决于其先前的值，依此类推；这描述了所谓的随机游走。
在遗传变异是有效IV的假设下，可以通过检测遗传变异和结局的独立性来评估暴露对结局的因果影响的假设，其中非零关联表示因果关系，当然我们也可以通过对遗传变异和结局进行直接回归来检验效应的存在与否和方向，这是最朴素的孟德尔随机化思想。
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