大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 实际上，除了辅助表以外，GWR还会生成一份全要素的表。对回归的每一个样本都给出相应的信息，今天就来看看这些信息代表了什么内容。
2. 以ln_wage为被解释变量，以age、race、msp、grade、south、union为解释变量，做描述性统计分析，给出变量之间的相关性水平，做普通最小二乘回归(报告估计系数、t统计值、F值、R2、观测值个数），以上结果以表格形式输出。
大家看文献，或者自己做文章的时候应该都接触过误差线。误差线是通常用于统计或数据科学，用来显示潜在的误差或相对于系列中每个数据的不确定程度。误差线可以用标准差或标准误差，一般用标准差（standard deviation）。
回归分析是一种广泛使用的统计工具，利用已有的实验数据，通过一个方程来定量的描述变量之间的关系，其中的变量可以分为两类
「育种值的准确性是什么呢？为何要计算育种值的准确性呢？」育种值的准确性的大小可以反应育种值计算的准确性如何，如果准确性高，就说明计算育种值时依赖的信息多（比如亲子关系、同胞关系等），结果就可靠。
GCTA说明文档：https://yanglab.westlake.edu.cn/software/gcta/static/gcta_doc_latest.pdf
原文：http://www.flybi.net/blog/dataman/3073 作者 : 面包君 我爱数据分析网创始人，阿里招聘&资深数据分析，动漫爱好者 R语言也介绍到案例篇了，也有不少同学反馈说还是不是特别明白一些基础的东西，希望能够有一些比较浅显的可以操作的入门。其实这些之前在SPSS实战案例都不少，老实说一旦用上了开源工具就好像上瘾了，对于以前的SAS、clementine之类的可视化工具没有一点感觉了。本质上还是觉得要装这个、装那个的比较麻烦，现在用R或者python直接简单安装下，导入
今天和大家简单介绍一下孟德尔随机化研究中最常用的两种方法：逆方差加权法（inverse-varianceweighted，IVW）和MR-Egger法。
python100天还在继续，到第三周的时候就显得有点难啃了，笔记中很难进行很好的转述，因此就对原有的python3笔记进行补充。今天的推送主要解决不同方式下的柱形图可视化，当然主要要使用python。R真香。
1、Sectoreditor.exe —— 用于对硬盘扇区进行查看和编辑 2、PTDD V3.5 —— 用于快速搜索恢复标准结构的分区表 3、Diskgenius V3.2 —— 用于搜索恢复标准和非标准结构的分区表和从临时分区结构中取得文件 4、WinHex —— 用于对硬盘扇区进行查看、搜索和编辑，支持RAID 5、R-Studio V5.1 —— 用于搜索丢失的文件，性能强悍，支持多种文件格式包括UNIX格式，支持RAID 6、TeamViewer.exe —— 用于辅助远程操作 这些数据恢复软
我回答：“R中默认的函数有cor计算相关系数，标准误的话估计要用重抽样去操作？，但是很少有人会计算标准误这个数值。”
方差较大的数据包含的信息量较小，但 OLS 却对所有数据等量齐观进行处理，故异方差的存在使得 OLS 的效率降低。
行人检测是目标检测领域研究最广泛的任务之一，也一直是计算机视觉任务中的热点和难点。行人检测任务是给出图像或视频中所有行人的位置和大小，一般用矩形框标注。行人检测技术可以与目标跟踪、行人重识别等技术结合，应用于汽车无人驾驶系统、智能视频监控、人体行为分析等领域。在实际场景中, 由于行人与物体、行人间互相遮挡以及交通标志、橱窗中的模特等相似信息的干扰，行人检测任务仍然存在很大的挑战。
原文作者： Sunil Ray 翻译：王鹏宇 我一直对数据界的编程马拉松（Hackathons）保持关注。通过对比排名榜初期和最终的结果， 我发现了一个有趣的现象：在初期排名较高的参赛者，在最终的验证环节往往地位不保，有些甚至跌出前 20 名。 猜猜是什么对引起了排名的剧烈变化？换句话说，为什么这些参赛者的模型在最终验证环节无法保证稳定性？让我们来探讨一下可能的原因。 预测模型为何无法保持稳定？ 让我们通过以下几幅图来理解这个问题： 此处我们试图找到尺寸（size）和价格（price）的关系。三个模型各自做
在前文“广义线性模型”中，提到广义线性模型（GLM）可概括为服务于一组来自指数分布族的响应变量的模型框架，正态分布、指数分布、伽马分布、卡方分布、贝塔分布、伯努利分布、二项分布、负二项分布、多项分布、泊松分布、集合分布等都属于指数分布族，并通过极大似然估计获得模型参数。
发送端发送的是一连串离散而随机的二进制比特流，使用PSK载波相位调制的方法，这样发送端发送的消息便包含在了相位中，此种调制方法可以十分有效地节约带宽。
前面的几节中，我们介绍了GCTA计算G矩阵，和单性状遗传力的计算，它本质上就是GBLUP的估计，但是速度快很多。本节我们介绍，两性状遗传力和遗传相关的计算。
多个水平的箱线图，可以展示不同水平的分布、平均值、方差等信息，也可以把显著性甚至多重比较加上去，R语言包这方面越来越友好了，代码都封装好了，十分流畅！
表示第i个因变量(reponse), 表示第i个自变量(feature), 是需要模型的参数, 是噪音或者说随机误差(random error),在线性回归里面假设 是服从正态分布: ~
标准差是方差的平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。
A1 正交假定：误差项矩阵与X中每一个x向量都不相关 高斯-马尔科夫定理：若满足A1和A2假定，则采用最小二乘法得到回归参数估计是最佳线性无偏估计 方程估计值b1和b2可以看做偏回归系数，也是相应自变量对y的一种偏效应 偏效应：在控制变量下，各自变量X对因变量Y的净效应 残差项：针对具体模型而言，被定义为样本回归模型中观测值与预测值之差 误差项：针对总体真实回归模型而言，它由一些不可观测因素或测量误差所引起 纳入无关自变量并不影响OLS估计结果的无偏性，但是如果无关自变量如果与其他自变量相关，会导致相应回归系数（b1,b2）的标准误增大；换句话说，如果总体中无关自变量对y没有偏效应，那么把它加入模型只可能增加多重共线性问题，从而减弱估计的有效性。 因此，不要加入无关自变量，原因是
Graphpad Prism 软件深受生命科学研究领域的专业人士的喜爱。Graphpad Prism最大的特点是直接输入原始数据，也可以输入初步统计的数据，将自动的进行基本的生物统计，如t检验、卡方检验、生存分析，同时可以根据需要绘制各种图表，如曲线图、条形图、散点图、生存曲线等。其统计功能可能没有SAS、SPSS、Python、R语言强大，但是它所具有的功能非常实用，投稿要求的SCI图几乎采用Graphpad Prism绘制。
这是一个描述女性身高和体重的数据，我们以height为X变量（自变量），以weight为Y变量（因变量），进行模型的计算。
简单介绍一下实证论文中双重差分法（DID）的安慰剂检验（Placebo Test）在Stata中如何操作。
先回顾一下线性回归模型的成立的四个条件（LINE）：
esttab 命令是由瑞士波恩大学社会学研究所（University of Bern, Institute of Sociology）的 Ben Jann 教授编写的 Stata用户外部命令，主要用于生成满足用户需求的回归表格，这类命令已经成为量化实证分析中的基础性技能，兼具效率、规范与美观。本文是对该命令的详细介绍。
在前天的内容中，我和大家介绍了评估弱工具变量偏倚的常用指标------F统计量，具体计算如下：
机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式（通常被称作”交叉验证“）。 预测模型为何无法保持稳定？ 让我们通过以下几幅图来理解这个问题： 此处我们试图找到尺寸（size）和价格（price）的关系
LASSO 回归也叫套索回归，是通过生成一个惩罚函数是回归模型中的变量系数进行压缩，达到防止过度拟合，解决严重共线性的问题，LASSO 回归最先由英国人Robert Tibshirani提出，目前在预测模型中应用非常广泛。在新格兰文献中，有大牛提出，对于变量过多而且变量数较少的模型拟合，首先要考虑使用LASSO 惩罚函数。今天我们来讲讲怎么使用R语言通过LASSO 回归构造预测模型。 首先我们要下载R的glmnet包，由 LASSO 回归的发明人，斯坦福统计学家 Trevor Hastie 领衔开发。 加载需要的包，导入数据（还是我们既往的SPSS乳腺癌数据），删除缺失值
3. 软件实现遗传相关计算 3.1 数据格式 前三列是系谱，有3个性状： y1, y2, y3 , 想要计算y1和y3的遗传相关，并用LRT检验显著性
近年来，随着5G和人工智能技术的发展，原本孤立存在的物件通过移动网络被赋予了服务化和社交化的属性，进入了高速发展阶段。数据不再是孤单的数据，设备监测的数据为服务化和社交化提供着支持继而优化服务。目前市场上可穿戴设备形态多种多样，包括智能手表、智能手环、智能眼镜等等，功能也因设备形态及应用场景不尽相同，其中计步功能是智能穿戴设备最常见、最基础的功能之一。但目前智能穿戴设备缺乏一套业界认可的计步评价标准，导致以步数为前提的距离、卡路里计算功能受影响，因此准确的评测标准及方法是至关重要的。
这种试验，比如有两个品种，株高的差异，每个品种调查了10株，就构成了这样的试验数据。
这里，得到的LSD = 6.708889, 多重比较中，用水平的平均值的差值，与LSD比较，如果大于LSD，则认为两水平达到显著性差异。
有三种方法描述基于一些特定变量的分组数据，然后对每一组使用总结函数（像均值、标准差等等）。
标准误差是当前应用最广泛、最基本的一种随机误差的表示方法，当标准误差求得后，平均误差和极限差即可求得故国际上普遍采用标准误差作为实验结果质量的数字指标
生存分析：研究各个因素与生存时间有无关系以及关联程度大小。可拓展到疾病复发时间，机器的故障时间等。
生存分析：研究各个因素与生存时间有无关系以及关联程度大小。可拓展到疾病复发时间，机器的故障时间等。 起始事件：反应研究对象开始生存过程的起始特征事件。 终点事件（死亡事件）：出现研究者所关心的特定结局。如“病人因该疾病死亡”。 观察时间：从研究开始观察到研究观察结束的时间。 生存时间：观察到的存活时间，用符号t表示。 完全数据：从观察起点到死亡事件所经历的时间，生存时间是完整的。 截尾数据（删失值）：观察时间不是由于终点事件而结束的，而是由于(1)失访(2)死于非研究因素(3)观察结束而对象仍存活以上三种原因结束的。常在截尾数据的右上角放一个“+”表示其实该对象可能活的更久。
这里的A表示minor alllel, a表示major allel，以major allel为参照，用minor alllel的频数去除以参照的频数。然后用case组的比值除以control组的比值就可以得到odd ratio的值了。
本文讲述了一场关于统计学课程的讨论，作者从课程回顾、作业提交、薛老师讲解、同学提问和课后交流等方面展示了学习经历和收获。同时，通过一道题目的解答，展示了统计学习题的解答过程，最后总结了统计学习的重要性。
大概是自带了亲和属性，经常会有很多机会听到身边同事、朋友，甚至一些仅有数面之缘的人分享他们对于职业的看法和困惑。前不久，身边相熟的妹子，非常困惑地问我，为什么学了那么多软件，还是做不好数据分析？ 这样的问题，不是第一次听到。我经历过那种痛苦而纠结的过程。今天老师说SPSS常用，明天发现金融行业SAS才是王道。回头翻翻网络，原来R已经铺天盖地。正当痛苦地一遍遍写代码时，发现朋友圈已经在刷“life is short，you need python”。我们拼命追赶，却永远赶不上前辈们的脚步。到最后，疲惫不堪。
为什么有了Accuracy还要提出Precision的概念呢？因为前者在测试样本集的正负样本数不均衡的时候，比如正样本数为1，负样本数为99时，模型只要每次都将给定的样本预测成负样本，那么Accuracy = (0+99)/100 = 0.99，精度依然可以很高，但这毫无意义。但是同样的样本集，同样的方法运用到查准率公式上，就不可能得到一个很高的值了。
人脸检测是目标检测的一个特例，因为目标类别只有一类，剩下的都是背景，所以人脸检测评价标准中会用到些二分类问题的评价，在这里先提一下。 二分类问题最常用的就是精准率和召回率：
在前面两次的教程中，我们学习了方差分析和回归分析，它们都属于线性模型，即它们可以通过一系列连续型 和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应变量。但在许多情况下，假设因变量为正态分布(甚至连续型变量)并不合理，比如：结果变量可能是类别型的，如二值变量(比如:是/否、通过/未通过、活着/死亡)和多分类变量(比如差/良好/优秀)都显然不是正态分布；结果变量可能是计数型的(比如，一周交通事故的数目，每日酒水消耗的数量)，这类变量都是非负的有限值，而且它们的均值和方差通常都是相关的(正态分布变量间不是如此，而是相互独立)。广义线性模型就包含了非正态因变量的分析，本次教程的主要内容就是关于广义线性模型中流行的模型：Logistic回归(因变量为类别型)和泊松回归(因变量为计数型)。
三、文件描述符及重定向 系统中由3个文件描述符0，1，3，分别对应/dev/std中的3个文件： stdin 标准输入，默认为键盘。 如：键盘输入 stdout 标准输出，默认为显示器。 如：正确输入命令产生的结果 stderr 标准错误输出，默认为显示器。 如：误输入产生的报错信息 1> 标准输出重定向,覆盖文件内容 #ls 1> ttt 2> 标准错误输出重定向,覆盖文件内容 #la 2> ttte &> 标准输出+标准错误输出重定向,覆盖文件内容 #ls / /test &> ttt3 >> 输出追
Robust Variance模块中的函数用于计算线性回归、逻辑回归、多类逻辑回归和Cox比例风险回归的稳健方差（Huber-White估计）。它们可用于计算具有潜在噪声异常值的数据集中数据的差异。此处实现的Huber-White与R模块“sandwich”中的“HC0”三明治操作完全相同。
在安装目录，有一个名为metal的可执行文件，该程序用法很简单，只需要编写一个配置文件，然后执行即可，所以关键在于配置文件的编写。在软件的安装目录，有一个名为example的文件夹，提供了两个示例，其中的metal.txt就是配置文件。
通过孟德尔随机化研究，可以基于GWAS的结果来推断不同表型之间的因果关系， 比如使用的很广泛的两样本MR分析
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