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…

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,…

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…

字典树应用,每个节点上对应的cnt是以它为前缀的单词的数量 #include<stdio.h> #include<string.h> struct trie { int cnt; trie *next[]; }; trie *root=new trie; void insert(char ch[]) { trie *p=root,*newnode; ; ch[i]!='\0'; i++) { ) { newnode=new trie; ; j!=; j++) { newnode-&…

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一.背景 前面已经写过一个先进先出的库龄案例,在业务发生又有这样一个需求:先进先出前提,需要按照订单计算每个商品在库时间,也就是说计算一个订单中的商品从入库到出库的时间. 当已知商品的每天库存费用是多少时,可计算出每个订单的仓储费用,用在仓储的内部结算中. 关键点在于计算出单位库存在库天数,同时也引出了本文的案例(如需计算仓储费用加上一个商品单价即可,本文不单独说明). 案例如下: 图1 二.数据源 图2 1.本案例中…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share     二型错误和检验功效 :如果我们想问H1真正正确的概率?或问真实效应?二型错误代表假阴性B代表二型错误的概率 (假阴性)power效应代表真阴…

做完一个假设检验之后,如果结果具有统计显著性,那么还需要继续计算其效应量,如果结果不具有统计显著性,并且还需要继续进行决策的话,那么需要计算功效. 功效(power):正确拒绝原假设的概率,记作1-β. 假设检验的功效受以下三个因素影响: 样本量 (n):其他条件保持不变,样本量越大,功效就越大. 显著性水平 (α): 其他条件保持不变,显著性水平越低,功效就越小. 两总体之间的差异:其他条件保持不变,总体参数的真实值和估计值之间的差异越大,功效就越大.也可以说,效应量(effect size)…

R data analysis examples 功效分析 power analysis for one-sample t-test单样本t检验 例1.一批电灯泡,标准寿命850小时,标准偏差50,40小时的差值是巨大的,此研究设定效应值d= (850-810)/50,希望有90%的可能检测到,即功效值为0.9,还希望有95%的把握不误报显著差异, 问需要多少支电灯泡. H0=850,HA=810 library('pwr') pwr.t.test(d=(850-810)/50,power=0.…

在网上看到一篇介绍使用统计信息出现的问题已经解决方式,感觉写的很全面. 在自己看的过程中顺便做了翻译. 因为本人英文水平有限,可能中间有一些错误. 假设有哪里有问题欢迎大家批评指正.建议英文好的直接看原文:SQL Server Statistics: Problems and Solutions 正文: SQL Server统计信息协助查询优化器计算执行查询的最优方式. Holger描写叙述了常见的统计信息出错的事情,而且怎样改善 通常你不须要太操心运行SQL查询的方式.他们被传送到查询优化器,…

我是用钉钉邮箱做账号登录Power BI Desktop的.我用Power BI Desktop,做排版和统计. Power BI由Power Query和Power Pivot组成,前者有M语言,后者有DAX.Power Query分步骤操作,可以对步骤进行引用.DAX动态变化,统计能手. 表,有字段工号.部门.姓名.计划离职日期,排版成两个表,其一按计划离职日期10个姓名一行,其二按部门10个姓名一行.第一步,分组后加索引,从零开始.第二,除法取整.取余为行和列的编号.第三步,透视不聚合.复…