临床试验的参数估计中,评价指标有确定的估计目标 ,临床试验目的需通过参数估计(含相应的可信区间估计)的方法证明评价指标不低于目标值时,可根据单组目标值法样本量公式计算. 例:欲证明器械A的诊断准确性非劣于同类已上市器械B,其中器械B的灵敏度估计值为95%,特异度估计值为97%,预期器械A能达到与器械B相同的灵敏度与特异度,设器械A的灵敏度目标值为90%,特异度目标值为92%,脱落率20%,一类错误0.05,检验效能80%,计算该试验需要的总样本量.PASS操作如下: 根据灵敏度可计算阳性组样本量…

样本量问题真的是好多人的老大难,是很多同学科研入门第一个拦路虎,今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题,我想想不止是本科生对这个问题不会,很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白,那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑,也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发. 样本量计算的逻辑 还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计…

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…

问题描述 输入一个正整数n,输出n!的值. 其中n!=1*2*3*-*n. 算法描述 n!可能很大,而计算机能表示的整数范围有限,需要使用高精度计算的方法.使用一个数组A来表示一个大整数a,A[0]表示a的个位,A[1]表示a的十位,依次类推. 将a乘以一个整数k变为将数组A的每一个元素都乘以k,请注意处理相应的进位. 首先将a设为1,然后乘2,乘3,当乘到n时,即得到了n!的值. 输入格式 输入包含一个正整数n,n<=1000. 输出格式 输出n!的准确值. 样例输入 10 样例输出 3628…

目录 天数计算规则详解 定义 30 / 360 法 30/360 US 30/360 Bond Basis 30E/360 30E/360 ISDA Actual 法 Actual/Actual ICMA Actual/Actual ISDA Actual/365 Fixed Actual/360 Actual/364 Actual/365L Actual/Actual AFB 1/1 如果未做特别说明,文中的程序都是 Python3 代码. 天数计算规则详解 载入 QuantLib: impo…

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 医药统计项目可联系 QQ:231469242 http://www.kancloud.cn/wizardforcel/scipy-lecture-n…

% % X 数据矩阵 % % n 数据矩阵行数即评价对象数目 % % m 数据矩阵列数即经济指标数目 % % B 乘以熵权的数据矩阵 % % Dist_max D+ 与最大值的距离向量 % % Dist_min D- 与最小值的距离向量 % % e 熵值列表 % % d 信息熵冗余度 % % w 权值表 % % stand_S 归一化矩阵 % % sorted_S 按照降序排列的数据矩阵 %% 第一步:把数据复制到工作区,并将这个矩阵命名为X clear;clc load jingjizhibi…

什么是耦合协调度模型 耦合协调度模型用于分析事物的协调发展水平.耦合度指两个或两个以上系统之间的相互作用影响,实现协调发展的动态关联关系,可以反映系统之间的相互依赖相互制约程度.协调度指耦合相互作用关系中良性耦合程度的大小,它可体现出协调状况的好坏. 耦合协调度模型共涉及3个指标值的计算,分别是耦合度C值,协调指数T值,耦合协调度D值.并且最终结合耦合协调度D值和协调等级划分标准,最终得出各项的耦合协调程度. 操作步骤   案例:当前有计算出某城市2011~2016共6年的经济效益和社会效益数据…

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

Python的分类 编译型:一次性,将全部程序编译成二进制文件,然后再运行. 有点:执行效率高 缺点:开发效率低,不能跨平台使用. 解释型:当你程序运行时,一行一行的解释,并运行 优点:开发效率高,可以跨平台使用,调试代码方便 缺点:运行速度慢 变量 将一些运算中间结果保存在内存,以便后续的使用. 数字,字母,下划线的任意组合. 不能以数字开头 不能是python中的关键字 变量命名有两种方法, #驼峰体: #下划线:age_of_oldboy=58 不要用中文拼音,不能太长 name = '昆…

1)grep文本过滤命令 1.grep基本认识 (Global  search  regular expression and  print  out the  line全局搜索研究正则表达时并显示出来).grep命令是一种强大的文本搜索工具,根据用户指定模式,对目标文本进行匹配检查,打印匹配到的行. 2.语法:  grep   匹配条件    处理的文件名 匹配条件可以是:搜索的字符串.数字等,也可以使用正表达式,通配符等等 处理的文件名可以是:目录/文件 或 . 3.参数: 4.grep中字…

1. 渲染流水线     三大块:应用阶段,几何阶段,光栅化阶段                       渲染图元   顶点信息    GPU流水线     顶点数据=>     顶点着色器;曲面细分着色器;几何着色器;裁剪;屏幕映射=>     三角形设置;三角形遍历;片元着色器;逐片元操作=>     屏幕图像     裁剪:可配置的,摄像机属性     逐片元操作:模板测试,深度测试,混合(不可编程,可以配置)     为了优化,Unity的Ztest是在片元着色器之前;  …

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

这是一篇包含较少数学推导的NN入门文章 上篇文章中简单介绍了如何手撕一个NN,但其中仍有可以改进的地方,将在这篇文章中进行完善. 误差反向传播 之前的NN计算梯度是利用数值微分法,虽容易实现,但是计算速度慢,这里介绍的误差反向传播法能够高效计算权重参数的梯度的方法. 这里将通过计算图的方法来讲解反向传播 计算图 问题一: ​ 小明在超市买了2个100元一个的苹果,消费税是10%,请计算支付金额 ​ 问题二: ​ 小明在超市买了2个苹果.3个橘子.其中,苹果每个100元, 橘子每个150元.消费税…

区块链是什么 区块链技术是由比特币创造的,本文也将从比特币开始进行引导,一步一步告诉大家什么是区块链.如果你想立马知道区块链是什么,也可以直接转到文章末尾的区块链定义. 区块链,可能是当下最有前景又充满分歧的技术与经济趋势.它给数字世界带来了“价值表示”和“价值转移”两项全新的基础功能.其潜力正在显现出来,但当下它又处于朦胧与野蛮生长的阶段. 对比互联网的发展史,现在的区块链可能相当于 1994 年的互联网,即互联网刚刚进入大众视野的时期,那也是第一波互联网革命萌芽的时期.谷歌.亚马逊.Face…

6 小时 Python 入门 以下操作均在 Windows 环境下进行操作,先说明一下哈 一.安装 Python 1.官网下载 Python 进入官网(https://www.python.org),点击 Downloads,选择要下载的版本: 2.安装 Python 安装时注意下图勾选部分一定要勾选: 二.安装代码编辑器 PyCharm 1.官网下载 PyCharm 进入官网(https://www.jetbrains.com/pycharm),点击 Downloads,选择要下载的版本: 2…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html (四)TensorFlow框架之张量:https:…

作者: vivo 互联网数据分析团队-Dong Chenwei vivo 互联网大数据团队-Qin Cancan.Zeng Kun 本文介绍了vivo游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验,从"实验思想-数学方法-数据模型-产品方案"四个层面提供了一套较为完整的智能灰度数据解决方案,以保障版本评估的科学性.项目进度以及灰度验证环节的快速闭环.该方案的亮点在于,指标异动根因分析方法的引入和全流程自动化产品方案的设计. 一.引言 游戏业务的用户规模体量大,业务链路长,数据逻辑繁杂.游戏中心…

Atitit Data Matrix dm码的原理与特点 Datamatrix原名Datacode,由美国国际资料公司(International Data Matrix, 简称ID Matrix)于1989年发明. Datamatrix是一种矩阵式二维条码,其发展的构想是希望在较小的条码标签上存入更多的资料量.Datamatrix的最小尺寸是目前所有条码中最小的,尤其特别适用于小零件的标识,以及直接印刷在实体上. Datamatrix又可分为ECC000-140与ECC200两种类型,ECC0…

栅格布局想必大家都很了解,我们做页面开发的时候,往往对页面板式的要求很高,如何对各个区域的内容排版,并使之对齐是我们的一大难题.而栅格系统就是我们排版的利器,他支持自动对齐.自动计算边距.流式布局等优点,简单好用的特性使得栅格布局成为所有主流框架的必备的功能. 我们简单分析一下栅格布局的原理: 容器/行/列/栅间距 一个栅格布局需要3部分组成--容器(container),行(row),列(column,也可称为栅).容器是用于确定宽度的,行需要放到容器中:行是将列分组,并把一组列合并为一个行:…

VAO VAO(Vertext Array Object),中文是顶点数组对象.之前在<Buffer>一文中,我们介绍了Cesium如何创建VBO的过程,而VAO可以简单的认为是基于VBO的一个封装,为顶点属性数组和VBO中的顶点数据之间建立了关联.我们来看一下使用示例: var indexBuffer = Buffer.createIndexBuffer({ context : context, typedArray : indices, usage : BufferUsage.STATIC…

Atitit 语音识别的技术原理 1.1. 语音识别技术,也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition,(ASR),2 1.2. 模型目前,主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术2 1.3. 基本方法般来说,语音识别的方法有三种:基于声道模型和语音知识的方法.模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法.2 1.3.1. 模板匹配的方法2 1.4. 一般来说,语音识别的方法有三种:基于声道模型和语音知识的方法.模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法.2 1…

这个exercise需要完成cnn中的forward pass,cost,error和gradient的计算.需要弄清楚每一层的以上四个步骤的原理,并且要充分利用matlab的矩阵运算.大概把过程总结了一下如下图所示: STEP 1:Implement CNN Objective STEP 1a: Forward Propagation Forward Propagation主要是为了计算输入图片经过神经网络后的输出,这个网络有三层:convolution->pooling->softmax(…

Given a linked list, remove the nth node from the end of list and return its head. For example, Given linked list: 1->2->3->4->5, and n = 2. After removing the second node from the end, the linked list becomes 1->2->3->5. Note: Given…

题目求φ(a)+φ(a+1)+...+φ(b-1)+φ(b). 用欧拉筛选法O(n)计算出n以内的φ值,存个前缀和即可. φ(p)=p-1(p是质数),小于这个质数且与其互质的个数就是p-1: φ(p*a)=(p-1)*φ(a)(p是质数且p不能整除a),因为欧拉函数是积性函数,φ(p*a)=φ(p)*φ(a): φ(p*a)=p*φ(a)(p是质数且p|a),不知怎么理解.. #include<cstdio> #include<cstring> using namespace s…

http://www.2cto.com/kf/201109/105758.html 算法大全(C,C++)一. 数论算法 1．求两数的最大公约数function gcd(a,b:integer):integer;beginif b=0 then gcd:=aelse gcd:=gcd (b,a mod b);end ; 2．求两数的最小公倍数function lcm(a,b:integer):integer;beginif a<b then swap(a,b);lcm:=a;while lcm…

一.运动框架 1.在开始运动时,关闭已有定时器(否则会不断有新的定时器执行) 2.把运动和停止隔开(if/else) 二.缓冲运动 逐渐变慢,最后停止(距离越远速度越大) 速度=(目标值-当前值)/缩放系数 例如 var iSpeed=(iTarget-oDiv.offsetLeft)/8; 但由于除法可能产生小数,位置加上一个小数还是会被舍弃(如300.25px其实还是会被计算机当成300px),所以小数要给它向上取整,当然也有可能是负的小数,那就要向下取整 iSpeed=iSpeed>0?M…

字符串的特点    1.其他类型的数据用在字符串类型处理函数中,会自动将其转化成字符串后,在处理 <?php echo substr("abcdefghijklmn",2,4),"<br>"; //cdef //使用数字会自动转化为字符串 ?> 2.可以将字符串视为数组,当做字符集合来看待 <?php $str="abcdefg"; //下面这两种方法都可以输出想要的字符 echo $str[2]."<…

拟采用的方法,CamShift算法,即"Continuously Apative Mean-Shift"算法,是一种运动跟踪算法.它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的.该算法的已经在PC上尝试过,效果良好.目前正在往手机上移植. 这个算法是根据颜色信息来跟踪吗?有待验证 (1)Camshift算法 转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d1476580101a57j.html Camshift算法是Continuously Adapt…

Deep Learning 近年来在各个领域都取得了 state-of-the-art 的效果,对于原始未加工且单独不可解释的特征尤为有效,传统的方法依赖手工选取特征,而 Neural Network 可以进行学习,通过层次结构学习到更利于任务的特征.得益于近年来互联网充足的数据,计算机硬件的发展以及大规模并行化的普及.本文主要简单回顾一下 MLP ,也即为Full-connection Neural Network ,网络结构如下,分为输入,隐层与输出层,除了输入层外,其余的每层激活函数均采用…