我们在实际工作中为了准确的分析问题,经常会收集多个变量,这些变量之前存在相互影响,导致分析的因素混杂,影响分析结果,为了获得准确的实验效应,我们需要控制其中一些影响因变量的变量,这些变量称为就协变量,带有协变量的方差分析称为协方差分析. 协方差分析的基本思想为:在进行方差分析之前,先用直线回归找出各组因变量与协变量之间的数量关系,求得假定协变量相等时的因变量值,然后以这个修正后的因变量值做方差分析,这样就有可以做到控制协变量对因变量产生的影响. 协方差分析有如下假定1.协变量与因变量是线性关系2

题意: n的阶乘后面有多少个0? 6的阶乘 = 1*2*3*4*5*6 = 720,720后面有1个0.   Input 一个数N(1 <= N <= 10^9) OutPut 输出0的数量 思路: 一个0只能由2*5得到.统计N!中2的个数和5的个数,取少的.即求N!中5的个数.[数论:[N/5]+[N/5^2]+[N/5^3]+[N/5^4]+....]{也自己分析也可以得出此结论} 代码: int main(){ int n; cin >> n; ll ans=0; ll t

上周五的时候去参加了一个面试,被问到了这个问题.问题描述如下: 假如存在一个很大的文件,文件中的每一行是一个字符串.请问在内存有限的情况下(内存无法加载这个文件中的所有内容),如何计算出出现频率最高的前100名字符串? 由于面试之前在学习hbase时了解了一下布隆过滤器(对bitmap的扩展使用),所以当时立刻想到用bitmap去解决这个问题,但是考虑到bitmap无法对出现的单词计数的.所以我当时的回答是: 首先实例化一个数组,然后读取文件对每一行的字符串进行hash得到一个数值,然后将数组下

目录 1. 前言 2. BLUP方法 ABLUP GBLUP ssGBLUP RRBLUP 3. 贝叶斯方法 BayesA BayesB BayesC/Cπ/Dπ Bayesian Lasso 4. 机器学习 支持向量机 集成学习 深度学习 5. 其他模型 RKHS GWAS-assisted GS 非加性效应 多变量模型 多组学 6. 小结 参考资料 1. 前言 在介绍GS模型之前,我们有必要先来了解一下混合线性模型(Mixed Linear Model,MLM).混合线性模型是一种方差分量模

一.为什么要校正case和control数量比例不平衡情况 试问作为生信届人员,最怕的是什么,当然是统计结果不靠谱.统计结果不靠谱包括两方面:一个是假阴性,一个是假阳性.假阴性可以理解为白天鹅被误当成丑小鸭了,假阳性可以理解为一大堆青蛙,你不知道哪个才是你的真命天子.假阴性就罢了,最多让你错过发现真理的机会,但万一假阳性呢,你拿着一个看似完美的结果吭哧吭哧做实验验证,一年半载的周期下来,什么结果都验证不出来,岂不是坑了做实验的人.因此,我们就要在源头上,把这个不靠谱的统计结果杜绝出去. 上一篇文

一.使用协变(Covariance)和逆变(Contravariance )能够实现数组之间.委托实例和方法之间.泛型委托实例之间.泛型接口的变量和泛型类型的对象之间.泛型接口的变量之间的隐式转换:使用协变将允许使用比原指定类型派生程度更大(即更具体的)的类型,使用逆变将允许使用比原指定类型派生程度更小(即更不具体的)的类型: 1.协变和逆变都只支持引用类型,不支持值类型: 2.如果泛型接口或泛型委托的类型参数被声明为协变或逆变,则该泛型接口或泛型委托被称为变体(Variant): 二.数组只支

逆序数的概念:对于n个不同的元素,先规定各元素之间有一个标准次序(例如n个 不同的自然数,可规定从小到大为标准次序),于是在这n个元素的任一排列中,当某两个元素的先后次序与标准次序不同时,就说有1个逆序.一个排列中所有逆序总数叫做这个排列的逆序数. 解决思路: HDU-1394 1.线段树:通过保存区间内数的出现次数,每次插入一个数前把比它小(大)的区间内的总数累加. //求逆序数 线段树法 //原理,因为输入是依次输入的,所以每次输入一个数,只要查找比这个数小数的个数并累加就行了. //顺序查

[一]何为可变性 可变性是.NET4.0中的一个新特性,可变性可分为 : 协变性.逆变性.不可变性. 那么在.NET4.0之前是否有可变性? 答案是肯定的,我们可以通过下面的几个实例来简单的了解一下.NET4.0之前的协变和逆变. 实例 1 : 方法参数的协变 static void Main(string[] args) { GetProject(new Course()); // Course 继承自 Project 此处进行了协变 } static void GetProject(Proj

题目描述: 现在电视台有一种节目叫做超级英雄,大概的流程就是每位选手到台上回答主持人的几个问题,然后根据回答问题的 多少获得不同数目的奖品或奖金.主持人问题准备了若干道题目,只有当选手正确回答一道题后,才能进入下一题 ,否则就被淘汰.为了增加节目的趣味性并适当降低难度,主持人总提供给选手几个“锦囊妙计”,比如求助现场 观众,或者去掉若干个错误答案(选择题)等等.这里,我们把规则稍微改变一下.假设主持人总共有m道题,选 手有n种不同的“锦囊妙计”.主持人规定,每道题都可以从两种“锦囊妙计”中选择一

例题51Nod-1376,一个经典问题,给出一个序列问该序列的LIS以及LIS的数量. 这里我学习了两种解法,思路和代码都是参考这两位大佬的: https://www.cnblogs.com/reverymoon/p/9496040.html https://www.cnblogs.com/RabbitHu/archive/2017/11/02/51nod1376.html 首先是先分析一下问题,求LIS是一个很基础的问题了,用得最多的是nlogn的解法这里就不讲了.当我们求出序列a[i]的LI

0. 文章目的:   介绍变体的概念,并介绍其对C#的意义 1. 阅读基础   了解C#进阶语言功能的使用(尤其是泛型.委托.接口) 2. 从示例入手,理解变体   变体这一概念用于描述存在继承关系的类型间的转化,这一概念并非只适用于C#,在许多其他的OOP语言中也都有变体概念.变体一共有三种:协变.逆变与不变.其中协变与逆变这两个词来自数学领域,但是其含义和数学中的含义几乎没有关系(就像编程语言的反射和光的反射之间的关系).从字面上来看这三种变体的名字多少有点唬人,但其实际意思并不难理解.广泛

目录 1.GWAS模型 1.1卡方检验 1.2 相关性系数的t检验 1.3 一般线性模型GLM 1.4 混合线性模型MLM 1.5 压缩混合线性模型CMLM 1.6 SUPER 1.7 FarmCPU 1.8 Blink 2.GS模型 2.1 MAS 2.2 GBLUP 2.3 GBLUP的扩展(ssBLUP,sBLUP,cBLUP) 2.4 rrBLUP 2.5 rrBLUP的扩展(Bayes类) 2.6 BLUP vs Bayes 3.GWAS和GS模型比较 最近看了不少统计基因组方面的资料

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性

最近遇到一个问题,如果因变量为一个连续变量(如胰岛素水平),主要考察的变量为分组变量(如正常血糖组,前糖尿病组,糖尿病组三组),现在的目的是想看调整多种变量(包括多个连续性变量和分类变量)后,胰岛素水平是否一致. 一开始的思路想到的是采用GLM进行协方差分析来解决. 但是有觉得似乎不是很对,因为经典的协方差分析通常只考虑一个连续变量(协变量)和一个分组变量,同时协变量和分组变量只有不存在交互的时候(经典协方差分析的前提)才能使用协方差分析.针对我目前的问题,如果想调整多个连续性变量和分类变量,这

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

学卷积神经网络的理论的时候,我觉得自己看懂了,可是到了用代码来搭建一个卷积神经网络时,我发现自己有太多模糊的地方.这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络,首先给出一个基本的模型,然后再用Batch Norm.Dropout和早停对模型进行优化:在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法. 一.搭建基本的卷积神经网络 第一步:准备数据 在<Hands on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow>这本书上,用的

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 原文链接 摘要 当前神经网络层之前的神经网络层的参数变化,引起神经网络每一层输入数据的分布产生了变化,这使得训练一个深度神经网络变得复杂.这样就要求使用更小的学习率,参数初始化也需要更为谨慎的设置.并且由于非线性饱和(注:如sigmoid激活函数的非线性饱和问题),训练一个深度神经网络会非常困难.我们称这个现象为

资源整理. 1 Coding: 1.Python库gempy,一种基于Python的开源三维结构地质建模软件,它允许从界面和方向数据隐式(即自动)创建复杂的地质模型. 它还支持随机建模以解决参数和模型的不确定性. gempy 2.Tangram是一个JavaScript库,用于使用WebGL在Web浏览器中实时渲染2D和3D地图. tangram 3.R语言包gdalcubes R,gdalcubes的R包,与之前的gdalcubes包区别在哪,目前不确定.但都是用于处理栅格大数据的. gdal

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1