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

库存ABC分类,简单的说就是抓大放小,是为了让我们抓住重点,用最大精力来管理最重要的物料,而对于不太重要的物料则可以用较少的精力进行管理.它和我们平常说的八二法则有异曲同工之妙. 既然要应用库存ABC方法,那么我们首先要决定,哪些物料是最重要的A类,哪些物料是一般重要的B类,哪些物料是最不重要的C类. 最简单的办法自然就是在物料主表中直接把ABC填上去,然后在日常业务中,我们随时都可以看到这是哪一类物料,从而决定了我们对其采取的管理方式(最重要的一个不能差,最不重要的,差一点半点可以容忍).为了

一.使用COLLECT时,如果关键字没有,那么插入,如果有则求所有关键字列的和,代码如下 二.sy-index在循环中,每次循环从1开始递增 三.查看T_DATA数据 四.如下 五.循环时候,我们查看T_TEST数据 第一次 第二次 第三次 第四次 六.我们查看运行效果

今天要讲的一篇是发表于 Hum Genet 的 "Shared genetic architecture between metabolic traits and Alzheimer's disease: a large-scale genome-wide cross-trait analysis" .很中规中矩的一篇文章,没有什么大的亮点的.写它的主要原因整篇文献思路很流畅,次要原因是我懒,不愿意看费脑子的文章. 以下,进入主题: 背景 阿尔茨海默病(AD)是一种进行性和破坏性的神经

Simulate Anneal模拟退火算法,是一种用于得到最优解的随机化算法. 如果可以打一手漂亮的随机化搜索,也许当你面对一筹莫展的神仙题时就有一把趁手的兵器了. 这篇题解将教你什么?SA的基本思路,什么时候能用SA. 标题是浅谈,所以本篇博客参杂了些许个人简介,若有疑问或异议,欢迎提出指正. 我也很感谢你们给出的建议,它们真的能让我变好.变强. 那么我们进入本篇正题. 1. 什么是模拟退火: 模拟退火是一种在广大的搜索空间寻找最优解的随机化算法.我们看名字就明白,这个算法实在模拟物理中退火的

目录 背景介绍 程序表示 初始化 (Initialization) Depth定义 Grow方法 Full方法 Ramped half-and-half方法 适应度(Fitness)与选择(Selection) Fitness & Fitness Function 选择 Selection 遗传算子Genetic Operators 交叉 Crossover 变异 Mutation 复制 Reproduction (Copy) 参考资料 (reference) 本篇博文提供了关于GP过程的总结型

1.JSONP跨域GET请求 ajax请求,dataType为jsonp.这种形式需要请求在服务端调整为返回callback([json-object])的形式.如果服务端返回的是普通json对象.那么调试的时候,在chrome浏览器的控制台会报"Uncaught SyntaxError: Unexpected token"错误:在firefox浏览器的控制台会报"SyntaxError: missing ; before statement"错误. JSON是一种

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/58382 摘要: 流计算,已经有Storm.Spark,Samza,包括最近新起的Flink,Kafka为什么再自己做一套流计算呢?Kafka Stream 与这些框架比有什么优势?Samza.Consumer Group已经包装了Kafka轻量级的消费功能,难道不够吗? Confluent Inc(原LinkedIn Kafka作者离职后创业公司)在6月份预告推出Kafka Stream,Kafka Stream会在Ka

我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下,如何使利润最大化”等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称.随着学习的深入,博主越来越发现最优化方法的重要性,学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解,比如我们现在学习的机器学习算法,大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化,从而训

关于这个X-FORWARED-FOR 有很多非主流漏洞都和他有关  之前我和我的基友misty以为关于这个标头的漏洞会有很多会被很多开发者忽视 会出现很多关于他的安全漏洞 可是由于我精力不足 就没继续研究下去 今天就写一篇文章出来跟大家聊聊这个吧 有兴趣的可以继续研究下去 原创的 各位给几个金币吧 穷死了!!!! 0x01 这个X-Forwared-For是个啥 啥样的漏洞会关于他      关于这个X-Forwared-For 他的作用很简单 很多网站利用这个东西获取客户的IP 也就是网页浏览

Java中HashMap遍历的两种方式 转]Java中HashMap遍历的两种方式原文地址: http://www.javaweb.cc/language/java/032291.shtml 第一种: Map map = new HashMap(); Iterator iter = map.entrySet().iterator(); while (iter.hasNext()) { Map.Entry entry = (Map.Entry) iter.next(); Object key =

Java中HashMap遍历的两种方式原文地址: http://www.javaweb.cc/language/java/032291.shtml第一种: Map map = new HashMap(); Iterator iter = map.entrySet().iterator(); while (iter.hasNext()) { Map.Entry entry = (Map.Entry) iter.next(); Object key = entry.getKey(); Object

oracle 10g下有几种扫描方式,注意最后一种扫描方式,当对分区的列进行计算时,会不走分区.这跟对索引列进行计算会导致无法用索引一样. --扫描单个分区  PARTITION RANGE SINGLE    --连续扫描多个分区 PARTITION RANGE ITERATOR    --不连续扫描多个分区  PARTITION RANGE INLIST    --扫描全分区 PARTITION RANGE ALL SQL> drop table t_range purge; SQL> c

什么是MD5算法 MD5讯息摘要演算法(英语:MD5 Message-Digest Algorithm),一种被广泛使用的密码杂凑函数,可以产生出一个128位元(16位元组)的散列值(hash value),用于确保信息传输完整一致. 实质上,MD5 只是一种哈希算法 哈希算法,即 hash,又叫散列算法,是一类把任意数据转换为定长(或限制长度)数据的算法统称.例如我叫张三,你叫李四,那么「人 -> 人名」的算法就叫属于一种哈希算法.哈希算法通常用于制作数字指纹,数字指纹的意思就是「你看到这个东

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)设置每一云服务的义务项:建立每一云服务所包含的义务图:2)根据用户所请求的云服务查找该云服务的所有强制义务图和可选义务图,并提取该用户对该云服务的历史完成情况:3)对每一强制义务图,监控其每一义务项所对应属性的属性值,判断该义务项是否完成,并检查所有强制义务图是否已经完成,如果完成则进行步骤4):4)对每一可选义务图,监控其每一义务项所对应属性的属性值,并根据该义务项的历史完成情况判断该义务项的完成概率:然后计算该云服务所有可选义务图的完成概率,如果其大于设定阈值则开始为该用户提供该云服务.本

在每一种编程语言里,斐波那契数列的计算方式都是一个经典的话题.它可能有很多种计算方式,例如:递归.迭代.数学公式.哪种算法最容易理解,哪种算法是性能最好的呢? 这里给大家分享一下我对它的研究和总结:下面是几种常见的代码实现方式,以及各自的优缺点.性能对比. Iteration using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Linq; public class Progr

向量的一种特殊乘法 element wise multiplication 物体反射颜色的计算采用这样的模型: vec3 reflectionColor = objColor * lightColor;//物体反射颜色 = 物体颜色 * 光源颜色. (vec3(r,g,b), r,g,b在[0,1]范围里). 比如:光源是自然光:lightColor = vec3(1.0,1.0,1.0);物体是绿色的:objColor  = vec3(0,0,1.0,0.0); 反射光就是:reflectio