在<如何计算假设检验的功效(power)和效应量(effect size)?>一文中,我们讲述了如何根据显著性水平α,效应量和样本容量n,计算功效,以及如何根据显著性水平α,功效和样本容量n,计算效应量.但这两个应用都属于事后检验,也就是说,就算假设检验之后计算出的功效或效应量不理想,我们也没有办法改变.因此,我们最好事先就把我们想要达到的功效和效应量确定好,然后根据显著性水平α,功效和效应量,计算样本容量n.这种事前检验的应用用得比较多. 此外,我们都知道,如果假设检验选取的样本量很小,那么

8.3 Margin of Error 由该公式可知: To improve the precision of the estimate, we need to decrease the margin of error, E. Because the sample size, n, occurs in the denominator of the formula for E, we can decrease E by increasing the sample size. 可以通过减小Z或增大n

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

相关文章: A Unified Framework for Association Analysis with Multiple Related Phenotypes 太重要了,不得不单独拿出来分析一下.本review高度总结了GWAS这10年的成绩.以及现在的局限性.每个搞统计遗传的都必须要好好看看. 第一篇GWAS是什么时候?谁提出的?The first successful GWAS published in 2002 studied myocardial infarction. Ozak

在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample:   > x=1:10       > sample(x=x)        [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量赋值1~10,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样------最多抽n次,n为x向量中元

首先,这是一个典型的sample Table box: 一.      Stbl box中常见的子box: stts:Decoding Time to Sample Box时间戳和Sample映射表.通过这个box可以实现时间到sample number的映射. stsd:Sample Description,主要描述当前track有关的编码信息,以及用于初始化解码的附加信息. stsz,stz2:Sample Size Boxes每个Sample大小的表. stsc:Sample to chu

在做图片处理的时候最常遇到的问题估计就是Out Of Memory (内存溢出)了 网上对这种问题的解决方案很多,原来无非就是压缩图片大小 本不该重复造轮子,但实际中却遇见了问题,写出来希望后来者能引以为戒,并给出一个自我感觉不错的方案 常用的一种解决方案: FileInputStream f = new FileInputStream(file);BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();   options.inS

今天介绍一些运算函数,它们的使用很简单,没有什么难度,但是也会用的着. 在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample: > x=1:10 > sample(x=x) [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量x赋值,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样-

遇到的问题 在处理数据过程中,遇到需要取(n)个数的问题,而当样本量过大的时候,就不能简单的take(n),这类问题一般有两种情况: > - 有序取 TopN > - 无序取 N 先来讨论无序取N的情况: sample函数 sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取 返回一个新的RDD withReplacement:元素可以多次抽样(在抽样时替换) withReplacement=true,表示有放回的抽样 withReplacement=false,表示无

7.3 The Sampling Distribution of the Sample Mean population:1000:Scale are normally distributed with mean 100 and standard deviation 16 sample:4:可以得到样本均值的分布图如下: 与通过公式计算得到的mean 和 标准差一致:μx¯ = μ = 100 and σx¯ = σ/√n = 16/√4 = 8; 由图可知The histogram is sha

7.2  The Mean and Standard Deviation of the Sample Mean Recall that the mean of a variable is denoted μ, subscripted if necessary with the letter representing the variable. So the mean of x is written as μx , the mean of y as μy , and so on. In parti

A/B testing主要用来检测网站或者APP的两个版本中哪一个更好,它的中心思想是把流量一分为二,一份用作experiment group,访问新的版本,另一份用作control group,访问旧的版本. 假设现在有一个网站,要测试是否增大网页Register的字体,可以增加注册用户. 进行AB testing,首先要选择Unit of Diversion, 就是把实验分成两组的标准.在这个实验中,可以选择unique cookies to view the web page. 然后要选定

ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.) ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件 ORA-00018: 超出最大会话数 ORA-00019: 超出最大会话许可数 ORA-00020: 超出最大进程数 () ORA-00021: 会话附属于其它某些进程:无法转换会话 ORA-00022: 无效的会话 ID:访问被拒绝 ORA-00023: 会话引用进程私用内存:无法分离会话 ORA-00024: 单一进程模式下不允许从多个进程注册 ORA-00025: 无法分配  ORA-00026:

1.Redis中key的的过期时间 通过EXPIRE key seconds命令来设置数据的过期时间.返回1表明设置成功,返回0表明key不存在或者不能成功设置过期时间.在key上设置了过期时间后key将在指定的秒数后被自动删除.被指定了过期时间的key在Redis中被称为是不稳定的. 当key被DEL命令删除或者被SET.GETSET命令重置后与之关联的过期时间会被清除 127.0.0.1:6379> setex s 20 1 OK 127.0.0.1:6379> ttl s (intege

1 显著性差异 如果样本足够大,很容易有显著性差异.样本小,要有显著性差异很难. y是因变量,x是自变量 2 F-test与T-test Ftest也称ANOVA,是用来检测一个y下的不同level的x (也就是组别)下的差异. y是连续变量,x是离散变量,比如类别1,类别2,类别3. 当x的类别只有两类的时候,Ftest等价于Ttest,也就是说T-test是一种特殊的F-test. 2.1 样本大小和适合数据类型 For using T-test on ordinal data, exist

///////////////////////////////////////////////////////////////ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.)ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件ORA-00018: 超出最大会话数ORA-00019: 超出最大会话许可数ORA-00020: 超出最大进程数 ()ORA-00021: 会话附属于其它某些进程:无法转换会话ORA-00022: 无效的会话 ID:访问被拒绝ORA-00023: 会话引用进程私用内存:无法分离会话O

# redis 配置文件示例 # 当你需要为某个配置项指定内存大小的时候,必须要带上单位, # 通常的格式就是 1k 5gb 4m 等酱紫: # # 1k => bytes # 1kb => bytes # 1m => bytes # 1mb => * bytes # 1g => bytes # 1gb => ** bytes # # 单位是不区分大小写的,你写 1K 5GB 4M 也行 ################################## INCLUD

这篇文章是Taylor Killian今年8月发表在自己的博客上的.他对比了三款平价的SDR平台,认为这三款产品将是未来一年中最受欢迎的SDR平台.我觉得这篇文章很有参考价值,简单翻译一份转过来.原文在这里:http://www.taylorkillian.com/2013/08/sdr-showdown-hackrf-vs-bladerf-vs-usrp.html 翻起来才发现,太长了.觉得这么长就没必要翻译了,不符合快速阅读的习惯,深度阅读的人显然应该直接看原文.但是既然开了个头,就翻完吧.

# redis 配置文件示例 # 当你需要为某个配置项指定内存大小的时候,必须要带上单位, # 通常的格式就是 1k 5gb 4m 等酱紫: # # 1k => bytes # 1kb => bytes # 1m => bytes # 1mb => * bytes # 1g => bytes # 1gb => ** bytes # # 单位是不区分大小写的,你写 1K 5GB 4M 也行 ################################## INCLUD

overview Oracle's cost-based optimizer (COB) uses statistics to calculate the selectivity (the fraction of rows in a table that the SQL statement's predicate chooses) of predicates and to estimate the "cost" of each execution plan. The COB will