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

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

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

  什么是 ABTest 产品的改变不是由我们随便「拍脑袋」得出,而是需要由实际的数据驱动,让用户的反馈来指导我们如何更好地改善服务.正如马蜂窝 CEO 陈罡在接受专访时所说:「有些东西是需要 Sense,但大部分东西是可以用 Science 来做判断的.」 说到 ABTest 相信很多读者都不陌生.简单来说,ABTest 就是将用户分成不同的组,同时在线试验产品的不同版本,通过用户反馈的真实数据来找出采用哪一个版本方案更好的过程. 我们将原始版本作为对照组,以每个版本进行尽量是小的流量迭代作为

本节内容 1:样本估计总体均值跟标准差,以及标准误 2:中心极限定理 3:如何查看数据是否是正态分布QQ图 4:置信区间的理解跟案例 5:假设检验 参考文章: 假设检验的学习和理解 一.样本估计总体均值跟标准差 多组抽样 估计总体均值 = mean(多组的各个均值) 估计总体标准差 = sd(多组的各个标准差) 标准误 = sd(多组的各个均值) 一组抽样 估计总体均值 = mean(一组的均值) 估计总体标准差 = sd(一组的标准差) 标准误 = 估计的标准差/ sqrt(n) 标准误: 真

前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐. 其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理. 为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习原理就像一个小黑洞. 很多人花了好几个月的时间在看原理,一旦丢给他数据去分析,依旧束手无策. 不会跑流程,内心依旧会很恐慌.就像从来没有入门一样. 所以,我的建议是咱们先不去管原理,直接从分析入手. 等把数据跑出来了,整个流程的技能点满了,再去看看它的原理. 入门:学习GWAS的在线网站: 对于没有

这篇文章是对SNP位点功能注释在线网站的一个总结帖. 软件排名不分先后,优先顺序可以看推荐指数. 彩蛋在最后,请坚持看完 1.GWAS4D, 推荐指数:**** 网址:http://mulinlab.tmu.edu.cn/gwas4d 支持输入格式 1) Variants Coordinates: Chr, Pos, [P-value] 支持输入格式 2) VCF-like Map: Chr, Pos, SNPID, Ref, Alt, [P-value] 支持输入格式 3) Single SN

作者:友盟+数据科学家 杨玉莲.陆子骏 冠状病毒来袭牵动着每个人的心,但是病毒影响的不仅仅是我们的健康,也以极快的速度极深远地影响了整个移动互联网的发展.主流阵地原本在线下的需求,如医疗和生鲜电商,快速地转到了线上,而人们对在线内容/商品/服务的消费需求也达到了高点.这对于移动互联网企业来讲,是挑战也是机会. 疫情期间大部分的互联网企业新用户激增.如何在疫情期间及之后,快速将这些新用户转化为粘性用户,是这些企业最大的挑战.而对于那些用户下跌的企业,快速地自我迭代抓住已有用户,同时苦练内功开拓新的

因为最近在找实习,所以打算把自己之前学过的关数据分析的知识总结(复习)一下.在总结A/B test时,我发现中文互联网中关于A/B test的总结已经很多了,但是对于均值型指标和比值(率)型指标在设计实验.计算统计量时的区别却没有一个很明确的总结.甚至有的文章给出的计算公式语焉不详.前后矛盾,计算样本数量给的是均值型指标的计算公式,计算Z值时又给出了比值(率)型指标的计算公式. 均值型指标和比值(率)型指标 在互联网数据分析中,有许多指标是数据分析师所关心的,对于不同的数据分析任务需要选取合适的

我已经通过Gemma得到了关联分析的结果,如下. prefix.log.txt 中包含了一个总的PVE,这不是我们想要的. 那么,如何计算这些位点的表型解释率? 据了解,有些关联分析软件是可以同时得到这个信息的,比如Tassel. 参考:Whole-genome resequencing of wild and domestic sheep identifies genes associated with morphological and agronomic traits 有人说GAPIT的结

目录 一.来源 二.结果 材料测序.变异检测.群体结构和LD衰减 驯化后经历选择的候选基因组区域 起源中心.迁移路线和多样性 GWAS 一.来源 Resequencing of 429 chickpea accessions from 45 countries provides insights into genome diversity, domestication and agronomic traits. Nat Genet. 2019 May;51(5):857-864. doi: 10

对于 A/B 实验原理认知的缺失,致使许多企业在业务增长的道路上始终在操作一批"错误的 A/B 实验".这些实验并不能指导产品的优化和迭代,甚至有可能与我们的初衷背道而驰,导致"负增长". 在 A/B 实验不断走红的今天,越来越多的企业开始意识到 A/B 实验的重要意义,并试图通过 A/B 实验,前置性地量化决策收益,从而实现增长.然而,当你和其他业务伙伴谈及 A/B 实验时,你总能听到这样的论调: "这事儿很简单,做个实验就行了.准备两个版本,在不同渠道

在线AB实验成为当今互联网公司中必不可少的数据驱动的工具,很多公司把自己的应用来做一次AB实验作为数据驱动的试金石. 文 | 松宝 来自 字节跳动数据平台团队增长平台 在线AB实验成为当今互联网公司中必不可少的数据驱动的工具,很多公司把自己的应用来做一次AB实验作为数据驱动的试金石. 数据 => 洞察 => 优化,循环往复寻找最优解,寻找增长的方法. AB中有句经典的名言:大胆假设,小心求证. 本系列连载会从数据驱动.AB实验基本架构.指标选取与数据分析等角度切入,第一篇着重介绍AB实验与数据

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

又到了一年一度的新生入学季了,清华和北大的计算机系同学都参加了同一场开学考试(因为两校兄弟情谊深厚嘛,来一场联考还是很正常的). 不幸的是,正当老师要统计大家的成绩时,世界上的所有计算机全部瘫痪了. “计算机坏了,可计算机系还得办.小 K,你去了解一下大家的成绩,顺便数数今年两校计算机系有多少人吧!” 于是,小 K 来到了人群中,开始调查大家的成绩. 然而,同学们只有七秒钟的记忆,已经忘记了自己的具体成绩(这可真是尴尬啊). 但是,因为在忘记成绩之前和校友互相调侃过,他们清楚地记得 在自己的学校

题目大意: 传送门 给一颗动态树,给出一些路径并动态修改,每次询问一条边是否被所有路径覆盖. 题解: 先%一发myy. 开始感觉不是很可做的样子,发现子树信息无论维护什么都不太对…… 然后打开题目标签……随机化…… emmmm,突然想到[bzoj 3569]DZY loves Chinese II…… 随机大法好… 给每条路径随机一个权值,然后用异或来统计子树权值和,并与全集的异或和做下比较,然后就是LCT大板子…… 板子写挂……wa了两遍……迷. 代码: #include "bits/stdc

题面 权限题 题解 这题有一个很好的性质,就是一定有$k>\frac n2$.接着考虑怎么做. 我们随机选取一个数$x$,然后将所有数与它作差,那么只需要找出$k$个差值使得他们的最大公因数大于$1$即可.我们可以将所有差值分解质因数,然后统计每个质因数出现的次数,再加上与$x$相等的数的个数就是$k$.统计$k$个时候顺便记录一下这些数的最大公因数即可. 根据之前说的那个性质,我们随机出真答案的期望是$log$的.但是随机化这个东西...是靠脸的,我最开始用了那个$8$位质数做种子,然后调了$

题目描述 黑恶势力的反攻计划被小C成功摧毁,黑恶势力只好投降.秋之国的人民解放了,举国欢庆.此时,原秋之国总统因没能守护好国土,申请辞职,并请秋之国人民的大救星小C钦定下一任.作为一名民主人士,小C决定举行全民大选来决定下一任.为了使最后成为总统的人得到绝大多数人认同,小C认为,一个人必须获得超过全部人总数的一半的票数才能成为总统.如果不存在符合条件的候选人,小C只好自己来当临时大总统.为了尽可能避免这种情况,小C决定先进行几次小规模预选,根据预选的情况,选民可以重新决定自己选票的去向.由于秋之