SPSS学习笔记之--Kaplan-Meier生存分析 一.概述 关于生存分析的相关概念,Kaplan-Meier用于估计生存函数,允许有一个分组变量进行生存率的组间比较,还容许一个分层变量.若不考虑其他混杂因素下生存分析的常用方法. 二.实例 要研究某种新药治疗相对于常规药物治疗对生存率有无改善,收集以下数据: months:生存时间(单位月),为连续变量. group:1=治疗组,2=对照组 status:0=出现结局,1=失访,2=实验结束时仍存活 三.操作步骤 菜单选择: 主对话框:按图

The Kaplan–Meier estimator (also known as the product limit estimator) estimates the survival function from life-time data. In medical research, it might be used to measure the fraction of patients living for a certain amount of time after treatment.

这里我想给大家介绍另外一种推荐系统,这种算法叫做潜在因子(Latent Factor)算法.这种算法是在NetFlix(没错,就是用大数据捧火<纸牌屋>的那家公司)的推荐算法竞赛中获奖的算法,最早被应用于电影推荐中.这种算法在实际应用中比现在排名第一的 @邰原朗 所介绍的算法误差(RMSE)会小不少,效率更高.我下面仅利用基础的矩阵知识来介绍下这种算法. 这种算法的思想是这样:每个用户(user)都有自己的偏好,比如A喜欢带有小清新的.吉他伴奏的.王菲等元素(latent factor),如果

The top 100 papers Nature explores the most-cited research of all time. The discovery of high-temperature superconductors, the determination of DNA’s double-helix structure, the first observations that the expansion of the Universe is accelerating —

https://github.com/Jialab-UCR/GDCRNATools GDCRNATools - An R package for downloading, organizing, and integrative analyzing lncRNA, mRNA, and miRNA data in GDC Introduction The Genomic Data Commons (GDC) maintains standardized genomic, clinical, and

一.潜在因子(Latent Factor)推荐算法 本算法整理自知乎上的回答@nick lee.应用领域:"网易云音乐歌单个性化推荐"."豆瓣电台音乐推荐"等.        这种算法是在NetFlix(没错,就是用大数据捧火<纸牌屋>的那家公司)的推荐算法竞赛中获奖的算法,最早被应用于电影推荐中,在实际应用中比现在排名第一的 @邰原朗所介绍的算法误差(RMSE)会小不少,效率更高.下面仅利用基础的矩阵知识来介绍下这种算法.        该算法的思想是

虽然我们现在完全没有甲基化的数据,但还是可以了解一下. 什么是DNA甲基化,与组蛋白修饰有什么联系? DNA Methylation and Its Basic Function 表观的定义就是DNA序列不变.表型变了.最重要的就是DNA的修饰(甲基化)和组蛋白的修饰(chip-seq里面的那几种) 为什么说甲基化比SNP在早筛方面要靠谱得多? DNA甲基化测序的基本原理?Bisulfite Treatment,会特异的改变原来的甲基化和非甲基化的序列,无甲基化的C全部变为U. Pan-Canc

对于face recognition的研究,我是认真的(认真expression,哈哈哈~~~~~~)许久没有写blog了,欢迎一起讨论. SDM(Supvised Descent Method)方法主要是应用在人脸对齐上.SDM本是一种求函数逼近的方法,可以用于最小二乘求解.SDM并非一种人脸对齐方法,只是作者在提出新的人脸对齐方法中运用了自己的最小二乘方法.文章:Supervised Descent Method and its Applications to Face Alignment.

广义线性模型虽然很大程度上拓展了线性模型的应用范围,但是其还是有一些限制条件的,比如因变量要求独立,如果碰到重复测 量数据这种因变量不独立的情况,广义线性模型就不再适用了,此时我们需要使用的是广义估计方程. 广义估计方程最主要的工作是为每个观察对象单独指定一个作业相关矩阵,从而解决了因变量不独立的问题. 下面看一个例子还是用之前重复测量数据的例子,我们用广义估计方程进行拟合 分析—广义线性模型—广义估计方程 前面我们选择的作业矩阵为默认的独立无相关,也就是认为该数据的因变量之间是不相关的,这和实

SPSS统计基础-均值功能的使用 均值过程计算一个或多个自变量类别中因变量的子组均值和相关的单变量统计.您也可以获得单因素方差分析.eta 和线性相关检验. 统计量.合计.个案数.均值.中位数.组内中位数.均值的标准误.最小值.最大值.范围.分组变量的第一个类别的变量值.分组变量的最后一个类别的变量值.标准差.方差.峰度.峰度标准误.偏度.偏度标准误.总和的百分比.总个案数的百分比.和的百分比.数量的百分比.几何均值以及调和均值.选项包括方差分析.eta.eta 平方和线性R 和R2 检验. 数

我们之前讲Logistic回归模型的时候说过,分类数据在使用卡方检验的时候,当分类过多或者每个类别的水平数过多时,单元格会划分的非常细,有可能会导致大量单元格频数很小甚至为0,并且卡方检验虽然可以分析因素作用,但是无法描述作用的大小和方向,并且无法进一步考察因素间的交互作用,这些都是卡方检验的局限,实际上卡方检验更多的用于行列交叉表,也就是列联表的分析. 以上问题似乎可以使用方差分析解决,但是方差分析仅适用于连续变量,对于分类变量除了可以使用Logistic回归之外,还可以使用对数线性模型,对数

Lofistic回归模型也可以用于配对资料,但是其分析方法和操作方法均与之前介绍的不同,具体表现 在以下几个方面1.每个配对组共有同一个回归参数,也就是说协变量在不同配对组中的作用相同2.常数项随着配对组变化而变化,反映了非实验因素在配对组中的作用,但是我们并不关心其大小, 因此在拟合时采用条件似然函数代替了一般似然函数,从而在拟合中消去了反映层因素的参数. SPSS中没有直接拟合配对Logistic回归模型的过程,需要对数据进行一些处理,采用其他方法进行拟合,拟合方法有变量差值拟合和COX模型

生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术,所谓生存时间,就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间.这里的时间不一定就是钟表日历上的时间,也有可能是其他的度量单位,比如长度单位等. 生存时间有两个特点: 1.存在删失,是指由于某种原因导致生存时间没用被准确或完整的记录下来,这种情况很常见,如果不存在删失,那么生存分析和一般统计方法没用太大区别,但是一旦出现删失,就必须考虑其影响,一般统计方法将不再适用. 2.生存时间非负,且分布常常右偏,导致基于正态分布理论的常规统计方法不适用.用生存分

传统线性模型的假设之一是因变量之间相互独立,并且如果自变量之间不独立,会产生共线性,对于模型的精度也是会有影响的.虽然完全独立的两个变量是不存在的,但是我们在分析中也可以使用一些手段尽量减小这些问题产生的影响,例如采用随机抽样减小因变量间的相关性,使其满足假设:采用岭回归.逐步回归.主成分回归等解决共线性的问题.以上解决方法做都会损失数据信息,而且似乎都是采取一种回避问题的态度而非解决问题,当碰到更复杂的情况例如因变量和自变量相互影响时,单靠回避是无法得到正确的分析结果的,那么有没有更好的直接解

标准的线性回归模型的假设之一是因变量方差齐性,即因变量或残差的方差不随自身预测值或其他自变量的值变化而变化.但是有时候,这种情况会被违反,称为异方差性,比如因变量为储蓄额,自变量为家庭收入,显然高收入家庭由于有更多的可支配收入,因此储蓄额差异较大,而低收入家庭由于没有过多的选择余地,因此储蓄会比较有计划和规律. 异方差性如果还是使用普通最小二乘法进行估计,那么会造成以下问题 1.估计量仍然具有无偏性,但是不具备有效性2.变量的显著性检验失去意义3.由于估计量变异程度增大,导致模型预测误差增大,精

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------

线性回归的首要满足条件是因变量与自变量之间呈线性关系,之后的拟合算法也是基于此,但是如果碰到因变量与自变量呈非线性关系的话,就需要使用非线性回归进行分析. SPSS中的非线性回归有两个过程可以调用,一个是分析—回归—曲线估计,另一个是分析—回归—非线性,两种过程的思路不同,这也是非线性回归的两种分析方法,前者是通过变量转换,将曲线线性化,再使用线性回归进行拟合:后者则是直接按照非线性模型进行拟合. 我们按照两种方法分别拟合同一组数据,将结果进行比较. 分析—回归—曲线估计 变量转换的方法简单易行

t检验和方差分析主要针对于连续变量,秩和检验主要针对有序分类变量,而卡方检验主要针对无序分类变量(也可以用于连续变量,但需要做离散化处理),用途同样非常广泛,基于卡方统计量也衍生出来很多统计方法. 卡方统计量是基于卡方分布的一种检验方法,根据频数值来构造统计量,是一种非参数检验方法.SPSS中在交叉表和非参数检验中,都可调用卡方检验. 卡方检验的主要有两类应用 一.拟合度检验 1.检验单个无序分类变量各分类的实际观察次数和理论次数是否一致 此类问题为单变量检验,首先要明确理论次数,这个理论次数是

一.频谱分析(分析-预测-频谱分析) “频谱图”过程用于标识时间序列中的周期行为.它不需要分析一个时间点与下一个时间点之间的变异,只要按不同频率的周期性成分分析整体序列的变异.平滑序列在低频率具有更强的周期性成分:而随机变异(“白噪声”)将成分强度分布到所有频率.不能使用该过程分析包含缺失数据的序列. 1.示例.建造新住房的比率是一个国家/地区经济的重要晴雨表.有关住房的数据开始时通常会表现出一个较强的季节性成分.但在估计当前数字时,分析人员需要注意数据中是否呈现了较长的周期. 2.统计量.正弦

编辑 SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件.最初软件全称为“社会科学统计软件包” (SolutionsStatistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方 案”,这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整.SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析

关于SQL Server 2014中的基数估计,官方文档Optimizing Your Query Plans with the SQL Server 2014 Cardinality Estimator里有大量细节介绍,但是全部是英文,估计也没有几个人仔细阅读.那么SQL Server 2014中基数估计的预估行数到底是怎么计算的呢? 有哪一些规律呢?我们下面通过一些例子来初略了解一下,下面测试案例仅供参考,如有不足或肤浅的地方,敬请指教! 下面实验测试的环境主要为SQL Server 201