每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

之前介绍过的基于线性模型的方差分析,虽然扩展了方差分析的领域,但是并没有突破方差分析三个原有的假设条件,即正态性.方差齐性和独立性,这其中独立性要求较严格,我们知道方差分析的基本思想其实就是细分,将所有对因变量产生影响的因素逐一摘出,但是如果各观测值之间相互影响,这样在细分影响因素的时候,是很难分出到底是自变量的影响还是观测值之间自己的影响.虽然随机抽样会最大程度的使数据满足独立性,但是有时候这种方法并不奏效,比如随机抽取受访者分析其消费特征,这里就假定所有受访者的之间是相互独立的,然而仔细想想

一般线性模型.混合线性模型.广义线性模型 广义线性模型GLM很简单,举个例子,药物的疗效和服用药物的剂量有关.这个相关性可能是多种多样的,可能是简单线性关系(发烧时吃一片药退烧0.1度,两片药退烧0.2度,以此类推:这种情况就是一般线性模型),也可能是比较复杂的其他关系,如指数关系(一片药退烧0.1度,两片药退烧0.4度),对数关系等等.这些复杂的关系一般都可以通过一系列数学变换变成线性关系,以此统称为广义线性模型.广义线性混合模型GLMM比较复杂,GLM要求观测值误差是随机的,而GLMM则要求

目录 简介 GS示例代码 简介 R包sommer内置了C++,运算速度还是比较快的,功能也很丰富,可求解各种复杂模型.语法相比于lme4包也要好懂一些. 建议查看文档:vignette("v1.sommer.quick.start") 混合线性模型关键在于协方差结构的建立,有以下几类: 复合对称(Compound Symmetry,CS),所有方差相等,所有协方差也相等,对应于单变量方法.但是对于不同尺度的变量是无意义的. 方差组分(Variance Components),每个方差都

Atitti 图像处理 图像混合 图像叠加 blend 原理与实现 混合模式 编辑 本词条缺少信息栏,补充相关内容使词条更完整,还能快速升级,赶紧来编辑吧! 混合模式是图像处理技术中的一个技术名词,不仅用于广泛使用的Photoshop中,也应用于AfterEffect.llustrator . Dreamweaver. Fireworks等软件.主要功效是可以用不同的方法将对象颜色与底层对象的颜色混合.当您将一种混合模式应用于某一对象时,在此对象的图层或组下方的任何对象上都可看到混合模式的效果.

岭回归技术的原理和应用 作者马文敏 岭回归分析是一种专用于共线性分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息,降低精度为代价获得回归系数更为符合实际,更可靠的回归方法,对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法. 回归分析:他是确立两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析法.运用十分广泛,回归分析按照设计量的多少,分为一元回归和多元回归分析,按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析,按照自变量和因变量的多少类型可分为线性回归

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型

英文原文 中文译文 1. 计算机图像硬件 1.1 GPU(图像处理单元) 如今,计算机拥有用来专门做图像处理显示的GPU模块,拥有独立的图像处理储存(显存). 1.2 像素和画面 任何图像显示都是基于栅格的格式.一个栅格既是一张二维的像素直角坐标网.像素具有两个属性:颜色和位置.颜色通常使用RGB(红绿蓝)来表示,典 型的有用8位或者24位二进制位(真彩色)表示一种颜色.位置则用坐标(x,y)表示.原点(0,0)位于左上角,x轴指向右,y轴指向下.这与我们平常 熟知的2D笛卡尔坐标不同,它的y轴

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

目录 1. 免费开源包/库 1.1 R包 1.2 Python库 2. 成熟软件 3. WEB/GUI工具 前面我们已经介绍了基因组选择的各类模型,今天主要来了解一下做GS有哪些可用的软件和工具.基因组选择处在热门研究阶段,每年都有不少新工具开发出来,可分析的软件非常之多,为了便于大家更加清晰地了解,这里我将它们分为免费开源包/库.成熟软件.WEB/GUI工具三类,用户使用难度依次降低. 1. 免费开源包/库 R和Python语言作为开源软件的代表,在数据分析领域有着不可替代的优势.近几年大部分

目录 1. 简介 2. BLUP类模型 3. Bayesian类模型 4. 机器学习 5. GWAS辅助的GS 6. 杂交育种 7. 多性状 8. 长期选择 9. 预测准确性评估 10. GS到植物育种 11. 未来展望 2020年10月张志武老师联合多家单位的大佬撰写的植物GS育种的最新进展,目前还只是预印版(改到第二版).这篇综述涉及到GS在植物领域应用的最新进展,长达48页.不同于其他的综述描写空洞宽泛,这一篇特别对模型方法进行了介绍,正好解决了我的需求.缺点就是可能重点说明了他们自己开发

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

在SPSS中,有两个过程可以对重复测量资料进行分析:一种是一般线性模型的重复度量:一种是混合线性模型,对于同样的数据资料,使用两种过程分析出的内容不大一样,注意是内容而不是结果,只要操作正确,结果应该是一致的,而输出内容的差异则反映了两种方法的侧重点不同,那么两种方法有何异同以及使用时该如何选择呢?可以从下几个方面进行探讨 一.基本思路不同 重复度量:重复度量的分析思路还是是基于传统的方差分析思想,即变异分解,只不过在分解时加入了对象间变异和对象间与时间交互作用的变异两部分,模型还是一般线性模型

GCTA(全基因组复杂性状分析)工具开发目的是针对复杂性状的全基因组关联分析,评估SNP解释的表型方差所占的比例(该网站地址:http://cnsgenomics.com/software/gcta/).目前GCTA工具可实现以下功能: 1 评估全基因组SNP的亲缘关系(遗传关系) 2 评估全基因组SNP的近交系数 3 评估所有的常染色体SNP对于变异的解释度 4 评估遗传方差与X-染色体的关联 5 检测遗传方差对X-染色体的剂量补偿效应 6 预测单个个体和单个SNP的全基因组加性遗传效应 7

本文详细描述了 Java 堆内存模型,垃圾回收算法以及处理内存泄露的最佳方案,并辅之以图表,希望能对理解 Java 内存结构有所帮助.原文作者 Sumith Puri,本文系 OneAPM 工程师编译整理. 下图展示了 Java 堆内存模型,以及运行在 Java 虚拟机中任意 Java 应用的 PermGen (内存永久保存区域),下面的比率展示了 JVM 各代类型允许的内存大小分配情况,所有的数据均适用于 Java 1.7 及以下版本.该图也被称为 Java 内存模型的"管理区(Managed

一.简介 读写锁. 读锁之间是共享的. 写锁是独占的. 首先声明一点: 我在分析源码的时候, 把jdk源码复制出来进行中文的注释, 有时还进行编译调试什么的, 为了避免和jdk原生的类混淆, 我在类前面加了"My". 比如把ReentrantLock改名为了MyReentrantLock, 在源码分析的章节里, 我基本不会对源码进行修改, 所以请忽视这个"My"即可. 1. ReentrantReadWriteLock类里的字段 unsafe在这里是用来给TID_O

Exp1 PC平台逆向破解 实践目标 本次实践的对象是一个名为pwn1的linux可执行文件.该程序正常执行流程是:main调用foo函数,foo函数会简单回显任何用户输入的字符串.该程序同时包含另一个代码片段,getShell,会返回一个可用Shell.正常情况下这个代码是不会被运行的.我们实践的目标就是想办法运行这个代码片段.我们将学习两种方法运行这个代码片段,然后学习如何注入运行任何Shellcode. 三个实践内容如下: 1.手工修改可执行文件,改变程序执行流程,直接跳转到getShel

https://vjudge.net/problem/HDU-5575 题意: 有一个水箱,被n-1块板子分成了n个部分,板子的高度不尽相同.现在有m次探测,每次探测在第x部分的y+0.5高度处是否有水,回答0代表没水,1代表有水.现在要求出这m次探测最多有多少次是正确的. 思路: 挺难的一道题目吧. 一开始如果把水箱当成空的,那么所有的无水探测就都是真的,至于有水探测的话,接下来我们可以一点一点的加水,这就要求将有水探测排序.每个部分可能会有多个无水探测(比如在第1部分,它进高度为1.3.5的

Flyer Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 386    Accepted Submission(s): 127 Problem Description The new semester begins! Different kinds of student societies are all trying to adver

Description 传送门 Solution 首先我们肯定不能那么耿直地直接把水混合起来吧..不然分分钟完球. 那么怎么找到最优解呢?假如我们把水的体积和温度按顺序插入队列,这时我们插入第i天的水.假如这个时候水量超过了L,我们要把前面的部分水排掉. 我们目前有两种排水方法: 1.不断去掉队列的队首(即最开始插入队列的水) 2.选一个位置j,把队列中位置[1,j]的水量按照比例分别减少一部分(就是在第j个位置对应的当天倒掉一部分水) 普通的队列,无法比较方法1,2的优劣.我们考虑单调队列(队