当前位置：网站首页 » 话题 » 内容详情

协变量最新娱乐体验_协变量只有两个可以吗(2024年12月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-12-01

协变量

零代码生成RCS曲线，科研效率翻倍！ 𐟔 RCS曲线在科研分析中有着广泛的应用，它不仅能揭示自变量与因变量之间的非线性关系，还能帮助我们发现数据的转折点或临界点。 𐟓Š 然而，传统的R语言方法在寻找拐点时，通常需要查阅表格，确定OR/HR=1或0时自变量的值，这不仅繁琐，还要求用户具备一定的编程基础。 𐟚€ 现在，有了风暴统计平台，这一切变得简单多了！只需两步，就能轻松绘制RCS曲线，并找出拐点值，完全无需代码和统计基础，一分钟内就能得出结果！ 𐟓ˆ 具体操作步骤如下： 1️⃣ 打开风暴智能统计平台，选择“线性趋势分析与RCS曲线”模块，然后进入分析界面。按照提示导入和整理数据。 2️⃣ 选择变量类型（以logistic回归为例），绘制单因素回归的RCS曲线。只需选中“因变量”和“连续型自变量”（因变量需为二分类，以0、1赋值）。 3️⃣ 如果需要调整协变量后的RCS曲线，可以在“潜在混杂变量筛选设置”中勾选相关协变量，平台会实时显示调整后的曲线。 4️⃣ 在“模型拟合信息”中，可以找到单因素和多因素RCS曲线的拐点坐标。 5️⃣ 下载结果，选择需要下载的单因素或多因素图像，并设置图片保存类型。如果需要将文件变量名改为中文，可以在pdf中直接编辑修改。 𐟎‰ 通过这些简单的步骤，你就能轻松生成RCS曲线，并在科研分析中占据优势！

全身免疫炎症指数与糖尿病前期关系研究文章标题：Association of systemic immune-inflammation index with insulin resistance and prediabetes: a cross-sectional study 中文标题：全身免疫炎症指数与胰岛素抵抗和糖尿病前期的关系：一项横断面研究发表期刊：Front Endocrinol 发表时间：2024年6月影响因子：3.9/Q1 𐟓Š分析方法线性回归模型：用于评估连续 SII 与 2 型糖尿病（T2D）风险标志物之间的相关性。多变量 logistic 回归模型：评估 SII 三分位数与糖尿病前期和 IR 之间的关联，同时控制各种混杂因素。亚组分析：进一步探讨 SII 与糖尿病前期和 IR 的关系。限制三次样条图分析：评估 SII 和 IR 与糖尿病前期之间的非线性关系。 𐟓ˆ结果分析基线特征该研究包括 9250 名参与者，其中 4827 名男性和 4423 名女性，中位年龄为 45 岁。43.11% 的参与者被诊断患有 IR，19.7% 被认为患有糖尿病前期。 SII 与 T2D 风险标志物的关联调整混杂因素后，观察到连续 SII 与 FBG、FSI 和 HOMA-IR 之间存在显著相关性，而 SII 与 HbA1c 之间的关系仅在未调整协变量时才显著。在对模型 3 中的协变量进行综合调整后，与第一三分位数的参与者相比，SII 的第二或第三三分位数的参与者具有更高的 FBG、FSI 和 HOMA-IR 水平。 SII 与 IR 的关系在调整了所有协变量（模型 3）之后，这种正相关仍然存在（OR=1.64;95% CI：1.32-2.04;P<0.001）。这意味着 LgSII 每增加 1 个单位，IR 的风险就会增加 64%。多变量 Logistic 回归模型在完全调整的多变量 logistic 回归模型中，年龄、种族、吸烟、饮酒、体力活动、ALT、AST、碱性磷酸酶、BMI、甘油三酯和血氯化物水平仍与 IR 几率显著相关。糖尿病前期风险显著相关的因素包括年龄、性别、种族、ALT、AST、BMI、TG、血氯化物水平和 LDH。受限三次样条回归分析使用限制性三次样条进一步评估了 SII 与糖尿病前期以及 IR 之间的剂量反应关系。在没有调整任何协变量的模型中，我们发现 SII 和糖尿病前期之间存在显著的非线性关系（P=0.017，图 4A），剂量反应曲线呈倒 U 形。然而，在调整了几个协变量后，SII 与糖尿病前期之间的关系变为线性（P>0.05）（图 4B、C).此外，无论协变量调整如何，SII 评分和 IR 之间存在线性剂量反应关系（图 4D-F)。

𐟓Š Logistic回归中的哑变量设置 𐟔 想要在Logistic回归分析中设置哑变量？跟着这些步骤操作吧！ 1️⃣ 首先，进入Logistic回归模块，选择“Analyze”→“Regression”→“Binary Logistic”。 2️⃣ 将你的事件变量选入“Dependent”框，比如“Event”，同时将想要分析的协变量，如“Gender”、“Age”和“Race”，选入“Covariates”框。 3️⃣ 接下来，点击“Categorical”进入定义分类变量的对话框。在这里，你需要将想要转化为哑变量的变量，比如“Race”，选入“Categorical Covariates”框。 4️⃣ 在“Contrast”旁的下拉框中，选择你想要的哑变量编码方式。有七种编码方式可供选择，包括Indicator（指示对比）、Simple（简单对比）、Difference（差异对比）、Helmert（赫尔默特对比）、Repeated（重复对比）、Polynomial（多项式对比）和Deviation（偏差对比）。每种编码方式都有其特定的用途和假设。 5️⃣ 选择一个参照分类，比如将Race=1设为参照，然后点击“Change”确认更改。 6️⃣ 最后，点击“Continue”回到主对话框，再点击“OK”完成操作。 𐟎‰ 现在你已经成功在Logistic回归中设置了哑变量！可以根据你的研究需求选择合适的编码方式和参照分类来进行更深入的分析了。

graphpad prism GraphPad Prism 是一款专为科学研究设计的强大数据分析工具，尤其适用于生命科学、化学和社科领域。全球超过百万名科学家和顶级医学院校都在使用它，而《柳叶刀》和《新英格兰医学杂志》等顶级医学期刊推荐的绘图工具，陈薇院士的新冠疫苗科研论文也在使用。 𐟓Š 生存分析是什么？生存分析是一种统计工具，用于评估事件发生之前的时间。这个“事件”可能是死亡（如特定疾病过程中的个体、特定条件下的作物或植物），也可能是任何其他选择（如结构梁或工程部件的故障、疾病过程的再次发生等）。 𐟓ˆ 生存曲线的解读生存曲线描绘了生存函数，定义为在每个时间点未经历感兴趣事件的观测比例。在我们的模拟数据中，饮食2组的狗在3年后存活率为70%，但4年后只有大约25%存活，而饮食1组4年后仍有90%存活。10年之后的生存曲线有大于0的概率，这意味着一些狗在研究结束时仍然活着。 𐟔 Kaplan-Meier模型 Kaplan-Meier模型是最直观的生存分析模型，它带有一些附加的统计严谨性。它适用于没有协变量或其他预测变量的简单生存分析。一个常见的例子是研究治疗组和对照组。然而，我们有关于狗的品种和活动水平的额外数据，这些可能是影响狗的生存的有趣因素。 𐟓Š Cox比例风险模型 Cox比例风险模型（也称为Cox回归模型）是生存分析的行业标准。它允许将多个预测变量（协变量）纳入模型中，并估计每个变量的风险比。Cox模型通过计算风险函数来估计每个时间点的瞬时死亡率。与Kaplan-Meier模型不同，Cox模型可以轻松地包括其他变量，如品种和活动水平，来预测狗的存活率。 𐟔 风险函数风险函数描述了给定个体存活到该时间的瞬时死亡率（或失败率）。它们很少单独绘制或在生存分析中直接估计。相反，它们是在几个重要场合的幕后使用的。其中最常见的是比较治疗组和对照组之间的危害比率。 𐟓Š 图形结果解释Cox回归模型的主要图表是预测变量特定值的累积生存函数。例如，通过颜色显示品种之间的差异。注意到饮食2组的急剧下降，这表明存活率要低得多。因为模型中没有任何相互作用项，这些生存曲线不会交叉。我们的数据被模拟得很好，并且不需要交互条件。 𐟔 Cox比例风险模型的优势 Cox比例风险模型和logistic回归模型被用于不同的目的；它们实际上没有可比性。Cox比例风险模型是一种生存分析工具，用于测量事件发生前的时间。它用于比较不同实验或观察变量的存活率（或失败率）。逻辑回归是一种预测二元反应的工具，比如成功/失败、出席/缺席、是/否。逻辑回归也使用预测变量，但它是为了确定事件是否发生在特定的观察单位。 𐟓Š 总结 GraphPad Prism 是一款功能强大的数据分析工具，特别适用于生存分析。它提供了详细的图表和统计数据，帮助科学家们更好地理解和解释实验结果。无论是Kaplan-Meier模型还是Cox比例风险模型，Prism都能提供精确的估计和可视化的结果。

世界经济上发表的这篇论文提供了一个思路。【虽然在大部分中文论文中通常只会关注两个估计结论的一致性，很少去关注iv估计的系数和基准回归系数大小的差异】 #stata# #论文写作# #经济学# 具体操作：一，用Y对协变量回归，得到Y的条件期望二，用工具变量对协变量回归，得到工具变量的条件期望根据这两个纬度的信息可以识别出遵从者再去检验影响个体成为遵从者的因素，并对工具变量结果的大小提供一个解释。

SPSS二元Logistic回归分析详解在进行数据分析时，二元Logistic回归分析常用于探讨二分类因变量与自变量之间的关系。在进行正式的Logistic回归之前，建议先通过单变量分析（如卡方检验）来初步考察各自变量与因变量之间的关系，以便筛选出那些对因变量无显著影响的自变量。 𐟔 具体操作步骤如下： 1️⃣ 打开SPSS，选择“分析”菜单，然后点击“回归”，再选择“二元Logistic”。 2️⃣ 将因变量和自变量分别放入相应的选项框中。 3️⃣ 点击“分类”，将左侧的协变量移至右侧的协变量分类中。在参考分类右侧选择“First”（表示将协变量中分配的最低值作为参考）。 4️⃣ 在“选项”设置中，选择“霍斯默-莱梅肖拟合优度”和“Exp(B)的置信区间”。 𐟓Š Logistic回归结果主要关注以下三个部分：模型系数的Omnibus检验：该部分输出了Logistic回归模型中所有参数是否均为0的似然比检验结果。P<0.05表示模型中至少有一个变量的OR值有统计学意义，即模型总体有意义。霍斯默-莱梅肖拟合优度：当P值不小于检验水准时（即P>0.05），认为当前数据中的信息已经被充分提取，模型拟合优度较高。方程中的变量：表格中列出了最终筛选进入模型的变量和其参数。Sig.一列表示相应变量在模型中的P值，Exp (B)和95% CI for EXP (B)表示相应变量的OR值和其95%可信区间。 𐟍𕠤𞋥悯𜌥﹤𚎥𚭦ˆ员是否有饮茶习惯这个二分类变量，OR值的含义为：相对于赋值较低的研究对象，赋值较高的研究对象有购买意愿的概率是0.296倍。对于多分类变量个人平均月收入，设置中以“0”组作为参照，则得到的结果是“1”组、“2”、“3”、“4”组分别对应于“0”组的OR值。设置过哑变量的多分类变量是同进同出的，即只要有一组相对于参照组的OR值有统计学意义，则该变量的全部分组均纳入模型。个人平均月收入变量的第一行没有OR值，其P值代表该变量总体检验的差异有统计学意义。 𐟒᠃onstant为截距，一般没有实际意义。 𐟓 撰写结论时，可以参考以下示例：本研究发现，Logistic回归模型中，没有饮茶习惯相对于有饮茶习惯，购买新式茶的概率增加（OR=0.296, 95% CI: 0.167-0.524）。

𐟓š 深度学习入门必读：10篇经典论文推荐 𐟌Ÿ 近期有不少小伙伴在问如何快速入门深度学习，尤其是对于那些对深度学习算法创新感兴趣的开发者。今天，我就来给大家推荐10篇经典论文，帮助你快速上手深度学习。《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文提出了一种深度残差学习框架，让神经网络的训练变得更加简单。通过将每一层定义为学习残差函数，而不是未使用的函数，网络能够达到前所未有的深度。在ImageNet数据集上，评估的残差网络深度高达152层，比VGG网络深了8倍，但复杂性仍然较低。最终，这些残差网络在ImageNet测试集上取得了3.57%的误差，获得了ILSVRC 2015年分类任务的第一名。《TensorFlow: a system for large-scale machine learning》 TensorFlow是一种用于在大规模和异构环境中运行的机器学习系统。它使用数据流图来表示计算、共享状态和改变状态的操作。通过将数据流图的节点映射到集群中的多台机器，并在一台机器中映射到多个计算设备上，包括多核CPU、通用GPU和特定设计的张量处理单元（Tensor Processing Units, TPUs），TensorFlow为应用开发人员提供了灵活性。本文描述了TensorFlow的数据流模型，并展示了TensorFlow在几个真实世界应用中的出色性能。《Mask R-CNN》这篇文章提出了一个简单、灵活、通用的对象实例分割框架。通过在现有的边界框识别分支上添加一个用于目标掩码预测的分支，Mask R-CNN能够有效地检测图像中的对象，并为每个实例生成高质量的分割掩码。训练简单，仅对更快的R-CNN增加了较小的开销，并能以每秒5帧的速度运行。本文展示了在COCO挑战套件的所有三个方面中的顶级结果，包括实例分割、有界框对象检测和人体关键点检测。《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 Batch Normalization是一种用于加速深度网络训练的技术，通过减少内部协变量偏移来提高网络的稳定性。它在训练过程中对每一层的输入进行标准化处理，使得每一层的输出都服从标准正态分布，从而加速网络的收敛速度。《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》 Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的简单方法。通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，Dropout能够有效地减少神经网络的复杂度，从而提高其泛化能力。《ReLU: A Simple Nonlinearity for Deep Networks》 ReLU（Rectified Linear Unit）是一种用于深度网络的简单非线性激活函数。它的计算简单，能够有效解决梯度消失问题，从而提高网络的训练效率。《Gradient Descent with Momentum》动量梯度下降是一种用于优化神经网络参数的算法。通过引入动量项，动量梯度下降能够加速网络的收敛速度，并减少对初始参数的敏感性。《Adam: A Method for Stochastic Optimization》 Adam是一种用于随机优化神经网络参数的算法。它结合了动量梯度下降和自适应学习率调整的优点，能够自适应地调整学习率，从而提高网络的训练效率。《LSTM: A Search Space Odyssey》 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的神经网络结构。通过引入门控机制，LSTM能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。《Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures》这篇论文介绍了自编码器的基本原理和应用。自编码器是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的编码和解码来提取数据的内在特征。它在深度学习和图像处理中有着广泛的应用。希望这些论文能帮助你快速入门深度学习，享受深度学习的魅力！𐟓–✨

机器学习在量化投资中的真相与误区今天，石川博士又带来了一篇精彩绝伦的文章《机器学习与资产定价: Facts and Fictions》，再次展示了他在该领域的高瞻远瞩。随着机器学习在量化投资领域的应用越来越广泛，关于它的讨论也越来越多。这篇文章以Fiction vs Fact的方式，深入剖析了机器学习在资产定价中的实际作用。 𐟚렆iction: 认为数据越多越好，单纯依赖高级算法。 ✅ Fact: 机器学习只是工具，真正重要的是基于资产定价理论进行大数据分析。 𐟚렆iction: 机器学习模型是黑箱，学术研究不关注可解释性。 ✅ Fact: 机器学习揭示的预测变量与实证资产定价结果高度吻合，可解释性研究仍在努力中。 𐟚렆iction: 复杂模型容易过拟合，导致预测误差增加。 ✅ Fact: 复杂模型能更好地近似真实DGP，在正则化得当的情况下，其优势可能超越统计代价。 𐟚렆iction: 非线性模型能轻松提升夏普比率。 ✅ Fact: 非线性模型能捕捉协变量与预期收益率的非线性关系，但目前仅提供边际增量贡献。 𐟚렆iction: 机器学习模型易于实践应用。 ✅ Fact: 机器学习发现的可预测性主要集中在交易成本高的股票上，对机构投资者价值有限。石川博士提醒我们，不要高估技术的全能性，而是要基于扎实的资产定价理论进行探索。同时，他也指出，机器学习模型有较高的换手率，许多异象的超额收益主要来自空头或微小市值股票。这一现象在ChatGPT尝试进行股票投资策略时也有所体现。总的来说，机器学习在量化投资领域的应用虽然广泛，但仍然需要谨慎对待，不能盲目跟风。我们需要基于扎实的理论基础，不断探索和努力，才能更好地利用这一强大的工具。

百威英博疫情销量预测难题解决方案 𐟓Š 研究背景：本文是基于与百威英博公司的合作，旨在解决新冠疫情下的销量预测问题。百威英博为每个市场（国家）维护一个基线销量预测，但自疫情爆发以来，预测准确性大幅下降。由于不同地区采取不同的缓解政策，销量预测变得极具挑战。为了解决这一问题，需要开发一种能在各个市场持续保持高预测准确率的预测方法。 𐟓ˆ 研究方法：文章采用两步迭代程序：用模拟的未来新冠病例数预测新冠引起的基线销量预测偏差。减去预测偏差得到校准后的销量预测。作者提出了竞争性在线非参数回归方法，通过最小化regret来推导算法。Regret定义为算法生成的标签与敌手标签的平方L2范数之差与事后最优单调函数生成的标签与敌手标签的平方L2范数之差。作者开发的simulating exponential weights policy结合了指数权重算法和模拟的未来协变量，通过利用协变量的生成过程和在线学习的松弛框架，证明了该算法实现了O~(T 1/3)的regret上界，这是minimax最优的。 𐟎𘻨恨𔡧Œš 开发了一种计算高效的simulating exponential weights policy，充分利用了历史观测和模拟的未来协变量，在所有可能的标签选择下实现了最优的O~(T 1/3)的regret界。用合成数据和百威英博的真实数据评估了算法性能。合成数据实验表明，即使算法不预先知道协变量，其累积regret也与预知所有协变量的算法非常接近，预测准确率显著高于在线线性回归。在百威英博的数据集上，文章算法的校准销量预测将WMAPE和MSE分别降低了37%和50%以上。解决了百威英博在新冠疫情下面临的销量预测难题。通过将在线学习与流行病建模相结合，该文章展示了如何校准销量预测。相比传统方法，文章的方法对疫情预测误差具有较强的鲁棒性。 ⚡ 总结：本文结合了在线学习、流行病学等多学科工具，开发了一种竞争性在线非参数回归算法，既有理论保证，又在真实数据中取得了良好的实证表现。这项研究展示了运筹优化方法如何帮助企业应对疫情冲击，对理论和实践都具有重要价值。文章还讨论了将更多数据整合进模型以进一步提升预测准确性的可能性。

「东北雨姐说的假一赔万能兑现吗」自媒体的时代，只有极端才能吸引关注，就近来发生的事看看“国庆过后暴涨，否则直播吃屎”；“红薯粉丝，我承诺假一赔万”；“国庆后股市会大盘涨停，涨到你头晕目眩”；“现在看空股市是业务上无知，道德上无耻”等等吧。语不惊人死不休！科学的分析，往往是建立在数据之上的严谨分析，是数学、概率、多变量综合得出的结论。说风险是增加40.12%，绝不会写40.13。这里面还要排除一些不可预见的突发或人为协变量，所以你看到严谨的学者说话都是字斟酌句，显得小心翼翼，说了似乎没说。绝不会鸡血膨胀，青筋直爆。口号响彻云霄的，我都是笑笑，如果把科学再捆绑道德或上纲上线，我更加嗤之以鼻，他们以后的不管什么结论，我一个字都不会信！所以，我天天在看戏，看谁是影帝。那些挥舞镰刀的，估计也在暗处偷笑，傻逼越多越好。

专栏内容推荐

981 x 558 · png
协变量 - 快懂百科
素材来自:baike.com
679 x 443 · png
协变量图册_360百科
素材来自:baike.so.com

1080 x 559 · jpeg
论文中出现的“Covariates”协变量怎么去理解？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

570 x 380 · png
一般线性模型（含协变量）分析 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com
666 x 315 · jpeg
STATA：生存分析中的时变协变量与时依系数 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

886 x 502 · jpeg
趣味统计原理 |06 多元线性回归和协变量回归以及R语言实操 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1372 x 1280 · jpeg
Kaplan-Meier曲线调整协变量 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1412 x 854 · jpeg
Kaplan-Meier曲线调整协变量 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 784 · jpeg
实例教程：协变量调整后的ROC曲线及AUC的计算 - 医咖会
素材来自:mediecogroup.com

640 x 558 · jpeg
利用生物和统计协变量提高数据分析统计效率 | Genome Biology—论文—科学网
素材来自:news.sciencenet.cn
600 x 233 · jpeg
STATA：生存分析中的时变协变量与时依系数 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

681 x 227 · png
具有协变量的ROC曲线分析—Stata软件实现 - 梦特医数通
素材来自:mengte.online

576 x 268 · png
中介变量、调节变量与协变量-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

477 x 130 · jpeg
STATA：生存分析中的时变协变量与时依系数 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1336 x 1908 · jpeg
多维变量协方差理解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 843 · jpeg
多维变量协方差理解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 405 · jpeg
Mplus—纳入协变量的随机截距交叉滞后模型RI-CLPM语法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1023 x 477 · png
使用aPCoA包实现校正协变量的主坐标分析（aPCoA）以排除混杂协变量的影响-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

516 x 447 · jpeg
自变量、因变量和协变量Covariates - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1349 x 1876 · jpeg
多维变量协方差理解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

598 x 589 · jpeg
PopPK 不同协变量因素对莫西沙星C-QT分析的影响 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 260 · png
使用aPCoA包实现校正协变量的主坐标分析（aPCoA）以排除混杂协变量的影响-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net