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百味科研芝士

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手把手带你画高大上的lasso回归模型图
这两篇文章均是采用了lasso回归的范文。感兴趣的可以自行下载学习,当然今天我们主要是和大家探讨lasso回归的细枝末节,具体体会这个算法的精妙和思想。
百味科研芝士
2019-12-24
11.7K1
一文搞定临床科研统计(下)
大家好,上次给大家分享了统计分析的思路及简单的T检验、方差分析、卡方检验之后,小编就迫不及待地想给大家分享更常用、更高级的统计分析方法。在介绍之前呢,小编想先和大家聊一聊正态性、方差齐性那点事。正态性、方差齐性是T检验和方差分析的基本的条件,那该如何去检呢,看过上期文章的小伙们可能已经注意到,T检验和方差分析的结果中,已经有方差齐性检验的结果。在这里,小编要提醒大家注意一下,在一般的统计分析中,想要P<0.05,说明差异有统计学意义;但是在正态性检验和方差齐性检验中,想要的是P>0.05说明方差齐或服从正态分布。那今天就让小编给大家介绍一下正态性检验的方法。
百味科研芝士
2019-07-17
9150
R语言系列第四期:④R语言简单相关与回归
lm(formula = short.velocity ~ blood.glucose)
百味科研芝士
2019-05-23
1.4K0
临床科研之SPSS白话统计(下)
一般来说,若影响某一数量指标的随机因素很多,而每个因素起的作用均不是太大,那么这个指标服从正态分布(可以自己直观地判断一下)。另外,当样本量足够大时(通常N>100),任意分布的数据,其样本均数的分布近似于正态分布(不是小编瞎说的,这可是有数理统计理论证明的哟)。当然最客观地就是做个正态性检验了,正态性检验的SPSS操作如下(采用相关中例1的数据,判断age、x变量是否服从正态分布):
百味科研芝士
2019-05-23
1.2K0
R语言系列第五期(番外篇):R语言与线性模型相关问题
很多数据集本身非常复杂,按照标准的建模流程难以进行合适的处理,因此,需要构建特别的模型,线性模型提供了一个灵活的模型框架,在此框架内,我们得以对上述大部分复杂数据集拟合模型。
百味科研芝士
2019-05-23
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