，通常会在一段时间内对多个同一研究对象进行多次或重复测量，这类数据一般称为纵向数据。...纵向数据具有两个特点，一是研究对象重复；二是观察值可能存在缺失值。...广义估计方程(generalized estimating equations，GEE)建立结果变量y与协变量Z之间（每个协变量内含有对应的自变量X）的函数关系建立y的方差与平均值之间的函数关系对y构建一个...，大家通过以下链接下载：百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1f7jSH843qyhJRBO5EUsCMQ提取码: WX公zhong号生信学习者后台发送 广义估计方程 获取提取码本案例数据来源于一个肾脏病的研究...OddRatio：风险值，一般用于逻辑回归，可以通过对系数估计进行指数化来计算比值几率。比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。
这种方式在监管对个人数据隐私管控越来越严的情况下，会越来越受限； 实时性难以保证：模型在应用时需要通过网络请求云端的模型，在网络延迟或者没有网络的情况下，模型没办法发挥它的作用； 为了解决上述的弊端，谷歌提出了一种新的解决方案...本地模型训练完毕后将得到的模型参数or下降梯度，经过加密上传至云端，云端模型接收到所有上传的加密参数or梯度后，结合所有的参数值进行统一的聚合，比如通过加权平均得到新的模型参数or下降梯度，然后将新的结果再重新下发到本地...1.2 B端的延伸—纵向联邦学习 联邦学习最开始被谷歌提出时是为了解决C端用户上传数据隐私问题。但是在实际工业界的问题是B端企业之间的数据孤岛问题。比如京东和腾讯之间的合作。...杨强教授的整体纵向联邦学习架构分为以下几个大的部分。 上图是杨强教授纵向联邦学习里面的架构，大家可以在众多联邦学习的文章中看到，整体还是比较抽象，我们以一个具体的案例来进行讲解。...比如阿里和一些很小的互联网公司合作一起建立一个联邦学习模型，肯定阿里的用户数据更加丰富和更有价值，如何去激励这些在联邦学习生态中做出更多贡献的参与方，如何建立一种激励机制，这也是联邦学习未来重点研究的方向
在本篇文章里，我们一起学习下如何使用 CSS checkbox hack 技巧制作一个响应式的手风琴组件，这个组件完全基于CSS，没有JavaScript脚本，基于窗口大小进行水平和垂直之间进行切换。...然后我们创建相应的单选按钮，并为其分配内容关键词： 建立无序列表 接下来，我们设置一个包含4行的无序列表，每行列表包含了标题项标签和内容项标签： 首先我们在标题选型卡外层定义标签...： 接下来我们来定义手风琴整体外观布局，让其具有响应式，用到了弹性盒子布局，设置display:flex, 同时又应用到了CSS的自定义变量新属性，方便我们进行统一设置和修改，示例代码如下： 然后我们定义无需列表...在我们的案例中，每个选项卡的内容都很多，看起来很漂亮。...，代码如下： CSS部分修部分的代码如下： 最终完成的代码 1、HTML代码部分： 2、CSS代码部分： 小节 今天的案例就和大家聊到这里，通过本文，我们一起学习了如何使用 CSS checkbox
目前的研究通常采用视觉方法，通过在线性图上绘制纵向预测来评估纵向一致性。Dunas等人在研究中使用了定量纵向性能评估指标，计算时间点之间的线性线来分析纵向预测轨迹。...然而，在涉及DL模型的研究中很少进行这样的评估。 本文的贡献是BASE，它包括(i)一个标准化的Tlw MRI数据集，包括多站点、新的未见站点测试-重测试和纵向数据集，以及(ii)一个评估方案。...3.2 统计分析 采用线性混合效应模型(LMEMs)表征误差与绝对误差(AE)之间的关系作为因变量，模型结构作为固定效应，被试ID作为随机效应。...我们评估了在多站点数据集上训练的模型的年龄预测的准确性和稳健性，这些模型是通过在多站点测试数据集上的平均集成策略获得的。我们拟合了一个以AE为因变量，主题ID为随机效应，模型结构为固定效应的LMEM。...最后，以MAdE为因变量，模型架构为固定因素，主题ID为随机因素拟合LMEM模型。在不同的体系结构中，估计的系数差别很大。方差分析差异有统计学意义。
新特性 相对于传统布局，ConstraintLayout在以下方面提供了一些新的特性： 相对定位 外边距 居中和倾向 可见性的表现 尺寸约束 Chain 辅助工具 接下来就这些新特性进行详细了解...相对定位 相对定位是在ConstraintLayout中创建布局的最基本构建块，也就是一个控件相对于另一个控件进行定位，可以从横向、纵向添加约束关系，用到的边分别有： 横向：Left、Right...居中和倾向 居中 在相对定位一小节，我们了解了两个控件之间添加约束，现在来看看一个控件和父布局（ConstraintLayout）建立约束。...前两种方式和其他布局的用法相同，最后一种是通过填充约束来重新设置控件的尺寸（如图 7，(a)是wrap_content，(b)是0dp）。代码案例如下： ?...翻译不易，转载请注明链接，最后附上官方文档的地址，供读者们比对学习，感谢阅读！
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24647最近我们被客户要求撰写关于LCMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。...在纵向模型中，它们为主题 ii 和潜在类别 g 定义为：其中： θ^G 是 G 潜在类模型中估计的参数向量。...用于可视化数据（仅限表头）：head(data)在不同的时间收集不同的标记。在数据集中，时间尺度是年龄。获取数据的快速摘要：summary(data)一些变量有缺失值。...在接下来的几行中，通过生成年龄值介于 65 和 95 之间的向量并将 CEP定义为 1 或 0，来创建这样的数据框 。计算和绘制 预测 。...（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS
案例一 ? 如图，订单量从纵向和横向（不同规模客户）进行了对比。...时间维度优先，明确的时间范围和显示颗粒度 这条原则不是非常绝对，但是以我的经验，任何数据指标，你都得先纵向地观察变好还是变坏，才有必要去横向切片（用其他维度去探究为什么）。使用场景参考案例一。...他们未必都有深入研究的需求，只要通过简洁的操作，直观地发现业务上的问题就行。 而对于数据分析岗位（BI），有多样化的研究目的，需要灵活地建立模型。...数据仓库变量的建立要全面和详细（数据产品只是呈现一部分），并支持BI们手动导出或者与数据分析软件对接。 不要忘记，所有数据是公司的机密，权限需要严格控制。...从宏观到微观，从纵向观察（时间）再到横向维度的切片，目的就是发现问题，对症下药。 川术（ID：chuanshu108） END 投稿和反馈请发邮件至holly0801@163.com，谢谢！
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。...包含的变量有：id - 个人 ID年龄 - BMI 测量的年龄，以年为单位bmi - 个人在 T1、T2、T3 和 T4 时间的体重指数，以 kg/m^2 为单位 true_class - 用于识别模拟个人...BMI 数据的类别的标签加载数据绘制数据潜在类轨迹建模的八步示例为了对纵向结果 yijk 进行建模，对于 k=1:K，类，对于个体 i，在时间点 j，tj可以使用许多建模选择。...我们测试了七个模型，从简单的固定效应模型（模型 A）到允许残差在类别之间变化的基本方法（模型 B）到一组具有不同方差结构的五个随机效应模型（模型 CG）。...)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型使用
鉴于此，工商银行在无业界经验参考的情况下，积极探索并率先于同业实现容器的不停机纵向扩容，在平衡资源成本与系统可用性的同时，也有效缓和了激增的流量负载与资源容量规划之间的矛盾。...积极研究探索创新思路，着手开展实践案例验证 经过行业现状调研，明确业界现有方案无法满足需求后，工商银行对于容器在线扩容提出了探索思路并开展案例验证： 创建一个 QoS 类别为 Guaranteed 的...通过 Pod 的创建流程可以发现，Pod 的最终创建是由 Kubelet 来处理，于是就根据容器 id 关键字查找 Kubelet 日志，可以看到如下信息：“Container spec hash changed...至此，工商银行已顺利实现容器在线纵向扩容的创新探索及案例验证。...后续工商银行将持续推进容器在线纵向扩容系统建设，规划包括内存自动扩缩容、CPU 自动扩缩容等场景，在逐步平衡资源成本与系统可用性的同时，不断缓和激增的流量负载与资源容量规划之间的矛盾。
通过模式分类研究表明，基于纵向数据的模式分类器比基于横截面数据的模式分类器具有更好的分类性能。研究人员开发了一个基于递归神经网络（RNN）的深度学习模型，以学习纵向数据的信息表示和时间动态。...这种问题通常通过输入缺失的数据来规避。多元功能主成分（MFPC）评分被用来代表纵向制造商处理缺失或不规则数据。...然后，将学习的表示与基线成像数据作为特征相结合，在时间到事件分析设置下建立预后模型 数据 参与人员信息 ?...选择LSTM层的数量，以在少量可训练参数的情况下实现可推广的性能 在本研究中，认知测量的自动编码器是建立在ADNI-1队列受试者的纵向认知测量基础上的。...使用基于深度学习的预后框架，将基线海马MRI数据的成像特征提取为基于成像的进展为AD的风险。在模型中，年龄、性别、教育年限和基线时的apoeε4状态被用作协变量 时间到事件预测模型的示意图 ?
输入数据表部分内容展示如下: 想要知道某个函数的意思 相关性分析： 概念： 相关性分析:对两个变量或多个变量之间相关关系的分析。事物之间通常都存在一定的联系。...人们通常认为，费用高则广告效果好，两者之间必然存在联系；但是仅仅通过主观判断没有说服力，无法证明数据之间关系的真实存在，更无法度量关系的强弱。因此，需要通过相关性分析进行数据关系的分析。...回归分析是一种预测性的建模技术,使用数据统计的基本原理,对大量统计数据进行数学推理,确定因变量（目标)与自变量的相关关系,建立一个相关性较好的回归方程(函数表达式),预测未来因变量的变化。...通过多个自变量的最优组合共同预测因变量,更有效,更有实际意义。...PCA的本质就是发现一些投影方向，使得数据在这些投影方向上的方差最大，投影方向之间相互正交。 从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。
案例目标 某连锁糕点连锁店希望利用Power BI的可视化分析功能，通过各店相关数据的横向纵向对比分析，找到存在的问题，发现新的销售增长点。...删除后如下： 应用以上的数据整理 数据建模 目标1： 完成事实和维度表的关联 本案例数据建模是建立维度表（产品表、日期表、门店表）和事实表（销售表）之间的关联；产品表通过“产品ID”与销售表自动关联...；门店表通过“店铺ID” 与销售表自动关联；日期表通过“日期” 与销售表中的“订单日期”对应； 选择日期表–选择主页–选择管理关系–选择新建–选择日期表选择日期字段–选择销售表选择订单日期字段–选择确定...]) 营业店铺数量= DISTINCTCOUNT(‘销售表’[店铺ID]) 单店平均销售额=[销售金额]/[营业店铺数量] 创建所有度量值，如下。...气泡图表现数据的维度多、图形美观、欣赏性强； 本案例：在气泡图中显示不同月份的销售金额和销售数量的动态变化情况。
超过 42,000 家客户通过使用 Tableau 在办公室或随时随地快速获得结果。数以万计的用户使用 Tableau Public 在博客与网站中分享数据。...也就是定性变量和定量变量 界面介绍 页面 用来做动图 筛选器 类似与excel中的筛选功能 标记 图的类型，Tableau 通常会自动识别 其他： 这些都类似于excel啦 图表显示...列和行的选择 清除工作表 点击清除即可 本文链接：https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112756406 案例分析 案例需求...，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。...用来呈现数据的分布情况 创建评分直方图 构建数据的跨度，这里是创建数据桶 数据桶 区间设置 他只显示了下限，如果想全部出现的话，需要自己编辑别名即可 ---- 到这里就结束了，如果对你有帮助
而这个模型可以通过上右图呈现的方式，在两个机构之间传播和沟通，整个传播和沟通过程也是在加密的情况下用分布式的机器学习来进行的。 ?...目前在联邦学习实践中，已经有几十家银行和非银行合作的案例了，这些案例都证明联邦学习方法可以大幅降低坏账率。 第三个例子，多个保险公司之间进行横向联邦，在保险公司和互联网之间还可以进行纵向联邦。...也就是说在同样类型客户的机构之间，可以进行横向联邦；而在拥有不同特征客户的机构之间可以进行纵向联邦，也可以进行拓扑联邦。 ? 联邦学习在计算机视觉领域也有应用案例。...要达到这一点，双方首先要把各自方的模型和数据迁移到一个共同的子空间，这个迁移过程可以通过某种数学运算进行，比如和函数，效果相当于我们把神经网络的某些层迁移到了新的场景下。 ?...最近我们引入了一个新的方法，让每一个参与方不直接和对方沟通，具体来说，就是让参与方在建模的时候建立自己的镜像，在跟别人沟通时，防火墙会把他们对隐私的好奇心挡住，这样就能够在安全和效率高的两个极端找到一个最佳的平衡点
该文章将通过实践案例，与大家分享纵向联邦学习技术在汽车增换购业务中的应用与实践。文章包括方案设计、案例实践过程、以及效果总结等非常细致的内容。...加密对齐只需两方进行通信，无需协调方C参与；加密对齐过程只传输ID；流程如下： 3 数据资源提升 数据规则及标准：基于项目实际需求建立一套符合自身实际，涵盖定义、操作、应用多层次数据的标准化体系。...数据探索分析：通过可视化分析数据及变量间相互关系，并确认相关系数；并进一步通过特征选择对变量进行分类和标记。特征提取结果通过向量化进行再加工，以增强特征表现能力，降低学习难度。...曲线优化： ▫学习曲线：通过调整训练集的大小，绘制模型训练集和交叉验证集上的准确率，以观察模型在新数据上的表现，进而判断模型方差是否存在方差过高或偏高的情况。...四、效果总结 本案例通过纵向联邦学习技术，有效整合双方的行业数据优势，持续实时对增换购客户的意向度及意向车型进行模型推理及预测，基于真实样本的推理结果，模型表现出较好的预测能力，增换购营销中的领券率、到店率
这种方式在监管对个人数据隐私管控越来越严的情况下，会越来越受限； 实时性难以保证：模型在应用时需要通过网络请求云端的模型，在网络延迟或者没有网络的情况下，模型没办法发挥它的作用； 谷歌提出了一种新的解决方案...但是在实际工业界的问题是B端企业之间的数据孤岛问题。比如京东和腾讯之间的合作。京东和腾讯之间的用户肯定有绝大一部分是重叠的，京东有这部分用户的电商数据，腾讯有这部分用户的社交数据。...杨强教授的整体纵向联邦学习架构分为以下几个大的部分。 整体还是比较抽象，我们以一个具体的案例来进行讲解。还是拿京东&腾讯合作的这个案例。...PFM的整个训练及推理过程主要由如下三个部分组成：数据准备、训练/推理和结果解析，三者关系如下图所示： 数据对齐：PFM允许输入方在不泄露数据的情况下，基于同样的User ID，找出多个输入方的样本集合...(2)对于希望将经典联邦学习应用在不同下游任务的开发者，如使用不同的数据和模型架构，FederatedScope 允许通过注册的方式使用准备好的新数据集和模型架构，而不需要修改其他的细节。
在本篇文章里，我们将一起学习下如何使用 CSS checkbox hack 技术纯手工撸一个响应式的手风琴组件，这个组件完全基于CSS，没有JavaScript脚本，同时又基于窗口大小进行水平和垂直之间进行样式切换...这是我的最爱，不仅可以完成本文的例子，还会制作一些更有趣例子。 1、创建 HTML 基本结构 在本练习中，我们从维基百科中找一些四种不同类型的内容介绍：动物、植物、空间和河流。...接下来我们来定义手风琴整体外观样式布局，让其具有响应式，用到了弹性盒子布局，设置 display:flex, 同时又应用到了CSS的自定义变量的新属性，方便我们进行统一设置和修改，示例代码如下： ?...5、处理内容有限的情况 在我们的案例中，每个选项卡的内容都很多，看起来很漂亮。但是为了确保没有足够内容支撑时，手风琴效果不走样，我们需要进行一些样式上的特殊处理，效果如下图所示： ?...、点击按钮弹出层的效果，不用写一行JS代码，是不是觉得CSS很神奇呢，在接下来的文章，我将会给大家继续分享 CSS checkbox hack 的案例，敬请期待。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
