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R语言RCT中调整基线对错误指定稳健性

调整分析未被更广泛使用一个原因可能是因为研究人员可能担心如果基线协变量影响结果回归模型中没有正确建模,结果可能会有偏差。 建立 我们假设我们有关于受试者双臂试验数据。...我们让表示受试者是否被随机分配到新治疗组或标准治疗组二元指标。一些情况下,基线协变量可以是随访测量相同变量(例如血压)测量值。...错误指定可靠性 我们现在提出这样一个问题:普通最小二乘估计是否是无偏,即使假设线性回归模型未必正确指定?答案是肯定 。...我们进行了三次分析:1)使用lm()进行未经调整分析,相当于两个样本t检验,2)调整后分析,包括线性,因此错误指定结果模型,以及3)正确调整分析,包括线性和二次效应。...但是,如果我们能够正确指定基线协变量影响,我们也会看到更大效率增益。

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去除word文档保护及去掉打开密码

[去掉文档保护] 方法一(简单有效):启动word文档,新建一个空白文档,执行“插入文件”命令,打开“插入文件”对话框,定位到需要解除保护文档所在文件夹,选中该文档,单击“插入”按钮,将加密保护文档插入到新文档中...方法二:打开文档后,将其另存为XML文件,然后用UltaEdit这个编辑软件打开刚刚存储XLM文件,查找 ,这个“******”是可变。...); 2、菜单中选择“文件→另存为Web页”,保存为HTML文件后关闭Word; 3、用“记事本”或其他字处理软件打开上步中保HTML文件; 4、查找“UnprotectPassword”,...打开原始DOC文件,菜单中选择“工具→解除文档保护”,密码为空。...至此,设置有密码“保护文档”完全被破解,与没有经过保护文档毫无区别 方法三:将受保护能查看不能修改文档,另存为,再弹出保存窗口中选择“保存类型”为“word97-2002″格式,保存后。

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去除word文档保护及去掉打开密码

[去掉文档保护] 方法一(简单有效):启动word文档,新建一个空白文档,执行“插入文件”命令,打开“插入文件”对话框,定位到需要解除保护文档所在文件夹,选中该文档,单击“插入”按钮,将加密保护文档插入到新文档中...方法二:打开文档后,将其另存为XML文件,然后用UltaEdit这个编辑软件打开刚刚存储XLM文件,查找 ,这个“******”是可变。...); 2、菜单中选择“文件→另存为Web页”,保存为HTML文件后关闭Word; 3、用“记事本”或其他字处理软件打开上步中保HTML文件; 4、查找“UnprotectPassword”,...打开原始DOC文件,菜单中选择“工具→解除文档保护”,密码为空。...至此,设置有密码“保护文档”完全被破解,与没有经过保护文档毫无区别 方法三:将受保护能查看不能修改文档,另存为,再弹出保存窗口中选择“保存类型”为“word97-2002″格式,保存后。

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pycaret之模型部署

2、完成模型 最终确定模型是典型受监督实验工作流程中最后一步。当使用设置PyCaret中开始实验,将创建模型训练中未使用保留集。...整个数据集上完成模型编写就像编写finalize_model一样容易。此函数接受训练模型对象,并返回已在整个数据集中训练模型。...可以使用save_model功能在本地使用经过训练模型,该功能将转换管道和经过训练模型保存为最终用户应用程序可以作为二进制pickle文件使用。 或者,可以使用PyCaret将模型部署云上。...中保存训练好模型就像编写save_model一样简单。...该函数采用经过训练模型对象,并将整个转换管道和经过训练模型对象保存为可传输二进制pickle文件,以备后用。

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R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

将一个R对象转化为data.table,R可以矢量,列表,data.frame等,keep.rownames决定是否保留行名或者列表名,默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中,keep.rownames...kDT=copy(DT) #kDTDT一个copy **rowid(..., prefix=NULL) **  产生uniqueid,prefix参数id前面加前缀 setattr 设置...; na.strings,对NA解释; file文件路径,再确保没有执行shell命令很有用,也可以input参数输入; stringsASFactors是否转化字符串为因子, verbose...,默认FALSE,如果TRUE,跳过空白行 key,设置key,用一个或多个列名,会传递给setkey showProgress,TRUE会显示脚本进程,R层次C代码 data.table,TRUE...roll 当i中全部行匹配只有某一行不匹配,填充该行空白,+Inf(或者TRUE)用上一行值填充,-Inf用下一行值填充,输入某数字,表示能够填充距离,near用最近行填充 rollends

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tensorflow:AToolDeveloperGuideToTFModelFIles

训练过程中,权值通常不保存在 file format 中, 我觉着对这句话更精确解释是:训练过程中保存模型时候,是将 权值保存在 ckpt文件中,回想一下 Saver, 训练过程中,权值还是保存在内存中...加载GraphDef,将所有的变量从最近 检查点文件中取出,然后将GraphDef中Variable op 替换成 Const op, 这些Const op中保存着 检查点中保变量值。...当在不同框架之间进行转换,卷积权重顺序是很难处理。...保存为pb import tensorflow as tf t = tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]]) paddings = tf.constant...tf.train.write_graph(graph_or_graph_def, logdir, name, as_text=True) # logdir: 导出文件目录 # name: 导出文件名

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C++核心准则R.30: 只有包含明确生命周期语义使用智能指针作参数

R.30: Take smart pointers as parameters only to explicitly express lifetime semantics R.30: 只有包含明确生命周期语义使用智能指针作参数...如果一个函数只是需要一个部件本身,接受一个智能指针作参数是错误。它应该可以接受所有部件对象,而不只是一个生命周期被按照特定方法管理对象。不需要管理生命周期函数应该使用原始指针和引用。...(简单)如果一个函数使用了可拷贝(重载了操作符->和操作符*)智能指针类型参数但是只是调用了运算符*、->或者get(),发出警告并建议使用T*或者T&。...标记定义了(重载了操作符->和操作符*)可拷贝/可移动智能指针类型参数,但在函数体中却从未使用拷贝和移动功能,指针从未被修改也没有交给一个会那么做函数情况。那意味着所有权语义根本没有被使用。...原文链接 https://github.com/isocpp/CppCoreGuidelines/blob/master/CppCoreGuidelines.md#r30-take-smart-pointers-as-parameters-only-to-explicitly-express-lifetime-semantics

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搞事情了 | 教你用Python分析微信好友信息(内附完整代码)

保存csv文件 将上面的字典信息保存为 csv 文件,保存文件方法之前项目也经常用到,在此不再赘述,主要代码如下。 ?...制作性别统计饼图 在上面收集信息中遍历好友性别信息,为 1 ,男性数量加 1,为 2 ,女性数量加 1,其他就是表示没填写性别信息。...代码中保词云图名称改成和昵称词云图不同即可,不然会覆盖保存。当然你可以把制作词云图背景图换一个,由于代码几乎一样,就不做展示了。...制作好友城市分布图 提取信息中城市或地区信息,去除没填写地区或城市空白字符。对地区信息进行统计,为了展示效果,我去掉了所在地区个数 5 个以下情况,因为城市太多,图会显得很臃肿。...调用 pyecharts 库中 Bar 方法制作柱形图,生成也是一个 html 文件,和上面制作性别比例饼图一样。html 文件保存目录需自己指定目录,代码如下。 ?

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关于 vertical-align 你应该知道一切

基线:书写英语字母,字母 X 底部所在位置,可以了解下《字母’x’ CSS 世界中角色和故事》(https://www.zhangxinxu.com/wordpress/2015/06/about-letter-x-of-css...所以,开发,我们只需要关注当前元素和父级,两元素前后并没有直接影响。...2、“空白节点” 可以受具有继承特性 CSS 属性影响,于是,我们可以通过其他东西来做调整,让字符中线和字符内容中心线在一起,或者说一个位置上就可以了。...我们会一眼就看到图片周围到处都是空白空隙,那么这些空隙是什么原因造成呢?很多时候,复杂问题是由简单问题组合而成,那么我们可以按照以下想法来简化问题。 ?...并且添加一个空白节点 x。 ? ? 最后一个 dt 与我们手动添加空白节点 X 基线对齐。还记得前面说过两个 inline-block 排列错位例子吗?

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收藏贴-森林图绘图R包汇总

每个研究都由位于干预效果点估计值位置方块来代表,同时一条横线分别向该方块两边延伸出去。方块面积代表Meta分析中该研究被赋予权重,而横线代表可信区间(通常为95%可信区间)。...今天小编给大家汇总了R语言中绘制森林图常用到多个工具包,接下来让我们一起看看吧!...)) # NA 为空白或 NA 将转换为字符 dt$Treatment <- ifelse(is.na(dt$Treatment), "", dt$Treatment) dt$Placebo <- ifelse...(is.na(dt$Placebo), "", dt$Placebo) dt$se <- (log(dt$hi) - log(dt$est))/1.96 # 为森林图添加空白列以显示 CI dt$`...data=lung) summary(res.cox, conf.int = FALSE) ##画图ggforest() ggforest(res.cox, data = lung) 小编总结 R语言有许多工具可以快速绘制森林图

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