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使用MICE进行缺失值的填充处理

处理缺失数据是保证数据分析准确性和可靠性的重要步骤，有助于确保分析结果的可信度和可解释性。 在本文中，我们讲重点介绍MICE。...MICE（Multiple Imputation by Chained Equations）是一种常用的填充缺失数据的技术。...在每次迭代中，它将缺失值填充为估计的值，然后将完整的数据集用于下一次迭代，从而产生多个填充的数据集。 链式方程（Chained Equations）：MICE使用链式方程的方法进行填充。...步骤： 初始化：首先，确定要使用的填充方法和参数，并对数据集进行初始化。 循环迭代：接下来，进行多次迭代。在每次迭代中，对每个缺失值进行填充，使用其他已知的变量来预测缺失值。...其他技术相对非常简单，但是结果的质量没有MICE那么好。 作者:Rahul Kotecha

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R tips：ggtext的geom_richtext图层的格式调整和使用

ggtext的geom_richtext可以使用Markdown或者html语法来拓展ggplot2的文字图层geom_label用法。...最近在使用ggtext时，有一个需要geom_text的效果的需求，但是ggtext的图层效果都是类似于geom_label的，要想使用geom_text效果可以通过参数设置来实现。...geom_text风格需要调整三个地方：label边框去除、label底色去除、文本颜色调整。 这三个参数分别由label.colour、 fill、color控制。...ggtext的使用举例 上面均是测试的'test text'，但是这体现不出geom_text的功用，以一个较为复杂的label为例：注释文本分为两行，第一行为红色字体，第二行以空格开头，并使用上下标标签...这里的上标使用的^字符，也可以html的sup标签。 至于上面的例子中特地提到换行和空格，是因为他们配合R中的无穷量Inf，可以实现一个相对优雅的固定排版布局。

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    102-R数据整理12-缺失值的高级处理：用mice进行多重填补

    ) R中数据缺失值的处理--基于mice包 - 知乎 (zhihu.com)[2] 一种挽救你缺失数据的好方法——多重补插_处理 (sohu.com)[3] 没有完美的数据插补法，只有最适合的 - 知乎...(zhihu.com)[4] 前言 其实之前我也介绍过缺失值的处理：[[28-R数据整理03-缺失值NA的处理]]。...碍于我的能力有限，这里贴上mice 的部分模型： 以及某个讲义：Handling Missing Data in R with MICE (amices.org)[5] 5-使用MICE 进行多重填补...两组数据的不同列的散点图： xyplot(mice_data,Ozone + Solar.R ~Wind+Temp, pch=18,cex=1) Ozone + Solar.R ~Wind.../mice [2] R中数据缺失值的处理--基于mice包 - 知乎 (zhihu.com): https://zhuanlan.zhihu.com/p/21549898 [3] 一种挽救你缺失数据的好方法

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    R语言调整随机对照试验中的基线协变量

    这通常通过拟合结果的回归模型来完成，随机组和基线变量作为协变量。 我们可以使用R来说明这一点。我们将模拟n = 50个受试者的小型研究的数据，随机化50％治疗= 0和50％治疗= 1。...通过调整X获得的估计值更接近真实值1，并且标准误差更小，表明更精确的估计。通过调整协变量获得的精确度取决于协变量和结果之间的相关性的强度。...调整协变量时的假设 我们已经看到，调整基线协变量可以提高我们的治疗效果估计的精确度。但要做到这一点，我们已经拟合了一个更复杂的回归模型。...该回归模型假设Y的平均值线性地取决于X，并且该关系的斜率在两组中是相同的。无法保证这些假设在任何特定研究中都能成立。因此，如果这些假设不成立，我们可能会担心使用协变量调整分析。...协变量调整与二元结果 前面的讨论是在连续结果的背景下进行的，我们通常会使用线性回归结果模型。如果结果是不同类型怎么办？也许最常见的是二元结果。在这种情况下，事情有点复杂。

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    猫头虎分享：Python库Numpy的安装、配置、语法与平方、乘方和平方根函数使用详解

    猫头虎分享：Python库Numpy的安装、配置、语法与平方、乘方和平方根函数使用详解 大家好，我是 猫头虎 ，今天我们来聊一聊 Python 中的科学计算神器 Numpy！...平方、乘方和平方根函数详解 科学计算中，平方、乘方和平方根是非常常见的操作，Numpy 为我们提供了高效的方法。...3.1 使用 np.square 计算平方 np.square 可以计算数组中每个元素的平方，非常高效： arr = np.array([1, 2, 3, 4]) squared = np.square...(arr) print("平方结果：", squared) 温馨提示： 使用场景： 适用于矩阵平方运算。...3.3 使用 np.sqrt 计算平方根 np.sqrt 用于计算平方根，返回的结果是浮点数： arr = np.array([1, 4, 9, 16]) sqrt = np.sqrt(arr) print

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    R的特点以及为什么使用R

    R的历史 R语言是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的[S语言]的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的[解释型语言]。...所以,两者在程序语法上可以说是几乎一样的,可能只是在函数方面有细微差别,程序十分容易地就能移植到一程序中,而很多一的程序只要稍加修改也能运用于R。 R的特点 1.R是自由开源软件。...而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。 3.R具有很强的互动性。...输出的图形可以直接保存为JPG,BMP,PNG等图片格式,还可以直接保存为PDF文件。另外,和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。 总结来说：R语言简单易学，完全免费，使用者众多，擅长统计与绘图。...R语言是新手入门编程的最好选择。

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    Discourse 调整使用不同的表情符号

    Discourse 是可以在发布的内容中插入表情符号的。 表情符号的英文单词为：Emoji ，实际上这个单词是一个合成词，从日语中来的。 它是一个日语词，e表示"絵"，moji表示"文字"。...2007年，苹果公司的 iPhone 支持了 Emoji，导致它在全世界范围的流行。 Unicode 标准化 早期的 Emoji 是将一些特定的符号组合替换成图片，比如将:)替换成。...官方的地址，请访问：https://www.unicode.org/emoji/charts/full-emoji-list.html Emoji 虽然是文字，但是无法书写，必须使用其他方法插入文档。...Discourse 配置方法 在 Discourse 的后台可以配置使用哪个版本的 emoji。...不同的版本之间可能会有些差异，因为大部分情况可能会被配置使用为 twitter，当然你也可以选择使用 Apple 的版本。 修改方法就是在设置中搜索 emoji 然后选择需要的版本即可。

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    Discourse 调整使用不同的表情符号

    Discourse 是可以在发布的内容中插入表情符号的。 表情符号的英文单词为：Emoji ，实际上这个单词是一个合成词，从日语中来的。 它是一个日语词，e表示"絵"，moji表示"文字"。...2007年，苹果公司的 iPhone 支持了 Emoji，导致它在全世界范围的流行。 Unicode 标准化 早期的 Emoji 是将一些特定的符号组合替换成图片，比如将:)替换成。...官方的地址，请访问：https://www.unicode.org/emoji/charts/full-emoji-list.html Emoji 虽然是文字，但是无法书写，必须使用其他方法插入文档。...Discourse 配置方法 在 Discourse 的后台可以配置使用哪个版本的 emoji。...不同的版本之间可能会有些差异，因为大部分情况可能会被配置使用为 twitter，当然你也可以选择使用 Apple 的版本。 修改方法就是在设置中搜索 emoji 然后选择需要的版本即可。

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    Bugly 针对 Apple 审核规则调整的使用公告

    由于邮件中并未明确提到使用什么库，导致大家各种猜测。 iOS 应用开发常用的热更新方案有：JSPatch，React Native（RN），Weex，以及国外的 Rollout。...React Native 工程师在 GitHub 的回应 Rollout 的 CEO 在昨天发表声明，表示他们并没有违规，现已与苹果公司取得联系，将根据情况做出必要的调整。 ?...博客链接：http://blog.cnbang.net/internet/3374/ Bugly 针对 Apple 审核规则调整的使用公告 我们近期上线的 Bugly iOS 热更新 SDK 内也集成了...JSPatch，所以在有明确结论前，建议已经正在使用 Bugly 热更新 SDK 的产品先替换成只有异常上报功能的 SDK，以避免审核风险。...Bugly 异常上报 SDK 不受影响，如您的产品使用的是异常上报 SDK 则无需做任何改动。

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    R tips：调整ggplot2的坐标轴或legend的label长度

    但是使用clusterProfiler包进行富集分析并绘图有时会遇到一个情况：一个富集分析的Terms的长度太长，会导致图片的轴标题或者legend很长，就会压缩了主绘图区域的显示。...对y轴标题进行操作，则使用scale_y系列函数，由于y是离散变量，因此使用scale_y_discrete函数，相应的如果y轴是连续变量，比如此时的x轴，就使用scale_x_continuous函数调整...有的时候，ggplot2图是经过坐标轴变换的，如使用coord_flip进行x、y轴反转。此时竖直的坐标轴实际上是x轴，需要使用scale_x系列函数控制。...另外clusterProfiler里面有一个legend过长的情况，是不能简单的使用scale_color_discrete的，如下： cnetplot(ego, colorEdge = TRUE, circular...= TRUE) 这个图直接使用scale_color_discrete进行修改是不会有任何改变的，因为这个图的color映射并不是ggplot2的默认情况，而是使用ggraph的geom_edge

    6.8K41

    R语言在RCT中调整基线时对错误指定的稳健性

    p=6400 众所周知，调整一个或多个基线协变量可以增加随机对照试验中的统计功效。...调整分析未被更广泛使用的一个原因可能是因为研究人员可能担心如果基线协变量的影响在结果的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的双臂试验的数据。...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的二元指标。在一些情况下，基线协变量可以是在随访时测量的相同变量（例如血压）的测量值。...错误指定的可靠性 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的，即使假设的线性回归模型未必正确指定？答案是肯定的 。...我们进行了三次分析：1）使用lm（）进行未经调整的分析，相当于两个样本t检验，2）调整后的分析，包括线性，因此错误指定结果模型，以及3）正确的调整分析，包括线性和二次效应。

    1.7K10

    译：支持向量机（SVM）及其参数调整的简单教程（Python和R）

    SVM是如何工作的？ 推导SVM方程 SVM的优缺点 用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归问题。...它们在具有重叠类的嘈杂数据集上效率较低。 用Python和R实现 让我们来看看用于在Python和R中实现SVM的库和函数。...还可以通过更改参数和内核函数来调整SVM。 调整scikit-learn中可用参数的函数为gridSearchCV（）。...在上面的代码中，我们考虑调整的是核函数的参数，C和gamma。 从中得到最佳值的值是写在括号中的值。这里，我们只给出了几个值，也可以给出整个范围的值，但是它需要更长的执行时间。...R实现 我们在R中实现SVM算法的包是e1071。使用的函数是svm（）。 总结 在本文中，我给出了SVM分类算法的非常基本的解释。我已经省略了一些复杂的数学问题，如计算距离和解决优化问题。

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    （数据科学学习手札58）在R中处理有缺失值数据的高级方法

    ，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...，可以对每个变量中缺失值所占比例有个具体的了解； 2.2  mice函数 　　mice包中最核心的函数是mice()，其主要参数解释如下： data: 传入待插补的数据框或矩阵，其中缺失值应表示为NA...m: 生成插补矩阵的个数，mice最开始基于gibbs采样从原始数据出发为每个缺失值生成初始值以供之后迭代使用，而m则控制具体要生成的完整初始数据框个数，在整个插补过程最后需要利用这m个矩阵融合出最终的插补结果...init mice(data, maxit = 0) 　　下面我们来看看取得的需要进行调整的重要参数的初始情况： > #取得对于每一个变量的初始插补方法 > methods <- init$method...1 1 1 1 1 0 　　这里我们认为变量Month和Day是日期，与缺失变量无相关关系，因此将其在矩阵中对应位置修改为0使它们不参与拟合过程： #调整参与拟合的变量

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    「R」使用modules包来组织R的函数集合

    接触过Python的朋友肯定对模块很熟悉，R的代码组织方式以包为主。但基于文件的模块形式也是可以实现的，modules[1] 包提供了这种支持。...安装和使用 直接从CRAN下载即可： 1install.packages("modules") 使用了解2个函数的使用就可以了。 一是import()，用于替换library()加载包。...., environment = parent.frame()) 10NULL 这样我们可以直接使用这个函数，也可以通过gp这个对象去访问可用的函数。...use()将代码文件加载为模块 最近使用GitHub page的时候发现它的访问速度相当可观，哪怕GitHub主站点本身网络我们国内访问时好时坏。...代码核心其实 就是各种情况的检查，优先使用适合的包和函数进行下载、安装。它的存在就是方便国内使用者，特别是 初学者简便地下载、安装包。

    1.2K20

    U平方Net：深入使用嵌套的U型结构进行显著目标检测

    设计具有以下优点:(1)它能够捕捉更多上下文信息从不同尺度的混合接受字段大小不同的在计划的剩余U-blocks (RSU),(2)它增加了整个架构的深度没有显著增加池的计算成本,因为这些RSU块中使用的操作...这种架构使作者能够从头开始训练一个深度网络，而不需要从图像分类任务中使用骨干。...首先，U2-Net是一种为SOD设计的两层嵌套u型结构，它不使用图像分类中预先训练的骨干。它可以从零开始训练，以达到有竞争力的表现。第二，新架构允许网络深入，获得高分辨率，而不显著增加内存和计算成本。...残差块与作者的RSU比较 ? 作者提出的的U平方网架构的说明。主要的架构是一个像U-Net一样的编码器-解码器，其中每个阶段由作者新提出的残余u块(RSU)组成。...方法进行定性比较:(a) image， (b) GT， (c) Ours， (d) Oursy， (e) BASNet， (f) PoolNet， (g) CPD， (h) PiCANetR， (i) R3Net

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    「R」do.call 的使用

    do.call这个函数是我在搜索问题时会看到别人经常使用的一个函数，心生好奇，这次来看看它的用法。 从文档来看，do.call可以通过名字构建和执行函数，并且将参数以列表的形式传入。...显然，前两个参数很重要，确定了该函数的一般用法，后两个参数涉及一些执行引用与环境的问题，这方面我懂的不多，不过基本也用不到。 下面通过例子学习下使用。...B被转换为了符号对象，如果不quote起来就会报错 #do.call(paste, list(as.name("A"), as.name("B")), quote = FALSE) # 当然你如果直接使用下面这个语句结果是一样的...) ## [1] 100 # 使用当前环境函数与env环境变量 do.call(f, list(quote(A)), envir = env) ## [1] 10 # 使用env环境函数与env环境变量...首先在新环境创建的函数对象是打印输入的平方，A是10。 call函数用来创建和测试对象，不过看起来用法与quote()类似，将东西先存起来不执行，等后续调用。

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