JavaScript 可以分批地组合起来。作用是一并地执行语句序列。以左花括号开始，以右花括号结束。
JavaScript 具有自动垃圾回收机制，这种垃圾回收机制原理其实很简单：找出那些不再继续使用的变量，然后释放其所占用的内存，垃圾回收器会按照固定的时间间隔周期性地执行这一操作。局部变量只有在函数执行的过程中存在，在这个过程中，会为局部变量在栈（或者堆）内存上分配空间，然后在函数中使用这些变量，直至函数执行结束。垃圾回收器必须追踪哪个变量有用哪个没用，对于不再有用的变量打上标记，以备将来回收其占用的内存，用于标识无用变量的策略主要有标记清除法和引用计数法。
与完全数据相反，如果在研究结束的时候，研究对象发生了研究之外的其他事件或生存结局，无法明确的观察记录到发生终点事件的生存时间，我们把这种类型的数据称之为删失数据，或不完整数据（Incomplete data）。
最近的一个项目，里面有一个比较大的表单，用户完成它需要很多时间，很多用户花了千辛万苦完成之后，一提交发现SESSION过期，系统退出了，所以引起了研究如何设置SESSION以及保持SESSION在线的需要，下面是一些心得体会。
生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。它与传统回归的不同之处在于，在生存分析中，结果变量既有一个事件，也有一个与之相关的时间值，部分训练数据只能被部分观察——它们是被删失的。本文用R语言生存分析晚期肺癌患者数据 （ 查看文末了解数据获取方式 ）。
生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。它与传统回归的不同之处在于，在生存分析中，结果变量既有一个事件，也有一个与之相关的时间值，部分训练数据只能被部分观察——它们是被删失的。本文用R语言生存分析晚期肺癌患者数据
受试者2、3、5、6、8、9和10 在10年时都是无事件的。受试者4和7 在10年之前发生了该事件。主题1 在10年之前已被审查，因此我们不知道他们是否在10年之前有此事件-我们如何将该主题纳入我们的估计中？
生存分析（也称为工程中的可靠性分析）的目标是在协变量和事件时间之间建立联系。生存分析的名称源于临床研究，其中预测死亡时间，即生存，通常是主要目标。
探究变量之间的关系是数据挖掘中的一个基本分析内容，对于常规的离散型或者连续型变量，有很多的方法可以用于挖掘其中的关系，比如线性回归，逻辑回归等等。然而有一类数据非常的特殊，用回归分析等常用手段出处理这类数据并不合适，这类数据就是生存数据。
JS中声明全局变量主要分为显式声明或者隐式声明下面分别介绍。 声明方式一： 使用var（关键字）+变量名(标识符)的方式在function外部声明，即为全局变量，否则在function声明的是局部变量。该方式即为显式声明详细如下： <script> var test = 5;//全局变量 function a(){ var a = 3;//局部变量 alert(a); } function b(){ alert(test); } //a();
在生存分析中，探究生存时间的影响因素是一个重要的研究内容，通过KM和log-rank test检验的方法，只能够处理单个二分类因素的生存数据。当想探究多个因素或者离散型变量对生存时间的影响时，我们就需要借助于cox回归方法。cox回归的全称如下
生存分析：研究各个因素与生存时间有无关系以及关联程度大小。可拓展到疾病复发时间，机器的故障时间等。
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）：
尽管生存分析是统计学的一个分支，但通常不包含在初级统计学课程中，对一般公众来说也相对不知名。它主要在生物统计学课程或高级统计学研究计划中教授。
生存分析：研究各个因素与生存时间有无关系以及关联程度大小。可拓展到疾病复发时间，机器的故障时间等。 起始事件：反应研究对象开始生存过程的起始特征事件。 终点事件（死亡事件）：出现研究者所关心的特定结局。如“病人因该疾病死亡”。 观察时间：从研究开始观察到研究观察结束的时间。 生存时间：观察到的存活时间，用符号t表示。 完全数据：从观察起点到死亡事件所经历的时间，生存时间是完整的。 截尾数据（删失值）：观察时间不是由于终点事件而结束的，而是由于(1)失访(2)死于非研究因素(3)观察结束而对象仍存活以上三种原因结束的。常在截尾数据的右上角放一个“+”表示其实该对象可能活的更久。
从“应对治疗”（完全缓解）到发生感兴趣事件的时间通常称为生存时间（或事件发生的时间）。
生存函数：个体存活到某个时间点t的概率，或者说到时间t为止，感兴趣的事件(T)没有发生的概率:
根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体。
别问做算法和数据分析的，怎么还学js. 工作了需要啥都得学，还得快。这就是互联网，适者生存，劣者淘汰。
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。
人类总是痴迷于“算命”。无论是中国文化中的“算命”，还是西方文化中的“占星术”，都显示出人们对此的热情。在这一部分，我们将讨论另一种科学的“算命”。 该模型将用于评估患者的预后。作为一名肿瘤科医生，在临床实践中你将面临癌症患者提出的诸如“我能活多久”之类的问题。这是一个令人头痛的问题。大多数情况下，我们可以根据相应疾病的临床分期来判断患者的中位生存时间。实际上，临床分期是我们对这些患者进行生存预测的基础，换句话说，临床分期就是“预测模型”。我们根据患者的临床分期用中位生存期来回答这个问题。但是，这样做可能会引出新的问题，因为用一群人的中位生存期来预测特定个体的生存时间可能并不那么准确，无法判断该特定个体的预后是更好还是更差。
在比较性的纵向临床研究中，主要终点往往是发生特定临床事件的时间，如死亡、心衰住院、肿瘤进展等。_风险_比例估计值几乎被常规用于量化治疗差异。然而，当基础模型假设（即比例危害假设）被违反时，这种基于模型的组间总结的临床意义可能相当难以解释，而且很难保证模型的建立在经验上的正确。例如，拟合度检验的非显著性结果并不一定意味着_风险_比例假设是 "正确的"。基于限制性平均生存时间（RMST）的组间总结指标是_风险_比例或其他基于模型的措施的有用替代方法。本文说明了如何使用该包中的函数来比较两组限制平均生存时间。
生存数据就是关于某个体生存时间的数据。生存时间就是死亡时间减去出生时间。例如，以一个自然人的出生为“出生”，死亡为“死亡”。 那么，死亡时间减去出生时间，就是一个人的寿命，这是一个典型的生存数据。类似的例子，还可以举出很多。所有这些数据都有一个共同的特点， 就是需要清晰定义的：出生和死亡 。如果用死亡时间减去出生时间，就产生了一个生存数据。因为死亡一定发生在出生的后面，因此，生存数据一定是正数。 因为，从理论上讲，出生死亡时间都可能取任意数值，因此 生存数据一定是连续的正数。
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学习生存分析预先要求对R有所了解，基本能够操作R数据框和包的使用。要是懂ggplot2和dplyr就更好了。
Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境，常用于服务器端编程。以下是一些 Node.js 中常用的命令：
生存分析主要用于医学研究，比如医疗方案对病人寿命的影响。后面用来探究所感兴趣的事件的发生的时间的统计方法。比如产品的寿命分析、工程中的失败时间分析等等。这里病人死亡、产品淘汰和工程失败等称为事件event。生存分析中有两个重要的概念，一是生存函数，二是风险函数。
在前一章（TCGA生存分析）中，我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法，包括：1.危险和生存功能的定义 2.为不同患者群构建Kaplan-Meier生存曲线用于比较两条或更多条生存曲线的logrank检验
github地址：CamDavidsonPilon/lifelines 文档地址：lifelines
JavaScript 引擎会通过向下移动 ESP(记录当前执行状态的指针) 来销毁该函数保存在栈中的执行上下文。
生存模型就能很好的地解决上面的问题，生存分析(Survival analysis)是指根据历史数据对人的生存时间进行分析和推断，研究生存情况与众多影响因素间的关系。本文参考自python数据分析案例-利用生存分析Kaplan-Meier法与COX比例风险回归模型进行客户流失分析与剩余价值预测[1]。
objc和js这两者有个有意思的对比：变量/方法命名的风格正好相反。苹果一直鼓吹用户体验，写代码也不例外，程序命名都是用英文全称并且要多详细有多详细，力求看变量和方法名就能知道是干嘛的，例如application:didFinishLaunchingWithOptions:。而js因为每次都要从网络下载，要力求减少代码体积，所以变量方法名是尽量用缩写，实际上有代码压缩工具，无论变量名写多长最终上线的效果是一样的，但大家也都习惯了用短的命名，例如上述objc的application:didFinishLaunchingWithOptions:方法在js里习惯的命名是:$()。
在探究基因表达、基因拷贝数等连续变量对癌症病人的预后情况的影响时，我不得不面对和处理的主要问题是如何对这种连续型的变量进行分组，然后进行相应的生存分析。
接上文，Kaplan-Meier曲线有助于可视化两个分类组之间的生存差异，当你设置参数pval = TRUE时，可以获得的对数秩检验值有助于探讨不同组之间的生存率是否存在差异。 但这并不能很好地评估连续性定量变量的对生存的影响。比如你的某一个node属性取值范围是0-33，这将导致生存曲线图上出现33条生存曲线。如果遇到分组过多或者想要评估多个变量如何协同以影响生存。 例如，比如当希望同时检查种族和社会经济状况对生存的影响时就可能需要换种生存分析方法。
（1）在日常生信分析中，经常遇到的问题是需要在做差异分析或者生存分析或者相关分析、WGCNA等等分析时，经常一个卡住许多分析者的步骤是基因或者变量太多，导致分析速度太慢或者无法分析。所以这一次的笔记是提供一个初筛的过程，在做其他的生信相关分析以前，筛选掉一些几乎在样本中没有变化或者变化较低的基因或者变量，从而大大的缩减生信分析所需的时间或者资源。 （2）在大规模生信分析时，当基因数目很大时，对每一个基因进行单因素分析比较慢，所以一个比较能够节省资源的做法是，将原先为数值类型的表达矩阵转化为‘low’，‘high’样式的表达矩阵。这样的优势为：第一可以大大的节省生信分析所需的资源或者时间，对笔记本要求比较低。第二这样做出来的生存分析与KM生存曲线是相对应的，这样不会遇到某些基因在连续型变量的单因素分析与KM生存曲线法生存分析所得到的的P值存在典型差异。
JavaScript是一种面向对象的编程设计语言。闭包作用域对数据域分配内存的限制。JavaScript中的function关键字是函数单元的关键字。JavaScript编程语言的数据类型和函数返回值类型都是使用通用的关键字。动态绑定机制是JavaScript编程设计语言的典型特点。JavaScript的基础数据类型有Number，String，Boolean，Null，Undefined。数据数据类型是对象object。JavaScript中的对象Object和函数Function都是对复杂数据的一种描述。Function函数是处理数据的逻辑代码块，实际在计算机的动态的运行内存中是不会暂用内存分配空间。对象object会有内存区块的消耗。复杂数据是有简单数据组层。JavaScript中没有类class的概念关键字，使用function关键字代替。ES6的欧洲标准在JS中增加类class的概念。
究竟什么是暗黑模式？这个概念起初来源于macOS系统，该系统的mojave版本为用户提供两个主题皮肤，即浅色和深色的皮肤。自从有了这个概念之后，很多网站和系统都会用户提供了相应的两套肤色，便于用户根据自己的习惯或爱好进行切换
客户流失/流失，是企业最重要的指标之一，因为获取新客户的成本通常高于保留现有客户的成本。
对于寿命数据的分析，在生物学和医药学中是非常重要的话题。除此之外，在工程应用中的可靠性分析中也非常重要。寿命数据往往是高度非正态数据，因此使用标准的线性模型可能会有很多问题。
stratified cox model是针对协变量不满足PHA提出的，这里的思想是对协变量分层。
医学中，重复事件较多，那么放在一些大场景中就会有，用户重复点击/浏览（留存），重复购买（复购）这些场景。 最近也看到一些类似的case就简单整理一下：
Meta分析的结果使用森林图进行可视化展示很常见，其实COX生存分析也能用森林图展示。
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