1写在前面 估算前瞻性研究的样本量是我们在招募受试者之前首先要做的事情之一。😘 招募受试者太少会无法得到准确的答案,招募的太多又是巨大的浪费,所以需要估算最佳的受试者数量。🧐 本期我们介绍一下如何使用pwr包进行样本量的估算。😏 2用到的包 rm(list = ls()) library(pwr) library(tidyverse) 3研究假设 假设我们准备进行一个RCT研究,研究Treatment A和Treatment B的疗效,结局事件为Response或No response的二分类结局。🤫 那
请注意,本文编写于 1106 天前,最后修改于 1106 天前,其中某些信息可能已经过时。
重复测量方差分析 sunqi 2020/7/26 概述 双因素的重复测量资料方差分析 代码 数据获得 library(tidyverse) library(ggpubr) library(rstatix) rm(list=ls()) set.seed(123) data("selfesteem2", package = "datarium") # 抽样 selfesteem2 %>% sample_n_by(treatment, size = 1) ## # A tibble: 2 x 5 ## id
其余两篇开源项目的文章: 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML(五) 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy(一)
在当今数据驱动的决策过程中,因果推断和增益模型扮演了至关重要的角色。因果推断帮助我们理解不同变量间的因果关系,而增益模型则专注于评估干预措施对个体的影响,从而优化策略和行动。然而,要提高这些模型的精确度和适应性,引入元学习器成为了一个创新的解决方案。元学习器通过将估计任务分解并应用不同的机器学习技术,能够有效增强模型的表现。接下来,我们将详细探讨如何利用元学习优化增益模型的性能,特别是通过S-Learner、T-Learner和X-Learner这几种估计器。
1写在前面 上次介绍了两组发生率的样本量计算方法,通过pwr包进行计算非常简单,可以有效地减少我们的工作量。😘 有时候我们想比较两组之间的均值,如何计算样本量又一次成了老大难问题。🤒 本期我们还是基于pwr包,试一下通过两组的均值进行样本量的估算。😏 2用到的包 rm(list = ls()) library(pwr) library(tidyverse) 3研究假设 还是假设我们正在进行一项RCT研究,旨在评估Treatment A和Treatment B之间血红蛋白A1c (HbA1c)相对于基线的平
上一篇【智能营销增益(Uplift Modeling)模型——模型介绍(一)】仔细介绍了理论部分,本篇主要是算法库pylift的介绍。 在【营销增益模型实战-Uplift Model原理及应用】一文中提到:
table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量(因子)创建一个 N 维列联表
Limma基于线性模型,通过使用贝叶斯方法估计每个基因的差异方差。它使用经验贝叶斯方法来将信息从所有基因中借用,特别是在样本较少时提高估计的稳定性。
尽管基因表达的静态测量很受欢迎,但生物过程的时程捕获对于反映其动态性质至关重要,特别是当模式复杂且不仅仅是上升或下降时。在处理此类数据时,似然比检验 (LRT) 特别有用。我们可以使用 LRT 来探索一系列时间点之间是否存在任何显著差异,并进一步评估样本类之间观察到的差异。
前面我们简单的介绍了一下肿瘤的TNM分期系统。今天我们来用R获取感兴 趣的癌症的临床信息,其中就可以找到我们上次讲到的TNM分期信息。
输入1: longrma <- read.csv("longrma.csv",header=T) longrma[sample(nrow(longrma),,replace=F),] 结果1: id group time score treatment after treatment after control before control after treatment before tre
常见的用途是使用析因设计时,除析因设计外还使用控制或检查处理。在下面的第一个示例中,有两个级别(1和2)的两个处理(D和C),然后有一个对照 处理。此处使用的方法是方差的单向分析,然后使用对比来检验各种假设。
请注意,本文编写于 1165 天前,最后修改于 1165 天前,其中某些信息可能已经过时。
柱状图绘制 柱状图也是较为常见的一种数据展示方式,可以展示基因的表达量,也可以展示GO富集分析结果,基因注释数据等。 常规矩阵柱状图绘制 有如下4个基因在5组样品中的表达值 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;2.6;2.9;2.1;2.0;2.2 b;20.8;9.8;7.0;3.7;19.2 c;10.0;11.0;9.2;12.4;9.6 d;9;3.3;10.3;11.1;10" data <- read.table(text=data_ori
本次讲的是差异箱线图的绘制,在基因表达量、生态学实验数据统计(如发芽率、产卵量、性比等等)等方面应用比较多。
问题类型1:参数估计 真实值是否等于X? 给出数据,对于参数,可能的值的概率分布是多少? 例子1:抛硬币问题 硬币扔了n次,正面朝上是h次。 参数问题 想知道 p 的可能性。给定 n 扔的次数和 h 正面朝上次数,p 的值很可能接近 0.5,比如说在 [0.48,0.52]? 说明 参数的先验信念:p∼Uniform(0,1) 似然函数:data∼Bernoulli(p) import pymc3 as pmimport numpy.random as nprimport numpy as
蜜蜂图或蜂群图(beeswarm)这个名字,大家可能比较陌生,但是大家肯定都见过他的尊容。下面这张图就是一个典型的蜜蜂图。因为看上去像一群飞舞的蜜蜂而得名。
我们在日常数据相关的工作中,常常需要去推断结果Y是否由原因X造成。“相关性并不意味着因果关系”,相信做数据分析的同学都明白这个道理。有一个喜闻乐见的例子:夏天海岸,鲨鱼袭击事件较其他季节多20%,同时冰淇淋销量比其他季节多100%,冰淇淋销量和鲨鱼袭击事件成正相关关系,得出结论销售冰淇凌会导致鲨鱼袭击。这实际上是违背常识的。
网状Meta分析的工具主要有R语言,STATA,SAS和WinBUGS,各自有各自的特点,鉴于本人对R语言熟悉,所以网状Meta的实战训练均会以R语言为例开展。在实战之前,我想和大家说一下,现在网状meta分析的统计方法主要有两大类,一类是频率学派的‘netmeta’包,另一类是贝叶斯学派的‘gemtc’包。从实用性和适用性角度看,这次使用的是‘gemtc’包。
1写在前面 最近在用limma包做配对样本的差异分析,在这里和大家分享一下吧。 大家可以先思考一下,配对和非配对的结果一样吗??🧐 应用场景: 同一病人的癌和癌旁样本,同一样品的多时间点测序等。 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(limma) library(GEOquery) 3示例数据 这里我从GEO数据库上download了一个dataset。😘 在3个样本中对T细胞和B细胞分别进行了转录组分析。 每个样本的细胞都分为Control或a
基于机器学习的推荐系统逐渐成为帮助人们自动过滤信息、发掘兴趣的主要方式。现有模型通常使用 embedding 来表示推荐系统中丰富的信息,比如物品、用户和上下文信息。从因果分析的角度来看,这些向量和用户最终的反馈(比如点击、点赞、转发等)之间的关系是由因果关系和非因果关系混杂在一起组成的。
Meta Learner和之前介绍的Causal Tree直接估计模型不同,属于间接估计模型的一种。它并不直接对treatment effect进行建模,而是通过对response effect(target)进行建模,用treatment带来的target变化作为HTE的估计。主要方法有3种:T-Learner, S-Learner, X-Learner,思路相对比较传统的是在监督模型的基础上去近似因果关系。
为什么我们需要方差减少? 当我们进行在线实验或A/B测试时,我们需要确保我们的测试具有很高的统计能力,这样如果我们的推断确实存在的话,我们就有很高的概率发现和验证它。影响统计能力的因素有哪些?样本大小
R基本语法 获取帮助文档,查看命令或函数的使用方法、事例或适用范围 >>> ?command >>> ??command #深度搜索或模糊搜索此命令 >>> example(command) #得到
这篇是treatment effect估计相关的论文系列第一篇所以会啰嗦一点多给出点背景。
在系统升级的过程中,准备了大量的脚本,分成几个窗口来分别执行。 在碰到问题的时候,一定要很细心和冷静,不经意的错误可以需要几倍,几十倍的努力来挽回。 准生产环境中有一个表。TREATMENT_ACTI
这类问题之所以难以解决是因为ground truth在现实中是观测不到的,一个已经服了药的患者血压降低但我们无从知道在同一时刻如果他没有服药血压是不是也会降低。
这篇论文是在 Recursive Partitioning for Heterogeneous Casual Effects 的基础上加入了两个新元素:
智能营销增益(Uplift Modeling)模型——模型介绍(一) 智能营销增益(Uplift Modeling)模型——pylift库的使用(二)
你有分类数据然后想要检验是否这些数据值的频数分布是否与预期不符,或者是否组间的频数分布有(显著)差异。
ATT :Average Treatment Effects on Treated
都说随机是AB实验的核心,为什么随机这么重要呢?有人说因为随机所以AB组整体不存在差异,这样才能准确估计实验效果(ATE)
NIPS 2022的录用情况已经公布了,这里笔者汇总了其中推荐系统和因果效应相关的论文,希望对大家有所帮助。
anecdotal evidence: 用极端的个例去判断整体的信息。例如“我叔叔每天吸三根烟身体很棒”来验证“吸烟对人体没有危害”。
与其他绘制森林图的包相比,forestploter将森林图视为表格,元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式,并且可以分组多列显示置信区间。森林图的布局由所提供的数据集决定。
https://www.nature.com/articles/s42255-022-00629-2#Sec15
随着人工智能技术的不断发展,深度学习在医学影像诊断领域的应用日益广泛,其强大的特征提取能力和高效的学习机制为医学影像诊断带来了革命性的突破。
作者 | Huang supreme 编辑 | JackTian 微信公众号 | 杰哥的IT之旅(ID:Jake_Internet)
1写在前面 上期介绍了用limma包做配对样本的差异分析。 本期介绍一下Multi-level如何处理吧。🥳 应用场景:Control 和 Diseased的T细胞和B细胞分层对比。 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(limma) library(GEOquery) 3示例数据 这里我们还是利用上期介绍的GEO数据库上的dataset。😘 在3个样本中对T细胞和B细胞分别进行了转录组分析。 每个样本的细胞都分为Control或anti-BTL
上一篇ZZ介绍了本篇综述的摘要和引言,了解到了本篇文章主要是关于基于“潜在结果框架”的因果推断方法综述。下面我们继续解析论文,探索作者给我们描绘的因果世界,首先附一下上篇内容:
表达频率(即表达细胞的百分比)Vs SingleCellExperiment对象中每个特征的平均表达水平
序章嘛咱多唠两句。花了大半个月才反反复复,断断续续读完了图灵奖得主Judea Pearl的The Book of WHY,感觉先读第四章的案例会更容易理解前三章相对抽象的内容。工作中对于归因问题迫切的需求,以及这两年深度学习在,都让我对因果推理在未来几年的爆发心怀希望。它最大的优势就是能回答'为什么'以及'假如这样做会怎样'等对实际业务有着根本意义的问题。对于这个领域我也是新人,所以只能抛出一些观点来供大家讨论。
《Theoretical Impediments to Machine Learning With Seven Sparks from the Causal Revolution》这篇论文说到了因果推断的三层。
(Adapted from Wu, Hamada, 2009) The following experiment was performed at a pulp mill. Plant performance is based on pulp brightness as measured by a reflective meter. Each of the shift operators (dentoted A, B, C, and D) made five pulp handsheets from unbleached pulp. Reflectance was read for each of the handsheets using a brightness tester as reported in the table below:
贝叶斯网络(BN)是一种基于有向无环图的概率模型,它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型,我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向
我们可以使用条形图将数据可视化,以检查组之间方差的正态性和均等性。当我们运行ANOVA时,SAS会自动打印。
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