协方差分析 | ANCOVA (Analysis of Covariance)
If you are worried about leaving out covariates you could regress out them first and analyse the residuals against the Snps.
在实验设计中,协变量是独立变量,实验者不能操纵,但仍影响实验结果。
我想知道温度对于降水量的影响,但是海拔高度、经纬度、当地湿度等变量也会影响降水量。那么,在我的研究中,温度就是自变量,降水量是应变量,而海拔高度、经纬度和当地湿度就是协变量。
Analysis of Covariance (ANCOVA) easily explained
Analysis of Covariance (ANCOVA) with Two Groups
协方差分析 | ANCOVA (Analysis of Covariance)的更多相关文章
- A Beginner’s Guide to Eigenvectors, PCA, Covariance and Entropy
A Beginner’s Guide to Eigenvectors, PCA, Covariance and Entropy Content: Linear Transformations Prin ...
- Omnibus test
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&a ...
- Covariance 协方差分析
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campai ...
- [zz] Principal Components Analysis (PCA) 主成分分析
我理解PCA应该分为2个过程:1.求出降维矩阵:2.利用得到的降维矩阵,对数据/特征做降维. 这里分成了两篇博客,来做总结. http://matlabdatamining.blogspot.com/ ...
- What is an eigenvector of a covariance matrix?
What is an eigenvector of a covariance matrix? One of the most intuitive explanations of eigenvector ...
- A tutorial on Principal Components Analysis | 主成分分析(PCA)教程
A tutorial on Principal Components Analysis 原著:Lindsay I Smith, A tutorial on Principal Components A ...
- [Scikit-learn] 1.2 Dimensionality reduction - Linear and Quadratic Discriminant Analysis
Ref: http://scikit-learn.org/stable/modules/lda_qda.html Ref: http://bluewhale.cc/2016-04-10/linear- ...
- 论文笔记:Variational Capsules for Image Analysis and Synthesis
Variational Capsules for Image Analysis and Synthesis 2018-07-16 16:54:36 Paper: https://arxiv.org/ ...
- Stat2—主成分分析(Principal components analysis)
最近在猛撸<R in nutshell>这本课,统计部分涉及的第一个分析数据的方法便是PCA!因此,今天打算好好梳理一下,涉及主城分析法的理论以及R实现!come on…gogogo… 首 ...
随机推荐
- 20145326蔡馨熤《网络对抗》—— Web基础
20145326蔡馨熤<网络对抗>—— Web基础 1.实验后回答问题 (1)什么是表单. 表单是一个包含表单元素的区域,表单元素是允许用户在表单中输入信息的元素,表单在网页中主要负责数据 ...
- js导读,js引入,js选择器,事件,操作页面文档,计算后样式,数据类型
js导读 ''' js属于编写运行在浏览器上的脚本语言 js采用ECMAScript语法 操作BOM:浏览器对象模型 eg:浏览器上下滑动,浏览器历史记录 操作DOM:文档对象模型 ''' js引入 ...
- python --- 03 整型 bool 字符串 for循环
一.整型(int) 基本操作: 1.+ - * / % // ** 2. .bit_length() 计算整数在内存中占⽤的⼆进制码的⻓度 如: 二.布尔值(bool) True False 1. ...
- topcoder srm 490 div1
problem1 link 首先每$n*m$一定是一个循环,所以只需要考虑时间$[0,n*m-1]$即可.这个期间一共出现了$n$个,第i个的出现时间为$m*i$,离开的时间为$\left \lcei ...
- topcoder srm 702 div1 -3
1.给定一个$n*m$的矩阵,里面的数字是1到$n*m$的一个排列.一个$n*m$矩阵$A$对应一个$n*m$ 的01字符串,字符串的位置$i*m+j$为1当且仅当$A_{i,j}=i*m+j+1$. ...
- Ajax详细剖析
概述 对于WEB应用程序:用户浏览器发送请求,服务器接收并处理请求,然后返回结果,往往返回就是字符串(HTML),浏览器将字符串(HTML)渲染并显示浏览器上. 传统的Web应用 一个简单操作需要重新 ...
- 1823: [JSOI2010]满汉全席 2-sat
链接 https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1823 思路 建图,缩点tarjan 判断impossible 代码 #include < ...
- LuoguP2257 YY的GCD
题目描述 神犇YY虐完数论后给傻×kAc出了一题 给定N, M,求1<=x<=N, 1<=y<=M且gcd(x, y)为质数的(x, y)有多少对 kAc这种傻×必然不会了,于 ...
- 论文笔记:Variational Capsules for Image Analysis and Synthesis
Variational Capsules for Image Analysis and Synthesis 2018-07-16 16:54:36 Paper: https://arxiv.org/ ...
- 论文笔记之:DualGAN: Unsupervised Dual Learning for Image-to-Image Translation
DualGAN: Unsupervised Dual Learning for Image-to-Image Translation 2017-06-12 21:29:06 引言部分: 本文提出 ...