之前给大家写过一个临床预测模型:R数据分析:跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型,里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标,那么今天就再进一步,给大家分享一些和临床决策实际相关的指标,主要是校准calibration和决策曲线Decision curve analysis. 校准曲线 做预测模型都应该报告校准曲线的: Reporting on calibration performance is recommended by the TRIPOD (Tran…

来源:SealHuang 脑成像技术已经成为认知科学和心理学研究领域中一种重要的研究手段,帮助研究者不断深入发掘我们脑中的秘密.伴随着研究的不断深入,各式各样的指标参数和分析方法也不断推陈出新,以迅雷不及掩耳之势进入了我们的视野.如何用它们来完善和深入我们自己的研究,成为多数研究者共同的问题. 很多时候,一个"好"的指标或方法并不会很难理解甚至晦涩,它背后的意义也被提出者以相对清晰的方式传达给大家:此时真正的问题是如何去用,或者在没有现成软件的情况下,怎么去实现它.编程,就成了一个躲不…

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------…

行业指标观察分析-DNU/DAU 写在分析之前 一直以来,我们对于数据都是在做加法,也希望这个过程中,不断搜罗和变换出来更多的数据指标,维度等等.而在实际的分析中,我们发现,一如我们给用户提供产品一样,太多的时候,我们思考的是如何增加功能,而产品的核心功能和诉求,却越来越远. 最近有幸和一些团队在做数据分析的交流,一个现象是,基于最基本的数据指标,实际上我们并没有深入的理解,或者说,我们并不了解数据,以及背后的用户,使用场景等等.因此,也就造成了,在夹生的数据理解上,我们不断还在探寻新的数据组织…

  英文稿: The “Hype Cycle for Emerging Technologies” report is the longest-running annual Hype Cycle, providing a cross-industry perspective on the technologies and trends that IT managers should consider in developing emerging-technology portfolios (se…

前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =…

[读书笔记与思考]<python数据分析与挖掘实战>-张良均 最近看一些机器学习相关书籍,主要是为了拓宽视野.在阅读这本书前最吸引我的地方是实战篇,我通读全书后给我印象最深的还是实战篇.基础篇我也看了,但发现有不少理论还是讲得不够透彻,个人还是比较倾向于 <Machine Learning>--Tom M.Mitchell,Andrew 的 machine learning 课程,或周华志的<机器学习>,Jiawei Han 的 <data mining>.…

前两篇文章简单介绍了科学计算Numpy的一些常用方法,还有一些其他内容,会在后面的实例中学习.下面介绍另一个模块--Matplotlib. Matplotlib是一个Python 2D绘图库,试图让复杂的绘图可视化工作变得简单.只需几行代码即可生成绘图,直方图,功率谱,条形图,误差图,散点图等2D图形,这在数据分析的过程中我们经常会用到它,对分析结果进行绘图处理.Matplotlib的文档介绍,请走传送门:https://matplotlib.org/ 下面我们来举一个简单的例子. import…

作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库 为了方便科学计算,Numpy库定义了一些属性和方法以便于对一维数据,二位数据和高维数据的处理.为了满足科学计算的需求,Numpy定义了一个多维数组对象——ndarray.Ndarray由实际数据和描述这些数据的元数据(如数据维度.数据类型)构成,ndarray一般要求所有元素类型相同. (1) Ndar…

<利用python进行数据分析>第二章的姓名例子,代码.整个例子的所有代码集成到了一个文件中,导致有些对象名如year同时作为了列名与行名,会打印warning,可分不同的part依次运行.所有的作图代码均已注释,按需取消注释即可.用的工具.函数比较多,但是解释不多,后面各章再深入介绍.代码中仅保留了98年-08年的数据,更多数据-https://github.com/wesm/pydata-book # -*- coding:utf-8 -*-# names data set import…