之前介绍过的基于线性模型的方差分析,虽然扩展了方差分析的领域,但是并没有突破方差分析三个原有的假设条件,即正态性.方差齐性和独立性,这其中独立性要求较严格,我们知道方差分析的基本思想其实就是细分,将所有对因变量产生影响的因素逐一摘出,但是如果各观测值之间相互影响,这样在细分影响因素的时候,是很难分出到底是自变量的影响还是观测值之间自己的影响.虽然随机抽样会最大程度的使数据满足独立性,但是有时候这种方法并不奏效,比如随机抽取受访者分析其消费特征,这里就假定所有受访者的之间是相互独立的,然而仔细想想

一般线性模型.混合线性模型.广义线性模型 广义线性模型GLM很简单,举个例子,药物的疗效和服用药物的剂量有关.这个相关性可能是多种多样的,可能是简单线性关系(发烧时吃一片药退烧0.1度,两片药退烧0.2度,以此类推:这种情况就是一般线性模型),也可能是比较复杂的其他关系,如指数关系(一片药退烧0.1度,两片药退烧0.4度),对数关系等等.这些复杂的关系一般都可以通过一系列数学变换变成线性关系,以此统称为广义线性模型.广义线性混合模型GLMM比较复杂,GLM要求观测值误差是随机的,而GLMM则要求

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持

Combine,纹理混合. 我们先看圣典上给的解释. 纹理在基本的顶点光照被计算后被应用.在着色器中通过SetTexture 命令来完成. SetTexture 命令在片面程序被使用时不会生效:这种模式下像素操作被完全描述在着色器中. 材质贴图可以用来做老风格的混合器效果.你能在一个通道中使用多个SetTexture 命令 - 所有纹理被顺序的应用,如同绘画程序中的层一样.SetTexture 命令必须放置在通道的末尾 Texture block combine command 纹理块合并命令

http://hi.baidu.com/txz01/item/21ad9d75913a7b28d7a89c12 这一篇来讲讲混合编程的问题,在网上找了一下,讲混合编程的文件章也有不少,但进行实例操作讲解的不多也不完整,本来书上混合编程的内容看着就让人觉得抽象难懂,再没有个实际操作图例,就很让人觉得云里雾里.在这里我就针对KEIL做个混合编程的实例的文章希望对初学者有所帮助.先搞清几个问题. ①混合编程的必要性:也就是为什么需要混合编程,初学者一定会觉得,我C用的好好的为什么要混进汇编呢,不是自找

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型

目录 1.GWAS模型 1.1卡方检验 1.2 相关性系数的t检验 1.3 一般线性模型GLM 1.4 混合线性模型MLM 1.5 压缩混合线性模型CMLM 1.6 SUPER 1.7 FarmCPU 1.8 Blink 2.GS模型 2.1 MAS 2.2 GBLUP 2.3 GBLUP的扩展(ssBLUP,sBLUP,cBLUP) 2.4 rrBLUP 2.5 rrBLUP的扩展(Bayes类) 2.6 BLUP vs Bayes 3.GWAS和GS模型比较 最近看了不少统计基因组方面的资料

在SPSS中,有两个过程可以对重复测量资料进行分析:一种是一般线性模型的重复度量:一种是混合线性模型,对于同样的数据资料,使用两种过程分析出的内容不大一样,注意是内容而不是结果,只要操作正确,结果应该是一致的,而输出内容的差异则反映了两种方法的侧重点不同,那么两种方法有何异同以及使用时该如何选择呢?可以从下几个方面进行探讨 一.基本思路不同 重复度量:重复度量的分析思路还是是基于传统的方差分析思想,即变异分解,只不过在分解时加入了对象间变异和对象间与时间交互作用的变异两部分,模型还是一般线性模型

介绍 当涉及到计算机软件的开发时,我想运用所有的最新技术.例如,前端使用最新的 JavaScript 技术,服务器端使用最新的基于 REST 的 Web API 服务.另外,还有最新的数据库技术.最新的设计模式和技术. 当选择最新的软件技术时,有几个因素在起作用,其中包括如何将这些技术整合起来.过去两年中,我最喜欢的一项技术就是设计单页面应用(SPA)的 AngularJS.作为一个微软stack开发者,我也是使用 ASP.NET MVC 平台实现 MVC 设计模式和并进行研究的粉丝,包括它的捆

GCTA(全基因组复杂性状分析)工具开发目的是针对复杂性状的全基因组关联分析,评估SNP解释的表型方差所占的比例(该网站地址:http://cnsgenomics.com/software/gcta/).目前GCTA工具可实现以下功能: 1 评估全基因组SNP的亲缘关系(遗传关系) 2 评估全基因组SNP的近交系数 3 评估所有的常染色体SNP对于变异的解释度 4 评估遗传方差与X-染色体的关联 5 检测遗传方差对X-染色体的剂量补偿效应 6 预测单个个体和单个SNP的全基因组加性遗传效应 7

http://dong2008hong.blog.163.com/blog/static/4696882720140322449780/ Unity3D脚本中文系列教程(十四) ◆ LightRenderMode.Auto 描述: 自动选择渲染模式. 选择是否渲染这个Light为像素光或者顶点光源(建议缺省). // 设置光源的渲染模式为自动 light.renderMode = LightRenderMode.Auto; 参见: light组件 ◆ LightRenderMode.ForceP

本篇博文将进入MVC 3 的世界了,首先学习一下MVC 3 新增的Razor视图引擎的基本语法. 1. 使用 @ 字符将代码添加到页面中.正如传统的aspx视图的<% %>相同.     下面代码是介绍单语句块.内嵌代码块.多行语句块 <!-- 简单块 声明两个变量--> @{;} @{string str = "hello cnblogs";} <!-- 内联表达式 输入刚才声明的两个变量--> <p>刚才声明的整形的值为: @num&

在 ASP.NET MVC 中集成 AngularJS(1)   介绍 当涉及到计算机软件的开发时,我想运用所有的最新技术.例如,前端使用最新的 JavaScript 技术,服务器端使用最新的基于 REST 的 Web API 服务.另外,还有最新的数据库技术.最新的设计模式和技术. 当选择最新的软件技术时,有几个因素在起作用,其中包括如何将这些技术整合起来.过去两年中,我最喜欢的一项技术就是设计单页面应用(SPA)的 AngularJS.作为一个微软stack开发者,我也是使用 ASP.NET

用ecstore的朋友应该知道,ecstore的验证码超级鸡肋. 特别是字母和数字混合,根本就看不懂写的是什么? 数字还好,但是字母就别提了.而且还小. 索性就把验证码换掉.研究一下发现,ecstore的验证码不是自己生成的直接引用的图片. ecstore这样做也是为了优化效率.确实不错.可是图片就太鸡肋了.现提供如下修改方法. 打开\app\base\statics文件,如下图 ecstore验证码优化 ecstore验证码优化 看到这朋友们应该就清楚了吧, 1.如果你想要只是数字,就把字母全

岭回归技术的原理和应用 作者马文敏 岭回归分析是一种专用于共线性分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息,降低精度为代价获得回归系数更为符合实际,更可靠的回归方法,对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法. 回归分析:他是确立两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析法.运用十分广泛,回归分析按照设计量的多少,分为一元回归和多元回归分析,按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析,按照自变量和因变量的多少类型可分为线性回归

0.前言 这些简单的shader程序都是写于2015年的暑假.当时实验室空调坏了,30多个人在实验室中挥汗如雨,闷热中学习shader的日子还历历在目.这些文章闲置在我个人博客中,一年将过,师弟也到了学shader的时候,这些例程虽然很简单,刚接触shader时却可以练练手,所以从个人博客中中搬了出来.而对于有一个月以上shaderLab编程经验的同学来说,这篇文章可以不用看了:-) 1.表面着色器概述 表面着色器只存在于Unity中,算是Unity微创新自创的一套着色器标准.它使得shader

写在前面 关于alpha的问题一直是个比较容易摸不清头脑的事情,尤其是涉及到半透明问题的时候,总是不知道为什么A就遮挡了B,而B明明在A前面.这篇文章就总结一下我现在的认识~ Alpha Test和Alpha Blending是两种处理透明的方法. Alpha Test采用一种很霸道极端的机制,只要一个像素的alpha不满足条件,那么它就会被fragment shader舍弃,"我才不要你类!".被舍弃的fragments不会对后面的各种Tests产生影响:否则,就会按正常方式写入到缓

接上篇<JAVA WEB快速入门之环境搭建>,在完成了环境搭建后(JDK.Tomcat.IDE),现在是万事具备,就差写代码了,今天就来从编写一个JSP WEB网站了解JSP WEB网站的基本结构.调试.部署,至于为什么要先写JSP WEB,而不是直接上SSM(Spring.SpringMVC.Mybatis),原因很简单,先得了解基础,再由浅入深,这是我的学习方法,如果一开始就写MVC,那么顶多也是照葫芦画瓢,很难深入,因为不知道原理,就无法扩展与灵活运用.好了废话不多说,开始本文的主题.

1. HMM背景 0x1:概率模型 - 用概率分布的方式抽象事物的规律 机器学习最重要的任务,是根据一些已观察到的证据(例如训练样本)来对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测. 概率模型(probabilistic model)提供了一种描述框架,将学习任务归结于计算未知变量的概率分布,而不是直接得到一个确定性的结果. 在概率模型中,利用已知变量推测未知变量的分布称为“推断(inference)”,其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布. 具体来说,假定所关心的变量集合为