SPSS学习笔记之--Kaplan-Meier生存分析 一.概述 关于生存分析的相关概念,Kaplan-Meier用于估计生存函数,允许有一个分组变量进行生存率的组间比较,还容许一个分层变量.若不考虑其他混杂因素下生存分析的常用方法. 二.实例 要研究某种新药治疗相对于常规药物治疗对生存率有无改善,收集以下数据: months:生存时间(单位月),为连续变量. group:1=治疗组,2=对照组 status:0=出现结局,1=失访,2=实验结束时仍存活 三.操作步骤 菜单选择: 主对话框:按图

The Kaplan–Meier estimator (also known as the product limit estimator) estimates the survival function from life-time data. In medical research, it might be used to measure the fraction of patients living for a certain amount of time after treatment.

转自:http://jwen.iteye.com/blog/1123991 memcached是高性能的分布式内存缓存服务器.一般的使用目的是,通过缓存数据库查询结果,减少数据库访问次数,以提高动态Web应用的速度.提高可扩展性. Memcached使用libevent库实现网络连接服务,理论上可以处理无限多的连接,但是它和Apache不同,它更多的时候是面向稳定的持续连接的,所以它实际的并发能力是有限制的.在保守情况下memcached的最大同时连接数为200,这和Linux线程能力有关系,这

虽然我们现在完全没有甲基化的数据,但还是可以了解一下. 什么是DNA甲基化,与组蛋白修饰有什么联系? DNA Methylation and Its Basic Function 表观的定义就是DNA序列不变.表型变了.最重要的就是DNA的修饰(甲基化)和组蛋白的修饰(chip-seq里面的那几种) 为什么说甲基化比SNP在早筛方面要靠谱得多? DNA甲基化测序的基本原理?Bisulfite Treatment,会特异的改变原来的甲基化和非甲基化的序列,无甲基化的C全部变为U. Pan-Canc

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第八章:竞争情报分析 在现实世界中,收集竞争情报可能意味着雇人在竞争对手的垃圾桶(实际会发生!)翻找. 在虚拟世界中,堆如山的数据就在您的指尖 - 从引荐者,目的地和搜索关键字到人口统计信息和心理情况. 虽然听起来太好以至于不可能是真的,但这些数据确实大部分是免费的. 竞争情报数据可以彻底地改进您的决策过程:您获得了关于自己绩效的额外背景,您可以挖掘行业趋势以获取可行的洞察,您可以在Web近乎无摩擦的环境中最终了解您的竞争状

The top 100 papers Nature explores the most-cited research of all time. The discovery of high-temperature superconductors, the determination of DNA’s double-helix structure, the first observations that the expansion of the Universe is accelerating —

一.目的Hibernate Envers的目的是提供应用程序实体数据的历史版本,记录执行数据变更历史. 二.用途Hibernate Envers记录的审计数据,主要用于意外丢失数据找回.审查数据合法性.辅助问题分析等用途.一般直接在数据库执行sql查询分析即可. 三.实现原理为每个Audited的表创建一个对应的审计数据存储表,然后借助Hibernate Listener机制把对数据的增删改操作记录到审计表.(由此引申出的问题:随着业务操作的频繁,审计表数据增长很快). 四.配置方法以下是基于S

本来上个月想去了解一下kuda的,结果一直没有抽出时间去搞,现在大致先开个头,方便后面深入! Apache Kudu是开源Apache Hadoop生态系统的新成员,它完善了Hadoop的存储层,可以 快速分析快速数据. Kudu提供快速插入/更新和高效柱状扫描的组合,以在单个存储层上实现多个实时分析工作负载.作为HDFS和Apache HBase的新补充,Kudu使架构师能够灵活地处理各种用例,而无需异乎寻常的解决方法. Kudu专为需要快速(快速变化)数据快速分析的用例而设计.Kudu专为利

目录: 进制 基本数据类型 整形 布尔值 字符串 列表 元祖 字典 集合 range & enumerate 一.进制 二进制转换十进制计算: 十进制:==47 一个字节公式:==128 64 32 16 8 4 2 1 二进制: == 0    0   1   0 1 1 1 1 1.二进制(0b): a.表现形式:0.1 --〉11 ==十进制3 b.python中的应用: 十进制:a = 5 转换:bin(a) 结果:'0b101' ==〉 cpu处理:00000101 2.八进制(0o)

https://github.com/Jialab-UCR/GDCRNATools GDCRNATools - An R package for downloading, organizing, and integrative analyzing lncRNA, mRNA, and miRNA data in GDC Introduction The Genomic Data Commons (GDC) maintains standardized genomic, clinical, and

[转自 http://blog.itpub.net/195776/viewspace-1023912/] SAP FI/CO Reading RepositorySAP财务成本知识库 目 录前言.一.SAP FI/CO 模块设置二.SAP R/3 财务基本概念及集成性浅释--主数据概念篇2.1 总账主数据2.2 供应商主数据2.3 客户主数据2.4 商品主数据2.5 固定资产主数据三.SAP R/3 财务基本概念及集成性浅释--总帐等概念篇3.1 科目表的建立及分配3.2 统驭科目3.3 凭证的

Kudu+Impala介绍 概述 Kudu和Impala均是Cloudera贡献给Apache基金会的顶级项目.Kudu作为底层存储,在支持高并发低延迟kv查询的同时,还保持良好的Scan性能,该特性使得其理论上能够同时兼顾OLTP类和OLAP类查询.Impala作为老牌的SQL解析引擎,其面对即席查询(Ad-Hoc Query)类请求的稳定性和速度在工业界得到过广泛的验证,Impala并没有自己的存储引擎,其负责解析SQL,并连接其底层的存储引擎.在发布之初Impala主要支持HDFS,Kud

1. 常用函数库   scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具,scipy.stats以前有一个models子模块,后来被移除了.这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包.  scipy的stats包含一些比较基本的工具,比如:t检验,正态性检验,卡方检验之类,statsmodels提供了更为系统的统计模型,包括线性模型,时序分析,还包含数据集,做图工具等等. 2. 小样本数据的正态性检验 (1) 用途  夏皮罗维尔克检验法 (Sh

0x01 Pentest BOX Pentest Box:渗透测试盒子,是一款Windows平台下预配置的便携式开源渗透测试环境,而它也是著名黑客Kapustkiy常用的工具之一.这里集成的大都是Linux下的工具,Kali Linux上面的常用的很多工具这里面也都集成了. 它打包了所有的安全工具,并且可以在Windows系统中原生地运行,有效地降低了对虚拟机或者双启动环境的需求. PentestBox官网:https://pentestbox.org/zh/ 0x02 Pentest BOX特

对 .NET 程序进行性能分析,dotTrace 能应对绝大多数的场景.在开启一个进程进行性能分析之前,我们会看到一些性能分析选项(Profiler Options).本文将介绍这几个选项的含义,并用实际的例子来说明其用途. 本文内容 dotTrace 的性能分析选项 Sampling 采样 Tracing 追踪 Line-by-line 逐行 Timeline 时间线 参考资料 dotTrace 的性能分析选项 你可以前往 Download dotTrace: .NET Performance

[NO.1 2013-05-08 00:31:16 046 SEND 115字节]02 31 03 08 25 27 B5 88 6F 91 D2 03 00 00 00 0101 01 00 00 65 F9 00 00 00 00 C3 B6 C0 FB CA 4698 AD 09 B6 99 E0 BD 6F 72 8A 30 2F E4 AC 9A F69C 57 68 D6 66 55 E0 7F 75 6C 9E 58 12 F4 A0 32A3 90 21 31 91 0A F7

1.能正确表示a和b同时为正或同时为负的逻辑表达式是( D  ). A．(a>=0||b>=0)&&(a<0||b<0)             B．(a>=0&&b>=0)&&(a<0&&b<0) C．(a+b>0)&&(a+b<=0)                       D．a*b>0 解析:0是非正非负数 2.在C语言中,if语句后的一对圆括号中,

1.背景 Redis的出现确实大大地提高系统大并发能力支撑的可能性,转眼间Redis的最新版本已经是3.X版本了,但我们的系统依然继续跑着2.8,并很好地支撑着我们当前每天5亿访问量的应用系统.想当年Redis的单点单线程特性无法满足我们日益壮大的系统,只能硬着头皮把Redis"集群化"负载.且这套"集群化"方案良好地运行至今.虽难度不高,胜在简单和实用.无论简单还是很简单,记录这种经历是一件非常有趣的事情. 2.问题 系统访问量日益倍增,当前的Redis单点服务确

这个模块简单,且无实际作用.一般实际项目中都有用数据库做持久化,用了数据库就无法用这个MemoryDB 模块了.原因在于ABP限制了UnitOfWork的类型只能有一个(前文以作介绍),一般用了数据库的必然要注入efUnitOfWork. 而注入了efUnitOfWork就不能在注入MemoryDbUnitOfWork了. MemoryDatabase:这是一个单例.ABP通过Dictionary<Type, object>+lock作为数据结构来实现内存数据库.其以entity的类型作为ke

指纹识别这个名词听起来并不陌生,但是实际开发过程中用得并不多.Google从Android6.0(api23)开始才提供标准指纹识别支持,并对外提供指纹识别相关的接口.本文除了能适配6.0及以上系统,主要还提供6.0以下设备适配解决方案. 指纹识别用途 大概列举几个指纹识别的用途 系统解锁 应用锁 支付认证 普通的登录认证 指纹识别Google官方文档 官方标准库 Google提供的与指纹识别相关的核心类不多,主类是FingerprintManager,主类依赖三个内部类,如下图所示: Fing

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第九章: 新兴分析-社交,移动和视频 网络在过去几年中发生了不可思议的发展变化:从单向对话到双向对话的转变; 由视频,Ajax和Flash提供的丰富的web体验; 和通过多渠道(如RSS和移动)的内容分发. 这些改变在让用户自行负责的同时,也改进了网站体验. 但是,这带来了一个小问题:你如何度量成功呢? 在这个令人兴奋的章节中,我将会介绍一些新兴的分析解决方案,以能够解决:Web如何从"所有内容在同一个地方" 以及