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

线程组,顾名思义,就是线程的组,逻辑类似项目组,用于管理项目成员,线程组就是用来管理线程. 每个线程都会有一个线程组,如果没有设置将会有些默认的初始化设置 而在java中线程组则是使用类ThreadGroup 进行抽象描述 既然线程组是用来管理线程的,自然更多的是一种管理维度的抽象,所以很多方法也都是这个理念 构造方法 想要了解一个类的具体信息,第一个要看的就是构造方法,看一下最多的内容的那个构造方法就可以大致了解到有哪些属性了 ThreadGroup有两个构造方法 仔细看下这两个构造方法,其实

发表时间:2019年4月 IF:5.232 一. 概述: 分支杆菌索状因子TDM(trehalose-6,6’-dimycolate)能够与巨噬细胞C-型凝集素受体(CLR)MINCLE结合引起下游通路变化.本文对TDM处理的巨噬细胞磷酸化蛋白质组进行定量分析,发现了依赖于MINCLE的信号通路和MINCLE非依赖的信号通路,两种信号通路具有不同的生物功能. 二. 研究背景:(简要介绍研究进展动态.研究目的和意义) 巨噬细胞对分支杆菌的识别依赖于TLR.CLR以及分支杆菌核酸.TDM是细胞壁主要

MetaboAnalyst是做代谢的R包,功能十分强大.也开发了web版本,代谢组学的分析这里不介绍,主要讲讲它开发的多组学分析的相关内容. 既然是做代谢的工具,即使是增加了多组学内容,肯定也是以代谢为核心.以代谢组为中心的多组学分析想想无非就是以下几点:多元变量统计分析.网络分析.pathway分析以及mGWAS或宏组学等,这个工具就有网络分析和pathway分析.下面我们一起来试试. 网络分析 我们先看看网络分析.我这里使用软件提供的demo数据,点击进去后,会有两种ID类型供选择.第一种是

官方文档: https://biognosys.com/media.ashx/spectronautmanual.pdf 0. 准备 Spectronaut软件是蛋白组DIA分析最常用的谱图解析软件之一,优点是定量准确,缺点是高额收费,window版本,速度慢.一起来简单了解下用法. 这是它的界面.只要理解了DIA流程,用法其实很简单,首先构建谱图库,或者导入已建好的DDA谱图库,再导入DIA原始文件,配置好参数,最后run即可. 一开始需要准备的是各种数据,包括:DIA的rawdata,DDA

今天,在西瓜书上看到了主成分分析法,之前建模有接触过但是理解不够深刻,今天再次和这一位老朋友聊聊. 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法.通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分. 主成分分析,是考察多个变量间相关性一种多元统计方法,研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构,即从原始变量中导出少数几个主成分,使它们尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此间互不相关.通常数学上的处

发表时间: (2019年4月) IF:3.950 单位: Fujian Provincial Key Laboratory of Soil Environmental Health and Regulation, College of Resources and Environment, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, Fujian 350002, China 物种:Geobacter sulfurreducens 技术:三

最近打算开始写一个多组学(包括宏基因组/16S/转录组/蛋白组/代谢组)关联分析的R包,避免重复造轮子,在开始之前随便在网上调研了下目前已有的R包工具,部分罗列如下: 1. mixOmics 应该是在多组学领域知名度最高的一个R包,有专门的团队,做了十余年了,引用量也比较高. 官网:http://mixomics.org/ 文章:mixOmics: An R package for 'omics feature selection and multiple data integration Gi

日志统计 小明维护着一个程序员论坛.现在他收集了一份"点赞"日志,日志共有N行.其中每一行的格式是: ts id 表示在ts时刻编号id的帖子收到一个"赞". 现在小明想统计有哪些帖子曾经是"热帖".如果一个帖子曾在任意一个长度为D的时间段内收到不少于K个赞,小明就认为这个帖子曾是"热帖". 具体来说,如果存在某个时刻T满足该帖在[T, T+D)这段时间内(注意是左闭右开区间)收到不少于K个赞,该帖就曾是"热帖&qu

生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术,所谓生存时间,就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间.这里的时间不一定就是钟表日历上的时间,也有可能是其他的度量单位,比如长度单位等. 生存时间有两个特点: 1.存在删失,是指由于某种原因导致生存时间没用被准确或完整的记录下来,这种情况很常见,如果不存在删失,那么生存分析和一般统计方法没用太大区别,但是一旦出现删失,就必须考虑其影响,一般统计方法将不再适用. 2.生存时间非负,且分布常常右偏,导致基于正态分布理论的常规统计方法不适用.用生存分

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序

编辑 SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件.最初软件全称为“社会科学统计软件包” (SolutionsStatistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方 案”,这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整.SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析

方差分析(单因素方差分析.多因素方差分析.协方差分析) 基本概念:进行两组以上均数的比较,检验两个或两个以上样本均数差别的显著性(T检验主要是检验两个样本均数差别的显著性)                  基本思想:通过分析不同变量的变异对总变异的贡献大小,确定控制变量对研究结果影响力的大小                  前提条件:不同水平下各总体均值服从方差相同的正态分布 1.单因素方差分析:测试某一控制变量的不同水平是否给观察变量造成了显著差异和变动   计算:F检验2.多因素方差分析

一.生存分析(survival analysis)的定义 生存分析:对一个或多个非负随机变量进行统计推断,研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科. 生存分析:既考虑结果又考虑生存时间的一种统计方法,并可充分利用截尾数据所提供的不完全信息,对生存时间的分布特征进行描述,对影响生存时间的主要因素进行分析. 生存分析不同于其它多因素分析的主要区别点:生存分析考虑了每个观测出现某一结局的时间长短. 应用场景 什么是生存?生存的意义很广泛,它可以指人或动物的存活(相对于死亡),可以是患者的病情正

不多说,直接上干货! Win7/8/10里如何下载并安装最新稳定版本官网IBM SPSS Modeler 18.0 X64(简体中文 / 英文版)(破解永久使用)(图文详解)   我这里,是以SPSS Modeler 18.0为例 IBM SPSS Modeler 18.0功能特色: 1.访问各种类型的数据 借助SPSS Modeler,您可以使用各种分析技术访问数据源, 如数据仓库.数据库.Hadoop 分布或平面文件,以便从您 的数据中发现隐含的模式.这些统计技术使用历史数据来预 测当前状况

SPSS详细操作:样本均数间的多重比较 下面我们用例子来探讨:方差分析得出各组总体均数间的差异有统计学意义之后,如何进行样本均数间的多重比较. 一.问题与数据 为调查A.B.C三种治疗措施对患者谷丙转氨酶(ALT)的影响,某科室将45名患者随机分为三组,每组15人,分别采取A.B.C三种治疗措施,治疗后ALT水平(U/L)如下.试问应用三种治疗措施后,患者的ALT水平是否有差异?如果有差异,又是哪两个组间的ALT水平存在差异? 表1. 三组患者治疗后的ALT水平(U/L) 二.对数据结构的分析

今天被粉丝发的文章给难住了,又偷偷去学习了一下竞争风险模型,想起之前写的关于竞争风险模型的做法,真的都是皮毛哟,大家见笑了.想着就顺便把所有的生存分析的知识和R语言的做法和论文报告方法都给大家梳理一遍. 什么时候用生存分析 当你关心结局和结局发生时间的时候,就要考虑生存分析了,这种既有结局又有时间的数据叫做生存数据,英文叫做Time-to-event data. 只不过因为这个方法医学上用来分析存活情况用的多,所以得名生存分析,反正你就记住一个例子,我要研究汽车发生故障,我也应该用生存分析,因为

reference to  : http://blog.csdn.net/luojiusan520/article/details/47696891 getinstalledpackages()的方法获取到安装应用信息 ,他接收一个int flags的值,然后在网上查询资料全是 将Int  值 设置为0  即比如   PackageManager manager = context.getPackageManager();// 得到包的管理者List<PackageInfo> installe

正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作,其中的RFM模型还是有一定代表性,就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求. 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency).消费频率(Frequency).消费金额(Monetary). 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作

一.直方图上显示曲线图:打开SPSS ----> 导入数据 ----> 描述统计 ----> 分析 ----> 频率 ----> 图表 ----> 直方图(勾上在直方图上显示曲线) 二.检验数据是否符合正太分布 打开SPSS ----> 导入数据 ----> 分析----> 描述统计  ----> 探索 ----> 绘制 ----> 勾上带检验的正太图 三.单因素方差分析(one-way ANOVA),步骤如下图所示: 步骤一:设置组

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr