SPSS详细教程:OR值的计算 一.问题与数据 研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有差异.研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生,记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动,通过计算比值比来探索这一差异. 性别变量为gender,男性赋值为1,女性赋值为2:喜欢竞技类运动的变量为comp,是赋值为1,否(即喜欢休闲类运动)赋值为2.部分数据如下图显示,左图为原始数据,右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据. 二.对问题的分析 为计算比值比,需要满足以下两

sip注册时有四个步骤, 1.客户端向服务端发送不带Authorization字段的注册请求 2.服务端回401,在回复消息头中带WWW_Authorization 3.客户端向服务端发送带Authorization字段注册请求,Authorization字段中的response信息是 根据收到的WWW_Authorization中的信息和本地的一个密码信息计算出来的. 4.服务端会自己计算一个Response值,和客户端发来的对比,一样的会回客户端一个200OK,表示 注册成功.比对不一样回其

基础知识部分 为了方便理解,首先会对(Luminance)的相关概念做一个简单介绍.如果已经了解就跳到后面吧. 我们用Radiant energy(辐射能量)来描述光照的能量,单位是焦耳(J),因为光实际是以一定速度在传播的电磁波,所以把单位时间内的传播的Radiant energy(能量)称作radiant  flux(辐射通量),用来描述他的能量表现,单位瓦特(Watt). Radiant intensity(辐射强度)用来指定radiant  flux(辐射通量)的方向,正式的来说,他是用

总结起来就三句话: (1)当同一个数据集有n次(n>=2)假设检验时,要做多重假设检验校正 (2)对于Bonferroni校正,是将p-value的cutoff除以n做校正,这样差异基因筛选的p-value cutoff就更小了,从而使得结果更加严谨 (3)FDR校正是对每个p-value做校正,转换为q-value.q=p*n/rank,其中rank是指p-value从小到大排序后的次序. 举一个具体的实例: 我们测量了M个基因在A,B,C,D,E一共5个时间点的表达量,求其中的差异基因,具体

P<0.05就够了?还要校正!校正!3个方法献上 (2017-01-03 17:55:12) 转载▼   分类: 数理统计 (转  医生科研助手 解螺旋 微信公众号)   当有多组数据要比较时,不管是ANOVA,还是非参的Kruskal-Wallis检验等等,都只能看出整体的几组之间有没有差异.要是有,那么差异在哪里呢?还要做个两两比较才知道.OK,两两比较又要怎么做?有的小伙伴自然而然地会想到,每两组之间做一个T检验不就好了.To naive!这是个吃力不讨好的活,用这样的方式打开T检验会增加

css3的Sizing Box-sizing是css3的box属性之一,遵循css的boxmodel原理,css中box model是分为两种,第一种是w3c的标准模型,另一种是ie的传统模型,他们相同之处都是对元素极端的模型,具体说就是对元素的width,height,padding,border以及元素实际尺寸的计算关系. w3c的标准box model 外盒尺寸计算(元素控件尺寸) Element空间高度 = content height +padding+border+margin El

[11]specified value,computed value,used value计算方法 specified value(规范值): 计算方法如下: 如果样式表设置了一个值,使用这个值 如果没有设置值,这个属性是继承属性,从父元素继承 如果没设置,并且不是继承属性,使用css规范指定的初始值 computed value(计算值): 以specified value根据规范定义的行为进行计算,通常将相对值计算为绝对值,例如em根据font-size进行计算. 一些使用百分数并且需要布局

回顾 for i in dict  #对字典进行遍历,拿到的是字典的key  今日主要内容 1. lambda 匿名函数 语法: lambda 参数:返回值 不能完成复杂的操作.只能写一行 注意: 1 函数的参数可以是多个,返回值的计算方法只能是一个(可以包含多个参数的计算) 2. 匿名函数并不是没有名字,而是通过__name__查看的时候没有名字,所有统一都叫 lambda 3.参数就是函数的参数,接收变量使用的 2. sorted() 函数      排序 sorted(iterable,

五:数据的接收和发送 1. 发送过程: 应用发送数据时调用接口 rtp_session_send_with_ts 完成.参数为会话句柄,数据缓冲区地址,数据长度以及应用当前的时间戳.在该接口中,会先调用 rtp_session_create_packet 接口,根据缓冲区地址及数据长度,构造一个新的消息块,并根据会话信息初始化 rtp 头信息.完了将缓冲区中的数据拷贝到消息块中.最后以消息块为参数,调用 rtp_session_sendm_with_ts 接口进行数据发送.rtp_session

在转录组测序(RNA-Seq)中,基因的表达量是我们关注的重点.基因表达量的衡量指标有:RPKM.FPKM.TPM. RPKM:Reads Per Kilobase Million:说实话,这个英文说明真的很费解,其实可以理解为“Reads Per Kilobase Per Million Reads”​,即“每一百万条Reads中,对基因的每1000个Base而言,比对到该1000个base的Reads数”,计算公式. FPKM:Fragments per Kilobase Million,F

本文为作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/leisure_chn/p/10307089.html ffplay是FFmpeg工程自带的简单播放器,使用FFmpeg提供的解码器和SDL库进行视频播放.本文基于FFmpeg工程4.1版本进行分析,其中ffplay源码清单如下: https://github.com/FFmpeg/FFmpeg/blob/n4.1/fftools/ffplay.c 在尝试分析源码前,可先阅读如下参考文章作为铺垫: [1]. 雷霄骅,

本文为作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/leisure_chn/p/10284653.html 基于FFmpeg和SDL实现的简易视频播放器,主要分为读取视频文件解码和调用SDL显示两大部分. FFmpeg简易播放器系列文章如下: [1]. FFmpeg简易播放器的实现-最简版 [2]. FFmpeg简易播放器的实现-视频播放 [3]. FFmpeg简易播放器的实现-音频播放 [4]. FFmpeg简易播放器的实现-音视频播放 [5]. FFmpeg简易播

机器学习三要素 机器学习的三要素为:模型.策略.算法. 模型:就是所要学习的条件概率分布或决策函数.线性回归模型 策略:按照什么样的准则学习或选择最优的模型.最小化均方误差,即所谓的 least-squares(在spss里线性回归对应的模块就叫OLS即Ordinary Least Squares): 算法:基于训练数据集,根据学习策略,选择最优模型的计算方法.确定模型中每个θi取值的计算方法,往往归结为最优化问题.对于线性回归,我们知道它是有解析解的,即正规方程 The normal equa

box-sizing 在CSS 2中设置元素的width和height仅仅是设置了元素内容区的宽和高,元素实际的尺寸是margin + border + padding + 内容区. CSS 3(截止到2016年12月6日该属性还是草案)中新加了box-sizing属性,用来重新规定设置元素的width和height时,到底包含哪些区域. box-sizing的可取值有两个:content-box(默认值)和border-box. content-box 默认值.该值表示设置元素的width和h

光度标定(Photometric Camera Calibration)是DSO(Direct Sparse Odometry)论文中比较特别的一部分.常规的vSLAM不太考虑光度标定的问题.比如基于特征点的vSLAM,由于特征描述一般会有光照不变性,对图像的亮度值并不敏感.而在直接法(direct method)中,由于姿态估计以图像的亮度值为出发点,亮度值的准确度会影响算法的精度和稳定性.因此,作者引入了光度标定的概念,利用精细的相机成像模型,标定成像过程中的光度参数,并用这些参数校正图像亮

本文目录 一种缓存优化方案 响应头'Last-Modified'和请求头'If-Modified-Since' 'Keep-Alive'响应头和不离线的URLSession 'Expires'响应头 这篇文章的意义 正文开始 首先要说一件重要的事: NSCache和NSURLCache一点关系也没有 NSCache和NSURLCache一点关系也没有 NSCache和NSURLCache一点关系也没有 然后我推荐大家阅读一下这两篇文章: 南峰子Foundation:NSCache matttNS

创建表: create table testtable( id_ bigint not null AUTO_INCREMENT, name varchar(75) null, vmid varchar(75) null, timeStamp datetime null, PRIMARY KEY (id_,timeStamp), UNIQUE KEY `findVMMonitor` (vmid,timeStamp) ) engine InnoDB; (1)更新记录某个 字段 ; (2)添加字段 A

英文:shinobicontrols 译文:戴仓薯 链接:http://www.jianshu.com/p/4244cf130478 [iOS 10 day by day] Day 1:开发 iMessage 的第三方插件 [iOS 10 day by day] Day 2:线程竞态检测工具 Thread Sanitizer <iOS 10 day by day>是 shinobicontrols 公司编写的系列博客,介绍开发者需要了解的 iOS 10 新特性,每周更新.本系列翻译(文集地址)

LLBL Gen Pro是一款优秀的对象关系映射开发框架,自2003年发布以来,一直有广泛的客户群.LLBL Gen Pro有几个标志性的版本,2.5/2.6是一个很稳定的版本,公司的一些旧的项目仍然用的是这个版本.3.1 将项目的文件改成XML格式(llblgenproj),极大的方便和简化了第三方工具与LLBL Gen交互,我的项目中用到的代码生成模板即使借助于解析它的XML格式文件,生成接口与实现文件.3.1也修改了生成实体的参数的顺序.比如2.5/2.6版本的送货单明细实体的代码如下:

HashMap.HashSet.HashTable之间的区别是Java程序员的一个常见面试题目,在此仅以此博客记录,并深入源代码进行分析: 在分析之前,先将其区别列于下面 1:HashSet底层采用的是HashMap进行实现的,但是没有key-value,只有HashMap的key set的视图,HashSet不容许重复的对象 2:Hashtable是基于Dictionary类的,而HashMap是基于Map接口的一个实现 3:Hashtable里默认的方法是同步的,而HashMap则是非同步的

OVER(PARTITION BY)函数介绍 开窗函数               Oracle从8.1.6开始提供分析函数,分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是:对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行. 开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化,举例如下:1:over后的写法:       over(order by salary) 按照salary排序进行累计,order by是个默认的开窗函数   over(pa