医学研究统计分析与报告如何开展?
1.1对于研究因素的缺失。在包括协变量在内的研究变量。论文需要报告缺失变量的比例以及缺失数据的处理方法。在结果表格中,建议加一行或者一列陈列各个变量的及分组的缺失量。避免用一个简单的数值后者哑变量设置的方式去展示和处理缺失数据,这样都会导致偏倚。1.2对于研究结局的缺失。同样,也要报告研究结局...
百川13B-Chat-4bits 量化版本能使吗?实测:3090 能跑,效果差别不大!
此外,使用RMSNorm实现,它只计算输入特征的方差,以提高效率。2.5优化Baichuan2使用AdamW优化器进行训练。β1和β2分别设置为0.9和0.95。使用0.1的权重衰减和0.5的梯度法。通过2,000个线性缩放步骤对模型进行warm-up,达到最大学习率,然后应用余弦衰减达到最小学习率。参数详情和学习率见...
数据分析 | 总结了28道数据分析经典面试题
单纯的线性变换只是产生了倍数缩放,无法消除量纲对协方差的影响,而协方差是为了让投影后方差最大。在统计学中,主成分分析(PCA)是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二...
高通量数据中批次效应的鉴定和处理-系列总结和更新
从这两个例子可以看出,考虑到每个个体的基准表达水平不同,最终获得的差异倍数会有较高的方差。批次校正后解决了样品个体来源基因本底表达差异的影响,获得的差异基因倍数方差会变小,所以检测出更多差异基因,理论上也是更可靠的方式。(这个在之前文章典型医学设计实验GEO数据分析(step-by-step)-Limma差异分析、火山图、...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
方差:方差是由于复杂的机器学习算法在模型中引入的误差,模型会从训练数据集学习噪声,在测试数据集上表现很差。它会导致高灵敏度和过拟合。通常,当增加模型的复杂性时,会看到由于模型中较低的偏差而导致的误差的减少。然而,这种情况只会在特定的点发生。当模型变得更复杂时,最终会过度拟合型,因此你的模型将开始变...
用树模型提取分析师预期数据中的非线性alpha信息
我们从覆盖率、因子的25%分位值和因子的75%分位值三个变量随时间序列的变动情况,来举例展示分析师数据类因子的时序是否平稳:2.2.5.结论从以上结构分析中我们可以看出,分析师预期数据因子的结构很差:首先,它们的覆盖率低、数据缺失严重;其次,因子分布不规范;...
科创板云计算企业适宜估值方法与估值倍数探讨
进一步地,我们计算两家企业三类估值方法的差值的方差,以此来判断国内IDC企业最适宜的估值方法。通过计算,两家企业PS差值的方差为1.4959,PB差值方差为0.7153,EV\/EBITDA差值方差为4.7545,可以看出PB差值的方差最小,这说明考虑国内市场相对美股市场的溢价后,光环新网与Equinix的PB值最为接近,证明PB估值对于国内与美股的IDC企...
考考你,这些数据分析常用术语你都分清楚了吗?
比率:是样本(或总体)中各不同类别数据之间的比值,由于比率不是部分与整体之间的对比关系,因而比值可能大于1。5、倍数和番数倍数:用一个数据除以另一个数据获得,倍数一般用来表示上升、增长幅度,一般不表示减少幅度。番数:指原来数量的2的n次方。6、同比和环比同比:指的是与历史同时期的数据相比较而获得的...
数据分析武器库:模型空间概述
注意!定距变量各类别之间的距离,只能加减而不能乘除或倍数的形式来说明它们之间的关系。(4)定比变量定比变量是区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量,定比变量除了具有定距变量的特性外,还具有一个真正的零点,因而它具有乘与除(×、÷)的数学特质。例如:年龄和收入这两个变量,固然是定距变量,同时又是定比...
方差-协方差法VaR计量模型选择
第一,目前还没有最佳的理论方法估计衰减因子?姿。在RiskMetrics中,?姿是通过最小化预测的均方误差(MSE)得到的。第二,衰减因子应该是随时间显著变化的,所以将衰减因子定义为常数是不适当的。(二)单变量GARCH及其改进模型Engle提出了ARCH模型对方差进行建模。Bollerslev将ARCH模型推广,发展成广义的ARCH模型,即GARCH...