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  • plink 软件中 --assoc 参数对二分类性状关联分析卡方值、及p值计算2022-07-14 23:32:43

      001、 root@DESKTOP-1N42TVH:/home/test4# ls ## 测试数据 gwas_test.map gwas_test.ped root@DESKTOP-1N42TVH:/home/test4# plink --file gwas_test --assoc --out test 1> /etc/null ## 关联分析 root@DESKTOP-1N42TVH:/home/test4# ls gwas_test.map gwas_tes

  • ALINK(二十二):特征离散化简介2021-06-17 23:04:17

    来源:https://blog.csdn.net/weixin_39552874/article/details/112325629 1 特征离散化方法和实现 特征离散化指的是将连续特征划分离散的过程:将原始定量特征的一个区间一一映射到单一的值。 在下文中,我们也将离散化过程表述为 分箱(Binning) 的过程。 特征离散化常应用于逻辑回归

  • 方程模型2021-06-04 21:05:05

          分析报告解读 1、模型正态性检验       运用极大似然估计,所以要对数据进行正态性检验,在这张表格中重点关注两个系数,一个是偏度系数(skew),另一个是峰度系数(kurtosis),如果偏度系数大于3,峰度系数大于8 则可能数据很有可能呈现非正态分布的情况,这时候就不能运用极大似然估

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  • 卡方分布2019-09-22 09:01:23

      卡方检验主要用于分类变量之间的独立性检验   基本思想:卡方表示观察值与理论值之间的偏离程度。   设A代表某个类别的观察频数,E代表基于H0计算出的期望频数,A与E之差称为残差,卡方值计算公式:             Ai为i水平的观察频数,Ei为i水平的期望频数,n为总频数,pi为i水平

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