摘要：
神经网络算法是一种模仿生物神经网络（尤其是人脑）结构和功能的算法。它由大量相互连接的节点（称为神经元）组成，这些神经元组织成层，通过传递信号来处理信息。神经网络算法在机器学习、人工智能等领域中扮演着至关重要的角色，尤其擅长处理复杂的模式识别、分类和预测问题。今天给大家介绍下这个算法。 回忆一下高中生 阅读全文
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前几天看了个视频，是2024年诺贝尔经济学奖得主在分享自己的研究，研究问题是“制度如何形成并影响经济繁荣”，在研究这个问题的时候他的PPT中提到研究的统计过程中用到了工具变量，想着再次大家介绍一下这个方法。说不定利用这个方法，哪天我的读者里面也出个诺贝尔奖得主呢，哈哈哈。 想象一下：你想知道“冰淇淋 阅读全文
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今天继续给大家介绍决策树算法，决策树本身是一种非常简单直观的机器学习算法，用于做分类或回归任务。它就像我们平常做决定时的过程，通过逐步排除可能的选项，最终得出结论。 A decision tree is a flowchart-like structure used to make decision 阅读全文
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最近又看了很多贝叶斯算法的一些文章，好多的文章对这个算法解释起来会放一大堆公式，对代数不好的人来说真的很头疼。本文尝试着用大白话写写这个算法，再做个例子，帮助大家理解和运用。 Naive Bayes is a probabilistic machine learning algorithm base 阅读全文
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很久之前给大家写过一篇文章详细介绍了样本量计算的底层逻辑，不过那篇文章原理是依照卡方比较来写的，可以拓展到均值比较，但视角还是比较小，今天从整个临床研究的角度结合具体的例子谈谈大家遇到的样本量的计算方法。有操作，有原理，有比较，认真阅读下来应该会大有裨益。 统计课上都讲过：我们做统计推断无外乎两个目 阅读全文
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meta分析之前有给大家写过，但是meta分析只能比较两个方法。经常是被用来证明在现有研究中显示矛盾结果的干预方法到底有没有效的时候使用，通过证据综合得到某种干预到底有没有用的结论。但是如果我要证明好几种方法到底哪个最优，这个时候meta分析就不行了，我们得使用网状meta。 The convent 阅读全文
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在我们经常接触的统计模式中，我们是在寻求推翻原假设，证明差异，这种统计模型在传统的临床试验中，在各种统计推断中已经成为默认了。在传统的临床试验中通常会将一种新的治疗方法与标准治疗或安慰剂进行比较，从而证明这种新治疗具有更好的疗效，这类试验的原假设是这两种治疗方案的治疗效果没有差异。如果统计分析拒绝这 阅读全文
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很久很久以前给大家写过决策树，非常简单明了的算法。今天给大家写随机（生存）森林，随机森林是集成了很多个决策数的集成模型。像随机森林这样将很多个基本学习器集合起来形成一个更加强大的学习器的这么一种集成思想还是非常好的。所以今天来写写这类算法。 集成学习方法 Ensemble learning meth 阅读全文
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对于分类预测模型的表现评估我们最常见的指标就是ROC曲线，报告AUC。比如有两个模型，我们去比较下两个模型AUC的大小，进而得出两个模型表现的优劣。这个是我们常规的做法，如果我们的研究关注点放在“在原模型新引入一个预测变量，模型的效果会不会提高时”，这个时候ROC就常常会显得力不从心，因为通常加入一 阅读全文
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其实很早之前给大家写中介分析的做法的时候我也有思考过当中介变量或者因变量不是连续变量的时候，中介怎么做？或者说这个时候中介的结果如何解释？当时反正是一直没有太想明白这些问题，毕竟这些情况在发表的文献中也较少见，也就稀里糊涂过去了。 近期又被好多同学多次问及这些问题。想着逃避不过去了，试着看些文献给大 阅读全文
