咱们得循序渐进哦！！！SSA = Signature Scheme with AppendixPSS = Probabilistic Signature SchemeES = Encryption SchemesSSA是填充、封装格式；PSS是私钥签名流程；ES是公钥加密流程。 即中间人有办法控制m。二、来讲讲RSASA-PSS2018年发布的 TLS v1.3(TLS：Transpo
人工智能（AI）是近几年来最热的话题之一，不管是医疗界、互联网界、服务界，还是制造业、工业等等，不和AI挂个边都不好意思出来和人打招呼（比如咱们运维界也有AIOps）。机器学习（Machine Learning, ML），是人工智能的核心，是让计算机具有智能的途径。今天，我们就来看看四种常用的机器学习编程语言的优缺点，愉快的走在知识的前沿吧！本文自：机器之心；作者：MJ Bahmani编译：张
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2024-01-11 12:39:46
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# 如何在R语言中实现PSM（倾向评分匹配）
倾向评分匹配（Propensity Score Matching，PSM）是一种用于减少混杂因素影响的统计方法，常用于观察性研究中对不同处理组进行比较。本文将为你介绍在R中如何实现PSM，包含从数据准备到结果可视化的完整流程。
## 流程概述
我们可以将整个PSM的过程分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
原创
2024-09-30 05:01:33
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倾向评分匹配（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（Observational Study）的数据，在SCI文章中应用非常广泛。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bias）和混杂变量（confounding variable）较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的比较。 为什么
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2023-08-13 11:06:04
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Univariate OptimizationGeneral OptimizationNelder-Mead methodBFGS methodCG methodL-BFGS-B methodSANN methodBrent methodHow to useoptimcontrol optionscomponents of returned valueconstrained optimizati
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2023-11-19 11:37:46
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目前不少文章用到了孟德尔随机化+meta分析，今天咱们也来介绍一下，孟德尔随机化+meta其实主要就是meta分析的过程，提取了孟德尔随机化文章的结果，实质上就是个meta分析，不过多个孟德尔随机化随机化的结果合并更加加强了结果的可靠性。有部分人可能对meta分析不是很了解，咱们今天先来介绍一下meta分析基础，为下一讲孟德尔随机化+meta分析做准备。 R语言进行进行meta分析咱们就做最基本的
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2024-07-05 17:37:26
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# 使用R语言计算正弦函数及其应用
在数据科学和统计分析中，R语言因其强大的数据处理和可视化能力而备受欢迎。正弦函数（sin）在科学计算和工程应用中是一种重要的数学函数，这篇文章将展示如何在R语言中计算正弦值，并通过示例解决实际问题。
## 1. 正弦函数的基本概念
正弦函数是单位圆上一点的y坐标，它是周期性函数，周期为\(2\pi\)。常用于描述波动现象，如声音和光波。在R语言中，利用`s
PSM
「倾向性评分匹配」（propensity score matching，PSM）是一种用来评估处置效应的统计方法。广义说来，它将样本根据其特性分类，而不同类样本间的差异就可以看作处置效应的无偏估计。PSM主要是在随机对照试验（Randomized controlled trials，RCT）中用于衡量treat组和control组样本的其他各项特征（如年龄、体重、身高、人种
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2023-10-26 13:24:24
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很久以前的做过的东西，想想还是扔过来复习记录一下。 任务：验证天气预报温度数据准确性，即将天气预报数据与当日观测站数据对比 数据处理目标：将气象站点的观测数据与爬取的预报数据匹配并拼接，便于后续的预报准确率处理。 图1 观测气象站点数据 图2 爬取的天气预报数据 下面开始：台站提取手头上的天气预报数据为38×3=114个，以地点拼音命名，如"akesu.csv",站点数据95个，以站号命名，如"5
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2023-11-21 23:35:32
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目的： 1. 计算自定义模序在所有蛋白质的匹配位点和次数 2. 输出超过阈值的蛋白质序列到Hit_sequences.fasta 3. Hit_sequences.fasta中序列用小写字母，匹配用大写字母 4. 返回一个数据框，内容包存储ID、注释行(anno)括——、长度(len)、匹配位置（Position），匹配次数(Hits)，相应序列（tag）一、问题思考：1. 如何快速计算匹
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2024-06-06 10:41:56
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倾向评分匹配（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（Observational Study）的数据，在SCI文章中应用非常广泛。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bias）和混杂变量（confounding variable）较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的比较。 为什么
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2023-09-11 12:31:43
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目录1 简单计算2 时间计算 3 数据标准化3.1 0-1标准化3.2 z-score标准化 scale4 数据分组 cut数据计算是根据原有的字段数据，采用简单、函数等计算方式得到新的计算字段数据的过程，方便进行下一步数据处理或数据分析工作。1 简单计算简单计算，是指通过对已有字段进行加、减、乘、除等运算得出新的字段的过程。例如，已知商品的数量和单价，计算商品总额。
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2023-06-16 20:22:51
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# R语言中的Pearson相关系数和p值的计算
## 1. 引言
在统计学中，Pearson相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系强度，其取值范围为-1到1。Pearson相关系数为正表示变量之间呈正相关，为负表示呈负相关，接近0表示无线性关系。为了确定Pearson相关系数的显著性，我们还需要计算对应的p值。
本文将介绍如何使用R语言计算Pearson相关系数和p值，并通过一个实际问题进行
原创
2023-12-19 11:33:04
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# SST用R语言计算及其实际应用
在统计学中，SST（总平方和）是用于分析方差（ANOVA）的一项重要指标。SST反映了因变量的总变异性，它是所有观测值与其均值差异的平方和。在许多实际问题中，比如市场营销和医学研究，分析SST能够帮助我们理解不同因素对结果变量的影响程度。本文将介绍如何在R语言中计算SST，并用一个实际示例来说明其应用。
## 1. SST的概念
SST（总平方和）可以通过
在统计分析和科学研究中，R语言是一个极其流行的工具，而“beta函数”的计算则是其中一个非常重要的功能。然而，许多用户在使用过程中可能会遇到一些问题。因此，本文将详细探讨如何解决“R语言beta函数怎么算”的问题，包括背景介绍、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化等方面的内容。
### 问题背景
在使用R语言进行统计分析时，beta函数是一个非常常见的函数。它在概率论及统计中用于定义
# R语言中的误差函数（erf）的计算
## 引言
误差函数（Error Function，简称erf）是数学和工程领域中常用的特殊函数，广泛用于概率、统计、热传导以及其他许多应用中。R语言作为一种功能强大的统计计算和图形绘制工具，具有内置的函数来计算erf函数值。本篇文章将详细介绍如何在R语言中计算erf函数，提供相关的代码示例，并展示如何使用mermaid语法绘制关系图和序列图来加强理解。
# R语言：如何计算特征数以解决实际问题
在数据科学和机器学习中，特征选择是一个重要的步骤。特征数的计算能够帮助我们理解模型的数据质量，从而提高模型的预测性能。本文将通过一个实际问题，讲解如何在R语言中进行特征数的计算，并展示相关的代码示例。
## 实际问题背景
假设我们正在处理一个关于房价预测的数据集，该数据集中包含了多个特征，如房子的面积、房间数、位置等。我们希望找出这些特征的有效性，并
# 项目方案：利用R语言中的svyglm计算相对展开风险指数（RERI）
## 一、项目背景
在公共卫生和流行病学研究中，风险因素相互作用的评估是十分重要的。例如，在某些疾病的发病机制中，环境因素和遗传因素的交互作用可能影响疾病的风险。相对展开风险指数（Relative Excess Risk due to Interaction, RERI）是评估两个风险因素交互作用的常用指标，本项目计划利
原创
2024-09-23 05:35:49
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首先是在自己服务器里安装R，这一步可以直接借用conda来完成，推荐用jupyter notebook来运行R简单好用~，具体设置的可以参考“jupyter notebook中添加 R内核"测试数据和代码见：https://github.com/leiwaaping/survival-analysis-with-TCGA-dataset以下是文字介绍和部分内容我自己的理解说明：做这个分析的时候，生
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2024-01-23 15:24:01
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原标题：r语言中对LASSO，Ridge和Elastic Net模型实现介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。glmnet算法采用循环坐标下降法，它连续优化每
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2023-11-02 06:56:47
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