简 介： 本文对于 MOS 管工作在开关状态下的 Miller 效应的原因与现象进行了分析。巧妙的应用 Miller 效应可以实现电源的缓启动。关键词： Miller_Effect，MOS
Miller效应
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简介
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2024-10-09 14:09:14
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调节效应分析作者：社会学的冯同学简介：本文主要介绍一些R语言中进行调节效应分析的包先加载所需要的包library(haven)
library(tidyverse)
library(dlookr)#数据探索
library(flextable)#更好地输出表格
library(texreg)#更好的模型输出结果
library(emmeans)#进行调节效应和交互效应分析并绘制简单斜率图
lib
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2023-10-08 14:46:50
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一、调节效应的含义调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯
的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变
量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为
中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量。在统
计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变
量的交互效应是否显著。
简单来说，就是当x对y有影响，但
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2024-01-04 08:10:16
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中介分析，也称为介导分析，是统计学中的一种方法，它用于评估一个或多个中介变量（也称为中间变量）在自变量和因变量之间关系中所起的作用。换句话说，中介分析用于探索自变量如何通过中介变量影响因变量的机制。虽然中介效应的存在可能意味着某种因果关系机制，但它并不能直接证明因果关系。因此，在解释中介分析结果时，需要考虑其他可能的解释和变量之间的关系。#Mediatoion analysis
#install.
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2024-08-28 13:22:16
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当谈到因果关系时，中介效应是一种非常重要的概念。中介效应发生在一个变量（中介变量）部分地中介了另外两个变量之间的关系。什么是中介效应？中介效应发生在以下情况下：一个变量（中介变量）部分地中介了另外两个变量之间的关系。假设自变量X对因变量Y产生了影响，而这种关系是通过中介变量M传递的。这种中介效应可以通过如下的公式来计算：其中，是自变量X对中介变量M的回归系数，是中介变量M对因变量Y的回归系数。这个
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2023-09-02 16:13:24
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看似小小的中介，废了我好多脑细胞，这个东西真的不简单，从7月份有人问我，我多重中介，到现在的纵向数据中介，从一般的回归做法，到结构方程框架下的路径分析法，到反事实框架做法，从中介变量和因变量到是连续变量到中介变量和因变量是分类变量，很浩渺的系统知识，今天开始一点一点给大家写。今天就和大家一起探讨纵向数据的中介效应检验，一般来讲考虑因果关系的时间先后顺序，纵向数据才是探讨中介的理想数据形式：In p
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2024-02-23 09:02:44
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在数据分析和机器学习领域中，调节效应（moderation effect）是一个重要的概念，尤其是当自变量是分类变量的时候。例如，我们可能会遇到如何使用R语言绘制调节效应斜率图的问题。对于这类问题，接下来将系统化地讲述如何解决这个问题的过程，包括必要的配置、编译方式、参数调优、开发定制、常见错误及其解决方案，以及最终的部署方案。
## 环境配置
首先，我们需要设置一个合适的环境来运行我们的R代
02 直觉思维下的心理效应由于系统1的运行机制，我们比想象中更容易做出无意识的判断和选择。正确了解这些由直观思维导致的心理效应，能帮助我们规避系统性错误。启动效应：人的行为和情感会不知不觉被他物影响。举个例子：我们觉得高兴时就会微笑，而微笑也会让你感到高兴。用牙齿咬住一根铅笔，你没有意识到自己正在微笑，但这种微笑的状态，会启动你“高兴”的感觉。 曝光效应：个体接触一个刺激越频繁，个体对该
基础情境一个任务有两个选项，多个不同年龄被试对此做出决策，获得两个年龄段选择两个选项的频次： 年龄3-45-6选项A2210选项B4566 通过卡方检验对此进行分析，对应效应量指标为phi（φ）系数。对于两个2×2的随机变量（x和y）: phi系数的计算公式: φ = (AD-BC) / √(A+B)(C+D)(A+C)(B+D)R语言语句方法一：prop.test()该函数仅
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2023-08-21 12:25:29
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基础概念及计算： F值是P和 R的调和平均：1/F1=1/2*(1/P+1/R) => F1 = （2*P*R）/(P+R);加权调和平均：F(β)=[（1+β^2)*P*R] / [(β^2*P)+R] β=1，退化为F1，β>1,R更重要；β<1,P更重要；ROC曲线与AUC:ROC：横坐标：FPR(假正率） 纵坐标：TPR(真正率），这两
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2024-07-14 19:07:01
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阈值效应是指在特定条件下，系统或模型的表现会发生突变或不连续变化的现象。在R语言中，处理这种效应通常涉及数据驱动决策和建模的复杂性。在这个背景下，我们将探讨如何在R语言中解决阈值效应问题，以下是整个过程的详细记录。
### 问题场景
假设我们在研究用户行为对市场销售的影响，发现当用户互动频率达到某一阈值时，销售额会急剧上升。这种阈值效应的存在使得我们模型的精度受到了很大影响。为了建立更加准确的预
本篇主要分为四部分：揭示不确定性统计摘要添加图形注解含权数据1.揭示不确定性关于不确定的信息，怎么展示很重要，在ggplot2中共有四类几何对象可以用于这项工作，具体使用取决于x的值是离散型还是连续型的。这些几何对象列于下表中：变量X类型仅展示区间同时展示区间和中间值连续型geom_ribbongeom_smooth(stat = "identity")离散型geom_errorbargeom_l
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2023-11-28 22:16:53
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一、明确概念中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。中介效应中介效应是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y），此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。调节效
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2023-11-28 12:31:32
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1 沟道长度调制效应（channel length modulation） MOS晶体管中,栅下沟道预夹断后、若继续增大Vds，夹断点会略向源极方向移动。导致夹断点到源极之间的沟道长度略有减小，有效沟道电阻也就略有减小，从而使更多电子自源极漂移到夹断点，导致在耗尽区漂移电子增多,使Id增大，这种效应称为沟道长度调制效应2 漏极导致势垒下降（drain induced barrier lowerin
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2024-06-19 08:51:55
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# Python中的调节效应分析
在社会科学与经济学等领域，调节效应（Moderating Effect）具有重要意义。它指的是一个因素（调节变量）对另一个变量（自变量）与依赖变量之间关系的影响。在Python中，我们可以采用多种方法来分析调节效应。本文将介绍调节效应的概念，并提供一个代码示例，帮助你理解如何在Python中实现调节效应分析。
## 调节效应的基本概念
调节效应描述了两个变量
一、有效数字
科学计算常对数字格式有所要求，最常见的就是保留数字的有效位数。在R语言中处理数字格式的函数主要有round、signif、sprintf和format。
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2023-05-19 23:17:45
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# R语言GOcircle调节
在生物信息学的研究中，功能富集分析是一项常用的任务。它可以通过将基因集与特定功能或生物学过程相关联，帮助我们理解基因的功能和相互作用。GOcircle是一个R语言包，可以用于可视化和调节功能富集分析结果。本文将介绍GOcircle的基本用法，并且通过代码示例来说明它的功能和调节效果。
## 安装GOcircle
首先，我们需要安装GOcircle包。在R语言环
原创
2023-07-24 11:09:07
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# R语言调节PLSSM模型
PLSSM（Partial Least Squares Structural Equation Modeling）是一种结合了PLS（Partial Least Squares）和SEM（Structural Equation Modeling）的统计方法。它不仅能够处理变量间的非线性关系，而且可以处理潜在变量和观测变量之间的关系。在R语言中，我们可以使用`plss
原创
2024-07-15 18:38:38
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R中sommer包中mmer()函数 R中sommer包中的mmer函数R中sommer包中mmer()函数1、函数random()详解1.1vsr()1.2 dsr(x), usr(x), csr(x) and atr(x,levs)1.3 unsm(x), fixm(x) and diag(x)1.4 gvsr(...,Gu,Guc,Gti,Gtc)2、特殊的方差结构2.1 vsr(atr(x
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2024-05-20 18:11:00
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过拟合问题以房价为例P1:欠拟合，或者说算法有高偏差，即模型没有很好拟合训练数据。 P2:刚好合适。 P3:过度拟合，或者说有高方差，如果我们拟合一个高阶多项式，那么这个函数几乎能拟合所有数据(但是不符合房价的价格规律)。如此函数太过庞大，变量太多。 概括地说，过度拟合将会在变量过多时出现，虽然此时假设能很好拟合数据，代价函数很小，导致他无法泛化(generalize,一个假设模型应用到新样本的能
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2024-10-28 08:47:38
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