cox专题
VB获取所有进程+结束进程（COX控件）
1、添加一个 “添加用户控件”，命名为“StartupList”，代码如下： Option Explicit Private Declare Function CreateToolhelpSnapshot Lib “kernel32” Alias “CreateToolhelp32Snapshot” (ByVal lFlags As Long, ByVal lProcessID As Long)
GNU Radio之Schmidl Cox OFDM synch.底层C++实现
文章目录 前言一、Schmidl & Cox 同步模块二、C++ 源码分析三、处理流程1、延迟路径（Delay Path）2、能量路径（Energy Path）3、频率估计（Fine Frequency Estimate）4、峰值检测（Peak Detect）5、调试选项 四、频率校正原理 前言 在 GNU Radio OFDM 系统中，一个非常重要的环节是在接收端准确地同步
快速找到可以用的R包或python包（比如可以对Cox数据进行shap分析的包）
快速找到可以用的R包或python包（比如可以对Cox数据进行shap分析的包） 这里介绍一种方法，当然去搜索引擎找，也是一种方法，有时候还可以找到不一样的结果。 1. 寻找R包 第一步：百度CRAN网站，点击左边栏的“search”，获得如下界面。 第二步：点击主界面中的“search.r-project.org”，获得如下界面。 第三步：按照图中取消掉大部分的选择，只保留对“De
著名统计学家David Cox去世：他提出的「COX回归模型」曾影响一代人
来源：机器之心本文约1000字，建议阅读5分钟他提出的「COX 回归模型」曾深刻地影响了统计学研究。 近日，英国著名统计学家 David Cox 去世，享年 97 岁。 David Cox 因提出「COX 回归模型」而广为人知，并深刻地影响了统计学领域的研究。许多人自发地在社交媒体平台表达了悲痛和哀悼： David Cox 生平 David Cox1924 年出生于英国伯明翰，在剑
R 生存分析3：Cox等比例风险回归及等比例风险检验
虽然Kaplan-Meier分析方法目前应用很广，但是该方法存在一下局限: 对于一些连续型变量，必须分类下可以进行生存率对比 是一种单变量分析，无法同时对多组变量进行分析 是一种非参数分析方法，必须有患者个体数据才能进行分析 英国统计学家David Cox在1972年进一步拓展了Kaplan-Meier，将性别和年龄等因素包含在内，也就是Cox Proportional Hazard
判断一组数据的变化趋势：斜率法和cox_stuart趋势检验
斜率法 '''1.做最小二乘拟合，把序列拟合成一条直线;2.根据直线的斜率k可以得知序列的主要走势：例如：(1)k > 0.1763 上升 (2) k < -0.1763 下降 (3)其他3.然后计算序列各点到直线的距离（和方差一样）设定一个阈值L，统计超过L的点数目，点数目越多说明序列震荡越厉害'''import numpy as npimport mathdef t
R cox回归 ggDCA报错
临床预测模型的决策曲线分析（DCA）：基于ggDCA包决策曲线分析法（decision curve analysis，DCA）是一种评估临床预测模型、诊断试验和分子标记物的简单方法。 我们在传统的诊断试验指标如：敏感性，特异性和ROC曲线下面积仅测量预测模型的诊断准确性，未能考虑特定模型的临床效用，而DCA的优势在于它将患者或决策者的偏好整合到分析中。这种理念的提出满足了临床决策的实际需要，在临
R语言阈值效应函数cut.tab2.0版发布（支持线性回归、逻辑回归、cox回归，自定义拐点）
阈值效应和饱和效应是剂量-反应关系中常见的两种现象。阈值效应是指当某种物质的剂量达到一定高度时，才会对生物体产生影响，而低于这个剂量则不会产生影响。饱和效应是指当某种物质的剂量达到一定高度后，其影响不再随剂量的增加而增加，即产生饱和现象。这两种效应在药物、毒物、营养物质等剂量-反应关系中都有应用。 接下来聊聊RCS阈值函数是干什么用的，随便抓一篇论文给大家看看，粉丝发给我的。 L-shaped a
结构化数据转换方式之一：box-cox转换
之前在《笔记︱信用风险模型（申请评分、行为评分）与数据准备（违约期限、WOE转化）》中提到过WOE转换，WOE转换=分箱法=Logit值，与等深、等宽不同是根据被解释变量来重新定义一个WOE值 笔者将其定位于对自变量的数据转换。 现在来看看对于因变量的数据转换：BOX-COX转换。 内容主要参考交大的课件：BoxCox-变换方法及其实现运用.pptx 优势： 线性回归模型满足线性性、
Go Changes--Russ Cox在GopherCon 2023的演讲
本内容是Go项目负责人Russ Cox 2023年10月在 GopherCon 上发表的演讲[1] (后面重新录制)的摘要与记录. 主要内容是讲述为什么 Go 必须随着时间的推移而改变,以及为何加入遥测是重要且合适的 本次演讲不是关于Go某些特定的更改，而是修改的整体过程，特别是Go Team如何决定进行哪些更改. 显而易见,第一个问题是为什么Go 需要改变？为什么不能对 Go 感到满意而不管
如何在分类器的基础上进行cox回归?(python)
Cox回归是一种半参数模型，它基于一个称为Cox比例风险假设的假设，该假设认为不同个体之间的风险比例保持不变。换句话说，Cox回归假设风险因素对事件发生的影响是乘法关系，而不是加法关系。 在Python中，可以使用lifelines库来进行Cox回归分析。lifelines是一个用于生存分析的Python库，提供了许多统计方法和工具，包括Cox回归。 首先，你需要安装lifelines库。可以
转载：Linux的二号功臣-Alan Cox
转载：Linux的二号功臣-Alan Cox 今天，Linux以其特有的开放源代码的魅力正逐步深入人心。然而在它出现之前，有谁会想到一个世界级的操作系统是靠分散在全球的几千个开发人员用业余时间创造出来的呢？ 对于Linux的成功，人们往往会归功于天才Linus Torvalds的奇思妙想和别具一格的项目管理方法。这是毫无疑问的。但是，除了Linus之外，还有一位在开源领域内享有盛誉
python box-cox变换 记录
from scipy import statsimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimport seaborn as snsimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')# 生成帕累托分布数据data1 = stats.lomax(c=14).rvs(size=500
Lancet| 好的RCT文章不在于统计，在设计！K-M分析+COX比例风险模型即可
郑老师统计课程，欢迎点击报名：孟德尔随机化课程即将开班！！ 2023年9月，外国学者在《Lancet》（一区，IF=168.9）发表题为：" Adjuvant immunotherapy with nivolumab versus observation in completely resected Merkel cell carcinoma (ADMEC-O): disease-free su
VB获取所有进程+结束进程（COX控件）
1、添加一个 “添加用户控件”，命名为“StartupList”，代码如下： Option Explicit Private Declare Function CreateToolhelpSnapshot Lib “kernel32” Alias “CreateToolhelp32Snapshot” (ByVal lFlags As Long, ByVal lProcessID As Long)
如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6095 读取样本数据 D=D\[!is.na(apply(D,1,mean)),\] ; dim(D) ## \[1\] 416 7 查询部分数据（结果和预测因子） head(D) ## time status age albumin edema protime bili## 1 400 1 58.76523
SPSS教程之生存分析的Cox回归模型（比例风险模型）
最近有同学问师兄，“最近我要做生存分析，可是我不太会，也不太懂，师兄能不能教教我”，好吧，今天开一贴，讲讲这个。有同样的问题的同学可以一起来看看，毕竟在临床、科研上，这方面知识还是很受用的。有什么想跟师兄讨论的，可以关注微信号公众号：金融小圈子，就这样吧。让我们开始征程。 一、生存分析基本概念 1、事件（Event） 指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。