一、 概述 Logistic回归主要用于因变量为分类变量（如疾病的缓解、不缓解，评比中的好、中、差等）的回归分析，自变量可以为分类变量，也可以为连续变量。他可以从多个自变量中选出对因变量有影响的自变量，并可以给出预测公式用于预测。 因变量为二分类的称为二项logistic回归，因变量为多分类的称为多元logistic回归。  下面学习一下Odds、OR、RR的概念： 在病例对照研

本实验，创建一组使用二项分布模拟的数据（不带额外的随机性），和另一组使用Beta二项分布模拟的数据（引入了随机成功概率 p，从而增加了数据的离散性。 现在假设我们站在上帝视角，有两组不知道分布的数据。 一、如何理解：“观察到的方差大于二项分布预期的方差” 1.生成二项分布数据（不带额外的随机性） set.seed(123) # 确保结果可重现n <- 100 # 样本大小p_fix

@算法导论 算法导论期末复习（二项堆） 1、二项树 定义： 二项树是一种递归定义的有序树，它只包含一个子节点，二叉树 B n B_n Bn​的是由两棵 B n − 1 B_{n-1} Bn−1​树构成的。其中一棵树的根是另一棵树根的左子树。 性质： 对于二项树 B k B_k Bk​有以下的性质： ①：共有2^k个节点。 ②：树的高度为k。 ③：在深度 i 处。恰好有 C k i C

前言   　　现在，很多人手上都有一两个电子设备，但是却很少有人清楚其中比较关键的部分（PCB电路板）是如何制作出来的。我虽然懂点硬件，但是之前设计的简单系统都是自己在万能板上用导线自己焊接的（如下图左），复杂的都是模块拼接的（如下图右）：           　　工作中原理图和PCB也有专门的工程师来制作，因此我对这一块了解比较少。而最近闲来无事，又因为手头上确实少一个四线二项