SPSS操作:轻松实现1:1倾向性评分匹配(PSM) 谈起临床研究,如何设立一个靠谱的对照,有时候成为整个研究成败的关键.对照设立的一个非常重要的原则就是可比性,简单说就是对照组除了研究因素外,其他的因素应该尽可能和试验组保持一致,这里就不得不提随机对照试验.众所周知,随机对照试验中研究对象是否接受干预是随机的,这就保证了组间其他混杂因素均衡可比. 但是有些时候并不能实现随机化,比如说观察性研究.这时候倾向性评分匹配(propensity score matching, PSM)可以有效降低混杂

马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离.它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法.与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scale-invariant),即独立于测量尺度. 对于一个均值为,协方差矩阵为Σ的多变量矢量,其马氏距离为 马氏距离也可以定义为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ的

(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure introduced by P. C. Mahalanobis in 1936.It is based on correlations between variables by which different patterns

(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure introduced by P. C. Mahalanobis in 1936.It is based on correlations between variables by which different patterns

本文是利用蒙特卡罗算法对马氏链过程的模拟.假设有10个状态,从每个状态到与之相邻状态的概率是相同的,仿真次数为1000,及进行了1000次状态转移.我们以动画的形式再现了状态转移的过程,并记录了到达每个状态的次数,具体实现如下: close all;clc;clear; figure; s=1; n=1000; r=1; % 圆圈的半径 title('等概率情况的计算机模拟') set(gcf,'doublebuffer','on'); % 设置图形渲染效果 xlabel('Please pre

MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中,S是总体的协方差矩阵,而不是样本的协方差矩阵. 2.matlab中现有的函数 >> x=[155 66;180 71;190 73;160 60;190 68;150 58;170 75] x = 155 66 180 71 190 73 160

讲解教授:赵辉 (FROM : UESTC) 课程:<模式识别> 整理:PO主 基础知识: 假设空间中两点x,y,定义: 欧几里得距离, Mahalanobis距离, 不难发现,如果去掉马氏距离中的协方差矩阵,就退化为欧氏距离.那么我们就需要探究这个多出来的因子究竟有什么含义. 第一个例子 从下往上的一段50米长的坡道路,下面定一个A点,上面定B一个点.假设有两种情况从A到B: a)坐手扶电梯上去. b)从手扶电梯旁边的楼梯爬上去. 两种情况下我们分别会产生两种不同的主观感受,坐电梯轻松愉快,

前几天接的一个小项目,基于欧氏距离和马氏距离的异常点检测,已经交接完毕,现在把代码公开. 基于欧式距离的: load data1.txt %导入数据,行为样本,列为特征 X=data1; %赋值给X u=mean(X); %求均值 [m,n]=size(X); for i=1:m dist(i)=sqrt(sum(X(i,:)-u).^2); end [a,b]=sort(dist);%对欧氏距离进行排序 T=ceil(m*0.02)%设置阀值   Threshold=a(m-T);%定为阀值

关于度量学习,之前没有看太多相关的文献.不过南京的周老师的一篇NIPS,确实把这个问题剖析得比较清楚. Mahalanobis距离一般表示为d=(x-y)TM(x-y),其中x和y是空间中两个样本点,M就是要学出的度量. 这里的度量的在马氏距离公式的意义是,在先验概率不等的情况下,用M作为协方差参数,表示样本点在空间中疏密程度.固然马氏距离也有缺点,将样品不同属性间差别视为等同量的差别,这样就放大了微小差别变量的影响权重:但是马氏距离确乎是搞清楚之后能继续深入学习度量学习的一个重要概念. htt

马氏距离有多重定义: 1)可以表示 某一个样本与DataSet的距离. 2)可以表示两个DataSet之间的距离. 1) The Mahalanobis distance of an observation {\displaystyle {\vec {x}}=(x_{1},x_{2},x_{3},\dots ,x_{N})^{T}} from a set of observations with mean {\displaystyle {\vec {\mu }}=(\mu _{1},\mu _{

Python实现的计算马氏距离算法示例 本文实例讲述了Python实现的计算马氏距离算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 我给写成函数调用了 python实现马氏距离源代码:     # encoding: utf-8 from __future__ import division import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import numpy as np def mashi_distance(x,y):   print

关于匹配的实例: 统计所有包含“48”字符的行有多少行 grep -c "48" demo.txt   不区分大小写查找“May”所有的行) grep -i "May" demo.txt   显示匹配字符“48”的行及行号 grep -n "48" demo.txt   显示输出没有字符“48”所有的行) grep -v "48" demo.txt   显示输出以字符“48”开头,并在字符“48”后是一个tab键所在的行 gr

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可

一.linux下的文件目录 linux的文件系统是采用级层式的树状目录结构,在此结构中的最上层 是根目录"/",然后在此目录下再创建其他的目录 深刻理解linux文件目录是非常重要的. linux下的根目录中重要的目录如下是系统自动分配的 root目录.home目录.bin目录.sbin目录.mnt目录.etc目录.var目录.boot目录.usr目录.tmp目录(均为同级目录) root目录:用于存放root用户相关文件的目录 home目录:用于存放普通用户的相关文件的目录 bin目

说明 Ctrl – k: 先按住 Ctrl 键,然后再按 k 键: Alt – k: 先按住 Alt 键,然后再按 k 键: M – k:先单击 Esc 键,然后再按 k 键. 移动光标 Ctrl – a :移到行首 Ctrl – e :移到行尾 Ctrl – b :往回(左)移动一个字符 Ctrl – f :往后(右)移动一个字符 Alt – b :往回(左)移动一个单词 Alt – f :往后(右)移动一个单词 Ctrl – xx :在命令行尾和光标之间移动 M-b :往回(左)移动一个单词

谢谢作者的分享精神,原文地址:http://www.nginx.cn/115.html location匹配命令 ~      #波浪线表示执行一个正则匹配,区分大小写~*    #表示执行一个正则匹配,不区分大小写^~    #^~表示普通字符匹配,如果该选项匹配,只匹配该选项,不匹配别的选项,一般用来匹配目录=      #进行普通字符精确匹配@     #"@" 定义一个命名的 location,使用在内部定向时,例如 error_page, try_files location

说明: \c + a:表示ctrl+a \a + a:表示alt+a 命令列表: 1 移动: \c + a:将光标移到行首 \c + e:将光标移到行尾 \c + f:将光标向后(右)移动一个字符 \c + b:将光标向前(左)移动一个字符 \c + 左右:光标在单词间左右移动 \c + xx:在命令行尾和光标之间移动(实测移动位置比较奇怪,暂时没发现什么规律) 2 编辑 \c + d:删除光标后(右)的一个字符(同键盘Delete键功能一样) \c + h:删除光标前(左)的一个字符(同键盘B

又发现一篇很好的 http://blog.chinaunix.net/uid-16759545-id-4891666.html 又发现一个很好的系列:有空闲要精读一下: http://www.cnblogs.com/nerxious/tag/VIM/ 又发现的一个目前为止最详细的 http://www.cnblogs.com/jiqingwu/archive/2012/06/14/vim_notes.html  4. 屏幕调零命令 Vi 提供了三个有关屏幕调零的命令.它们的格式分别为: · ［行

ctrl r:命令行出现 reverse-i-search,输入字符将在输入历史中匹配命令 ctrl p:向前翻看历史 ctrl n:向后翻看历史 ctrl a:命令行首 ctrl e:命令行尾 ctrl f:向前跳转一个字符 ctrl b:向后跳转一个字符 ctrl w:删除前一个词 ctrl u:删除至行首 ctrl k:删除至行尾 ctrl d:删除当前字符 ctrl y:粘贴最后一次删除的字符

Linux 命令行快捷键 7条回复 涉及在linux命令行下进行快速移动光标.命令编辑.编辑后执行历史命令.Bang(!)命令.控制命令等.让basher更有效率. 说明 Ctrl – k: 先按住 Ctrl 键,然后再按 k 键: CAlt – k: 先按住 Alt 键,然后再按 k 键: M – k:先单击 Esc 键,然后再按 k 键. 移动光标 Ctrl – a :移到行首 Ctrl – e :移到行尾 Ctrl – b :往回(左)移动一个字符 Ctrl – f :往后(右)移动一个字