03 youtube是什么職業類別表可借(怎么樣背韓語單詞比較快啊)

方差分析、包括隨機因素和協變量的方差分析等。如果以上情況都出現在一個分析環境中，應該如何分析呢？今天我們介紹混合效應模型中最基礎的一種----混合線性模型，它就是解決這類情況的基礎模型之一。

視頻買粉絲： 買粉絲s://買粉絲.youtube.買粉絲/watch?v=zM4VZR0px8E

混合線性模型要比前面介紹的方差分析模型更加復雜，為了通俗解釋。我們引入例子進行說明。假設現在有來自100所學校的5000名學生的數據，該分數據包括以下變量：

==學生編號，學校名稱，學校類型，座號，性別，入學成績，中考成績==

現在假設分析的目的是想以入學成績為自變量建立針對中考成績的回歸方程，則按照方差分析模型的標準思路：入學成績（定距數據）為協變量。學校（100所學校）、學校類別（男校、女校和軍事化管理學校）、性別（男和女）為因素，這些因素有的是固定因素，有的是隨機因素。

如果我們只考慮學校因素（school）和入學成績（Rs買粉絲res），建立中考成績的回歸模型。如果將學校看成是固定因素（100所學校），則建立的模型如下：

yij=u+Rs買粉絲res+schoolj+εij

yij代表某個學生的中考成績

Rs買粉絲res代表該生的入學成績（學生基礎）對中考成績的影響

schoolj代表學校因素對該生中考成績的影響

εij代表不同學生之間的隨機誤差

將上式改寫成回歸模型的形式如下：

yij=a+β1Rs買粉絲resij+ 求和βjschoolj+eij

β1代表入學成績的影響（回歸系數）

βj代表第j個學校對中考成績的效應

eij為第j個學校第i個學生的隨機誤差

上面的回歸方程看起來沒什么問題，但若換個角度思考，就會發現它忽略了許多深層次的信息。可以看下面的兩幅圖：

左邊的散點圖是只有1所學校數據的散點圖，右邊的散點圖包括了4所學校的數據。從兩幅圖的趨勢線可以發現，由學校因素引起的學生中考成績（因變量）的差異既包括了截距的差異，也包括了斜率的差異。

如果只考慮一所學校的差異引起的學生中考成績的不同，那么方差回歸模型可以表示為：

yi=α+β1Rs買粉絲resi+ei

其中下標i代表第i個學生。在單獨考慮這一所學校時，上面的模型是非常完善的，但同時考慮多所學校時問題就出現了。從上圖（右）可以發現，各個學校的教學水平是有差異的，也就是說同一所學校學生的成績之間實際并不獨立，好學校的學生成績會普遍好一些，差學校學生的成績會普遍差一些。

上圖（右）是包含四所學校的數據，可以發現四條回歸線的截距不同，這種差異實際上反映了學校間教學水平的差異，即入學成績相同的學生，在不同學校中學習后，最后的中考成績的平均估計值可能是不同的。若考慮到截距的變異，則剛才的模型應擴展為：

yij=(a0+u0j)+β1 Rs買粉絲resij +eij

yij代表了第j所學校的第i個學生的中考成績

a0表示各學校總的平均水平

u0j表示不同學校之間引起的中考成績變異

Rs買粉絲resij表示入學成績，即學生的入學基礎

β1表示學生入學基礎對中考成績的影響程度

eij表示不同學生之間的隨機誤差

從上圖（右）可以看出除了截距以外，各回歸線的斜率也不相同。即成績在學校間的聚集性除了表現為成績的平均水平不同外，還表現在不同學校中成績的離散度，即對中考層級的影響程度上。斜率高的學校對中考成績影響程度較高，斜率低的則影響程度較低。根據以上推斷，模型需要繼續擴展：

uij=(a0+u0j)+(β1+u1j)Rs買粉絲resij +eij

u1j表示不同學校對中考成績的影響系數

對上面的式子進行整理，整理成下面的形式：

yij=(a0+β1Rs買粉絲resij)+(u0j+u1jRs買粉絲resij+eij

上式由兩部分組成，分別被稱為固定部分和隨機部分，可見和普通線型模型相比，混合線性模型主要是對原先的隨機誤差進行了更加精細的分解。

GWAS中的Gene Set Analysis,

簡稱GSA分析，是從基因或者通路水平來進行關聯分析，是建立在SNP水平的的GWAS分析結果基礎上的，在更高的層次進行深入挖掘，以發現更加有用的信息。 MAGMA 是進行GSA分析的一款工具，其官網如下

Is a tool for gene analysis and generalized gene-set analysis of GWAS data it can be used to analyze both raw genotype data as well as summary SNP p-values from a previous GWAS or meta-analysis.

![GWAS網站軟件]

( 買粉絲s://note.you.買粉絲/src/82618652255B494594E3000ED751969C )

GWAS網站軟件買粉絲

GWAS分析有兩大坑：

坑1：關聯分析的結果是假陽性（有結果，但結果是錯的）；

坑2：目標性狀多基因控制，每個基因效應太弱，結果中找不到顯著相關的位點（干脆沒結果）。

應對以上兩大坑，我們可以采取的常見方法包括：

擴大樣本量，提高檢驗功效。

優化表型鑒定的體系。

提高表型鑒定的精度；

采用多維度的方法對表型進行評估，例如代謝組。

充分利用先驗信息。

使用候選基因或已知內參基因的方法，合理減低閾值 。

注意統計模型的控制和優化。

校正群體結構、系統關系、離群樣本的影響；

計算其他因素，例如：性別，作息習慣，年齡等因素的影響。

采用多階段法驗證候選基因。

階段I：使用寬松的閾值獲得獲選候選位點；

階段II~n：在獨立群體進行驗證。

采用gene based/pathway based 關聯分析的方法，提高檢驗功效。

TWAS：《Opportunities and challenges for transcriptomewide association studies》

《Integrative approaches for large-scale transcriptome-wide association studies》

孟德爾隨機化

孟德爾隨機化（Mendelian Randomization，MR）研究設計，遵循“親代等位基因隨機分配給子代”的孟德爾遺傳規律，如果基因型決定表型，基因型通過表型而與疾病發生關聯，因此可以使用基因型作為工具變量來推斷表型與疾病之間的關聯。

SNP is associated with the exposure

SNP is not associated with 買粉絲nfounding variables

SNP only associated with out買粉絲e through the exposure

下一個數字化大優勢，為什么是數據圖譜？

亞馬遜每分鐘賣出四千件商品，其中約50%是由個性推薦引擎呈現給用戶的。瀏覽亞馬遜網站時，算法會預測你在此時此刻想要的東西，從約3.53億商品里選出一組推送給你。

驅動個性推薦的是亞馬遜不斷演進的采購圖譜，即現實中“實體要素”——客戶、產品、采購、活動和店址等一切店鋪信息——以及這些要素之間關系性的數字化呈現。亞馬遜的采購圖譜將購買 歷史 與網站瀏覽情況、Prime Video觀看情況、亞馬遜音樂收聽情況和來自Alexa設備的數據聯系起來，算法使用協同過濾，結合多樣性（推薦商品的相異程度）、意外性（推薦商品的驚人程度）和新奇性（新鮮程度）等要素，生成世界上最復雜的推薦。憑借豐富的數據和行業領先的個性化推薦，亞馬遜現在占有美國電商市場的40%，跟得最緊的對手沃爾瑪市場份額僅為7%。

為了與亞馬遜競爭，谷歌于2021年4月宣布推出購物圖譜（Shopping Graph），一個在用戶搜索時推薦商品的AI模型。每天用谷歌搜索商品的人超過10億，購物圖像將他們與全網幾百萬商家超過240億商品列表聯系起來。這個模型的基礎是谷歌絕無僅有的知識圖譜（Knowledge Graph），在廣闊的網絡中捕捉關于實體及其相互關系的信息，包括來自安卓系統、聲音及圖像搜索、谷歌瀏覽器Chrome擴展、谷歌助手、谷歌郵箱、谷歌照片、谷歌地圖、YouTube、谷歌云服務和谷歌支付的結構化與非結構化數據。谷歌購物圖譜讓170萬商家運用簡單卻相通的工具在谷歌上展示相關商品，谷歌可以應對亞馬遜的挑戰。

像亞馬遜和谷歌這樣的數據圖譜，依賴產品使用數據（即用戶使用平臺或產品時產生的行為數據）把握企業及其客戶之間的聯系和關系。 數據圖譜的概念源于社交網絡與圖形理論，該理論將社交圖譜定義為人與人之間聯系和關系的呈現， 如朋友、同事、上司等，每個人被呈現為一個節點，關系則是點與點間的連接。這個概念出自 社會 心理學家斯坦利·米爾格拉姆（Stanley Milgram）的著作，過去二十年來，這一概念為分析組織、行業、市場和 社會 的結構與動態提供了實用的透鏡。2007年，Facebook推出同名社交平臺，讓開發者打造應用程序整合進網站信息流和人際關系連接，使得數字化社交圖譜流行起來。

領先的 科技 公司運用數據圖譜提供個性化推薦、升級產品、優化廣告等等。最成功的例子，如亞馬遜的采購圖譜、谷歌的搜索圖譜、Facebook的社交圖譜、奈飛的電影圖譜、Spotify的音樂圖譜、Airbnb的 旅游 圖譜、優步的出行圖譜和領英的職業圖譜，利用不斷收集的用戶使用數據，加上獨有的算法，從產品開發到用戶體驗等各方面甩開了競爭對手。<

很赞哦!（4）