Cox 是开原的 JavaScript 框架，它是在标准原生 JavaScript 基础之上对 JavaScript 使用的扩展
Cox 框架设计的原则
- 模块化
- 风格统一
- 不求精简只求实用
- 不污染环境提供的内置类型
- 不滥用全局标识
- 严密测试功能模块
- 框架的功能体系应该是足够广度与深度满足实际使用需求
- 跨环境
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2019/07/25 15:54
可以额外参考资料：https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/77864582，http://www.dataguru.cn/article-12380-1.html 由于线性回归是基于正态分布的前提假设，所以对其进行统计分析时，需经过数据的转换，使得数据符合正态分布。 Box 和 Cox在1964年提出的Box-Cox变换可使线性回归模型满足线性性...
2018/10/18 13:57
简介 编辑 Box-Cox变换的一般形式为： 式中 为经Box-Cox变换后得到的新变量， 为原始连续因变量， 为变换参数。以上变换要求原始变量 取值为正，若取值为负时，可先对所有原始数据同加一个常数 使其 为正值，然后再进行以上的变换。对不同的 所作的变换不同。在 时该变换为对数变换， 时为倒数变换，而在 时为平方根变换...
发表于程序人生专区
2019/03/29 22:53
Ｃｏｘ比例风险回归模型 医学研究中，经典的研究方法如logistic回归，在评价自变量的效应时，只考虑终点事件的出现与否，即结局的好坏。但有些疾病如恶性肿瘤、慢性病或其他情况随访研究中，有时只考虑结局好坏不...
发表于开发技能专区
2017/02/07 21:31
注: Russ Cox目前是Go Team的leader 我的目标是帮助开发者。我想确保我们Go团队所做的工作对Go开发人员有重大积极的影响。这听起来很容易，但是有很多问题，例如：花费太多时间清理或优化不需要的代码;只回应最常...
2019/08/10 17:41
生存分析 三大块内容： 1，描述性的 生存率、中位生存期、生存曲线等，常用Kaplan-meier法 2，比较分析 两组的生存曲线是否有差别，log-rank检验（单个因素） 3，cox比例风险回归 类似logistic回归，多个变量对Y的影响，得到一个概率值，只不过加了时间 多花点时间聊聊cox的感受 首先理解一个概念 风险函数（hazard func...
发表于AI & 大数据专区
2020/05/24 12:25
号外：绝大部分生信技能树粉丝都没有机会加我微信，已经多次满了5000好友，所以我开通了一个微信好友，前100名添加我，仅需150元即可，3折优惠期机会不容错过哈。我的微信小号二维码在： 0元，10小时教学视频直播...
发表于AI & 大数据专区
2020/03/17 20:11
编者按：方差分析、t检验要求资料服从正态分布、满足方差齐性，线性相关要求服从双变量正态分布……，统计教材告诉我们可以对资料进行各种变换：如平方根变换、倒数变换、对数变换等。但是我们在实际工作中遇到不...
发表于AI & 大数据专区
2019/06/29 20:13
欢迎关注”生信修炼手册”! 在生存分析中，探究生存时间的影响因素是一个重要的研究内容，通过KM和log-rank test检验的方法，只能够处理单个二分类因素的生存数据。当想探究多个因素或者离散型变量对生存时间的影...
发表于开发技能专区
2020/09/30 13:19
先上代码： # R:library(survival)a <- coxph(Surv(time, status) ~ g, data = data, method = 'breslow')summary(a) # SAS:proc phreg data=data; class g(param=ref ref='first_level'); m......
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