MRMVObject<-mr_mvivw(MRMVInputObject, model="default", correl=FALSE, distribution="normal", alpha=0.05) MRMVObject 这个结果输出查看就好就好,不做演示,下面演示如何用上一节孟德尔随机化---MVMR实战(二)IEU在线分析的数据进...
a1、a2、a3、b三组暴露因素和结局重新拟合为此形式 4、MVMR检验与分析(IVW、egger、median) try<-mr_mvinput(bx=cbind(a1new$BETA,a2new$BETA,a3new$BETA),bxse = cbind(a1new$SE,a2new$SE,a3new$SE),by=bnew$BETA,bnew$SE) #读入数据 ject<-mr_mvivw(try,model = "default",correl = FALS...
代码里的b_out表示结局的beta值,b_exp表示暴露的beta值,se_out就是结局的标准误,se_out^2就代表结局beta值的方差,而模型中的-1表示的就是去除截距项。R语言里lm()函数表示拟合线性模型(linear model),summary()函数是用来汇总回归模型拟合的结果。关于R语言的相关信息,请参考往期推送R语言入门系列和R语言进阶...
(1)Read阶段:MapTask通过用户编写的RecordReader,从输入InputSplit中解析出一个个key/value (2)Map阶段:该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理,并产生一系列新的key/value (3)Collect收集阶段:在用户编写map()函数中,当数据处理完成后,一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数...
extract_instruments函数参数如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 extract_instruments(outcomes,p1=5e-08,clump=TRUE,p2=5e-08,r2=0.001,kb=10000,access_token=ieugwasr::check_access_token(),force_server=FALSE) 可以根据自己的需要调p值和r2、kb。
Adversarial training provides a means of regularizing supervised learning algorithms while virtual adversarial training is able to extend supervised learning algorithms to the semi-supervised setting. However, both methods require making small perturbations to numerous entries of the input vector, which is ...
print("名字是 {n}, 年龄是 {a}".format_map({"n": name,"a": age}))# format_map()函数传入的参数是一个字典 输入 python2中raw_input() raw_input()的小括号中放入的是,提示信息,用来在获取数据之前给用户的一个简单提示 raw_input()在从键盘获取了数据以后,会存放到等号右边的变量中 ...
<form name="formV" method="POST"> <input type="button" value="确认" name="B1" style="width: 100%; height: 40px; font-size: 14pt; ont-weight: bold; color: #FFFFFF; text-shadow: 0px -1px 1px #000;" onclick=" layerH.style.visibility='hidden'"> ...
这是因为JS中的函数方法等需要在HTML文件渲染完成之后才可使用;如果没有渲染完成,此时的DOM树是不完整的,这样JS文件可能报出“undefined”错误。 BOM对象描述 window 浏览器用于显示网页的窗口 document 浏览器窗口内当前的网页,DOM树的根(即使BOM成员,又是DOM成员)...
该引擎核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分,即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output,Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等,这样,这些分解后的元操作可以任意灵活组合,产生新的操作,这些操作经过一些控制程序组装后,可形成一个大的DAG作业。