在进行MVMR研究时,我们不建议使用很多的暴露,因为这会带来比较严重的共线性问题,一般3~5个为宜。如果暴露间的共线性问题比较严重,建议使用“TwoSampleMR”包的mv_lasso_feature_selection()函数来帮助你去除不必要的暴露。 2.中介孟德尔随机化 中介分析:在因果推断中,我们不仅对暴露对结局的影响程度感兴趣,而且对暴...
在进行MVMR研究时,我们不建议使用很多的暴露,因为这会带来比较严重的共线性问题,一般3~5个为宜。如果暴露间的共线性问题比较严重,建议使用“TwoSampleMR”包的mv_lasso_feature_selection()函数来帮助你去除不必要的暴露。 关于多变量孟德尔随机化研究就简单介绍到这里,希望对大家有所帮助!
在进行MVMR研究时,我们不建议使用很多的暴露,因为这会带来比较严重的共线性问题,一般3~5个为宜。如果暴露间的共线性问题比较严重,建议使用“TwoSampleMR”包的mv_lasso_feature_selection()函数来帮助你去除不必要的暴露。 关于多变量孟德尔随机化研究就简单介绍到这里,希望对大家有所帮助!
在进行MVMR研究时,我们不建议使用很多的暴露,因为这会带来比较严重的共线性问题,一般3~5个为宜。如果暴露间的共线性问题比较严重,建议使用“TwoSampleMR”包的mv_lasso_feature_selection()函数来帮助你去除不必要的暴露。 参考:多变量孟德尔随机化研究(MVMR)简介...
1219(机器学习应用篇5)10.3 Feature_Selection_19-27 - 3 09:44 1220(机器学习应用篇5)10.4 Random_Forest_in_Action13-28 - 1 06:45 1221(机器学习应用篇5)10.4 Random_Forest_in_Action13-28 - 3 06:49 1222(机器学习应用篇5)11.1 Adaptive_Boosted_Decision_Tree_15-0... - 1 07:35 1224(机器...
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