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当你在玩游戏时，别人已经从游戏中获取了研究思路
其实，生活中到处都是我们研究的idea来源
发表于2018-09-13
如何理解回归模型中的"调整"和"独立作用"
通过构建多因素回归模型，即所谓“调整”其他混杂因素的影响，实际上是把该混杂因素的作用从暴露/处理因素的作用中剥离出来，在消除混杂因素的作用后，剩下的即为暴露/处理因素的“独立”作用
发表于2018-09-13
如何理解回归模型中的"调整"和"独立作用"
通过构建多因素回归模型，即所谓“调整”其他混杂因素的影响，实际上是把该混杂因素的作用从暴露/处理因素的作用中剥离出来，在消除混杂因素的作用后，剩下的即为暴露/处理因素的“独立”作用
发表于2018-09-13
分类数据和连续数据
前两节课程主要讲述了“数据整理”：数据概览和查看数据细节，查看缺失值及数据总结，小伙伴们都掌握了吗？本节课程我们来讲述以下内容：分类数据和连续数据的基本概念，如何查看这两部分数据的基本内容，以及如何简单处理与更改这两部分数据。
发表于2018-09-12
你见过只纳入1篇文献的系统综述吗？纳入0篇文献的呢？
我们知道系统综述、Meta分析是以文献为基础的，正所谓“巧妇难为无米之炊”，没有可以纳入的文献就无法实现系统综述或meta分析。
发表于2018-09-12
分类数据和连续数据
前两节课程主要讲述了“数据整理”：数据概览和查看数据细节，查看缺失值及数据总结，小伙伴们都掌握了吗？本节课程我们来讲述以下内容：分类数据和连续数据的基本概念，如何查看这两部分数据的基本内容，以及如何简单处理与更改这两部分数据。
发表于2018-09-12
你见过只纳入1篇文献的系统综述吗？纳入0篇文献的呢？
我们知道系统综述、Meta分析是以文献为基础的，正所谓“巧妇难为无米之炊”，没有可以纳入的文献就无法实现系统综述或meta分析。
发表于2018-09-12
前进法、后退法...细讲下这些自变量筛选方法！
当自变量之间的关系较为复杂，对于变量的取舍不易把握时，我们还可以利用逐步回归的方法进行变量筛选，以解决自变量多重共线性的问题。逐步回归法从共线性的自变量中筛选出对因变量影响较为显著的若干个变量，把对因变量贡献不大的自变量排除在模型之外。
发表于2018-09-11
前进法、后退法...细讲下这些自变量筛选方法！
当自变量之间的关系较为复杂，对于变量的取舍不易把握时，我们还可以利用逐步回归的方法进行变量筛选，以解决自变量多重共线性的问题。逐步回归法从共线性的自变量中筛选出对因变量影响较为显著的若干个变量，把对因变量贡献不大的自变量排除在模型之外。
发表于2018-09-11
有缺失值怎么办？介绍5种处理缺失值的方法
处理缺失值最好的方式是什么？
发表于2018-09-10
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