原创 [循證理論與實踐] meta分析系列之一: meta分析的類型
證據是循證醫學( Evidence-based medcine,EBM) 的核心，基於隨機對照試驗( RCT) 的系統評價/meta分析是當前 公認的最高級別證據。 meta分析在醫學領域應用最爲廣泛，應用最多的是對干預性的隨機對照
2018-09-02 07:35:07
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原创 [循證理論與實踐] meta分析系列之二: meta分析的軟件
1、編程軟件 （1）Stata Stata軟件是基於C語言的一個功能強大而又小巧玲瓏的統計分析軟件，最初由美國計算機資源中心研製，現爲stata公司的產品。 (2) R軟件 R軟件是基於S語言的一種免費開放式的統計編程環境，由a
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原创 [循證理論與實踐] Meta分析系列之五：貝葉斯 Meta 分析與 WinBUGS 軟件
貝葉斯Meta分析（Bayesian Meta-Analysis）是近年來基於貝葉斯統計發展起來的一種新型的Meta分析方法，主要採用“馬爾科夫鏈—蒙特卡羅”（Markov chain Monte Carlo，MCMC）方法、使用Win
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原创 從隨機過程到馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法
1. Introduction 第一次接觸到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 裏面講解到的 RBM 用到了 Gibbs samplin
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原创 [循證理論與實踐] Meta分析系列之四：觀察性研究的質量評價工具
觀察性研究（observational study）又稱非實驗性研究(non-experimental study），是指沒有加入研究人員的任何 干預（試驗的或其他方面）措施，允許事件自然發展的研究過程 ，與隨機對照試驗相比，觀察性研
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原创 limma包的使用技巧
limmar package是一個功能比較全的包，既含有cDNA芯片的RAW data輸入、前處理（歸一化）功能，同時也有差異化基因分析的“線性”算法（limma: Linear Models for Microarray Data），
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