meta程序包

㈠ stata的meta分析的軟體包怎麼安裝

Stata13安裝教程來：

1、打開Stata13下載源運行「Stata13_setup.msi」開始安裝；

2、允許用戶協議，輸入任意Name；

3、選擇功能模塊，選擇軟體安裝目錄；

4、點擊Next，等待安裝完成；

5、安裝完成後，將「Stata13破解文件」中的內容，復制到安裝目錄下覆蓋源文件即可

㈡ R語言怎麼做Meta分析

R中rmeta程序包是R語言專門進行meta分析的一個程序包，當然類似的meta分析程序包在R語言中非常多,比如版 meta，metafor等網頁鏈接

。cochrane是rmeta程序包裡面自帶的一個用於meta分析的演示資料庫。該數 據庫是7個隨機對照實驗的數據，該資料庫擁有5個變數（name,ev.trt,n.trt,ev.ctrl,n.ctrl)，7個觀察值（對應7個隨機 對照實驗）網頁鏈接

㈢ 求助R軟體中單個率的meta分析程序

目的介紹在R軟體中實現單個率的Meta分析方法。方法在R軟體中載入版Meta分析程序包,錄入Meta分析數據,用實權例數據進行Meta分析。結果單個率資料的Meta分析要求率的分布服從正態分布,R軟體提供了四種率的轉換方法。對實例數據進行正態性轉換後進行Meta分析,其合並率及95%可信區間與原文一致。結論 R軟體可以實現對單個率研究結果的Meta分析,功能強大,實用性強。

㈣ 如何進行meta分析的具體操作

1
在R命令框輸入以下命令：
install.packages("rmeta") #安裝rmeta程序包
library(rmeta)
data(cochrane) #載入演示資料庫
cochrane #顯示資料庫cochrane

2
計算fixed effect model 固定效應模型，輸入以下命令：
model.FE <- meta.MH(n.trt,n.ctrl,ev.trt,ev.ctrl, names=name,data=cochrane)
summary(model.FE)

3
計算random effect model 隨機效應模型，輸入以下命令：
model.RE <- meta.DSL(n.trt,n.ctrl,ev.trt,ev.ctrl, names=name,data=cochrane)
summary(model.RE)

4
繪制森林圖，輸入以下命令：
tabletext<-cbind(c("","Study",model.FE$names,NA,"Summary"),c("Deaths","(steroid)",cochrane$ev.trt,NA,NA), c("Deaths","(placebo)", cochrane$ev.ctrl, NA,NA), c("","OR",format(exp(model.FE$logOR),digits=2),NA,format(exp(model.FE$logMH),digits=2)))
#上面的命令幫我們構建森林圖需要的文字描述部分，包括1、name， 2、治療組死亡人數，3、對照組死亡人數，4、單個研究的OR值。

m<- c(NA,NA,model.FE$logOR,NA,model.FE$logMH)
l<- m-c(NA,NA,model.FE$selogOR,NA,model.FE$selogMH)*2
u<- m+c(NA,NA,model.FE$selogOR,NA,model.FE$selogMH)*2
#上面三行命令是准備森林圖需要的參數包括OR值和OR值95%CI區間的上下限

forestplot(tabletext,m,l,u,zero=0,is.summary=c(TRUE,TRUE,rep(FALSE,8),TRUE), clip=c(log(0.1),log(2.5)), xlog=TRUE, col=meta.colors(box="royalblue",line="darkblue", summary="royalblue"))
#上面的命令是最後繪制森林圖

㈤ 為什麼我在r軟體中找不到metafor程序包

先安裝Formula這個軟體包試試

㈥ r軟體做連續性變數meta分析選擇什麼程序包

目的介紹在R軟體中實現單個率的Meta分析方法。方法在R軟體中載入Meta分析程序包,錄入版Meta分析數據,用實例數據進權行Meta分析。結果單個率資料的Meta分析要求率的分布服從正態分布,R軟體提供了四種率的轉換方法。對實例數據進行正態性轉換後進行Meta分析,其合並率及95%可信區間與原文一致。結論 R軟體可以實現對單個率研究結果的Meta分析,功能強大,實用性強。

㈦ 有沒有老師了解Python用於Meta分析的工具包

Python在科學計算領域，有兩個重要的擴展模塊：Numpy和Scipy。其中是一個用python實現的科學計算包。包括：

• 一個強大的N維數組對象Array；

• 比較成熟的（廣播）函數庫；

• 用於整合C/C++和Fortran代碼的工具包；

• 實用的線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數。

SciPy是一個開源的Python演算法庫和數學工具包，SciPy包含的模塊有最優化、線性代數、積分、插值、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算。其功能與軟體MATLAB、Scilab和GNU Octave類似。

Numpy和Scipy常常結合著使用，Python大多數機器學習庫都依賴於這兩個模塊，繪圖和可視化依賴於matplotlib模塊，matplotlib的風格與matlab類似。Python機器學習庫非常多，而且大多數開源，主要有：

1.scikit-learn

scikit-learn是一個基於SciPy和Numpy的開源機器學習模塊，包括分類、回歸、聚類系列演算法，主要演算法有SVM、邏輯回歸、樸素貝葉斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI資助，偶爾Google也資助一點。

項目主頁：

https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/

http://scikit-learn.org/

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

2.NLTK

NLTK(Natural Language Toolkit)是Python的自然語言處理模塊，包括一系列的字元處理和語言統計模型。NLTK常用於學術研究和教學，應用的領域有語言學、認知科學、人工智慧、信息檢索、機器學習等。NLTK提供超過50個語料庫和詞典資源，文本處理庫包括分類、分詞、詞干提取、解析、語義推理。可穩定運行在Windows, Mac OS X和linux平台上.

項目主頁：

http://sourceforge.net/projects/nltk/

https://pypi.python.org/pypi/nltk/

http://nltk.org/

3.Mlpy

Mlpy是基於NumPy/SciPy的Python機器學習模塊，它是Cython的擴展應用。包含的機器學習演算法有：

l回歸

least squares,ridge regression, least angle regression,elastic net, kernel ridge regression,support vector machines(SVM),partial least squares(PLS)

l分類

linear discriminant analysis(LDA), Basicperceptron, Elastic Net,logistic regression, (Kernel) Support Vector Machines (SVM), Diagonal Linear Discriminant Analysis (DLDA), Golub Classifier, Parzen-based, (kernel) Fisher Discriminant Classifier, k-nearest neighbor, Iterative RELIEF, Classification Tree, Maximum Likelihood Classifier

l聚類

hierarchical clustering, Memory-saving Hierarchical Clustering,k-means

l維度約減

(Kernel)Fisher discriminant analysis(FDA), Spectral Regression Discriminant Analysis (SRDA), (kernel)Principal component analysis(PCA)

項目主頁：

http://sourceforge.net/projects/mlpy

https://mlpy.fbk.eu/

4.Shogun

Shogun是一個開源的大規模機器學習工具箱。目前Shogun的機器學習功能分為幾個部分：feature表示，feature預處理，核函數表示,核函數標准化，距離表示，分類器表示，聚類方法，分布，性能評價方法，回歸方法，結構化輸出學習器。

SHOGUN的核心由C++實現，提供Matlab、R、Octave、Python介面。主要應用在linux平台上。

項目主頁：

http://www.shogun-toolbox.org/

5.MDP

The Molar toolkit for Data Processing (MDP)，用於數據處理的模塊化工具包，一個Python數據處理框架。

從用戶的觀點，MDP是能夠被整合到數據處理序列和更復雜的前饋網路結構的一批監督學習和非監督學習演算法和其他數據處理單元。計算依照速度和內存需求而高效的執行。從科學開發者的觀點，MDP是一個模塊框架，它能夠被容易地擴展。新演算法的實現是容易且直觀的。新實現的單元然後被自動地與程序庫的其餘部件進行整合。MDP在神經科學的理論研究背景下被編寫，但是它已經被設計為在使用可訓練數據處理演算法的任何情況中都是有用的。其站在用戶一邊的簡單性，各種不同的隨時可用的演算法，及應用單元的可重用性，使得它也是一個有用的教學工具。

項目主頁：

http://mdp-toolkit.sourceforge.net/

https://pypi.python.org/pypi/MDP/

㈧ 安卓rom里這么多，有的包只有meta-inf system boot.img logo.bin這個卻有這么多，求解釋，重謝

1. META-INF 目錄
大多數 JAR 文件包含一個 META-INF 目錄，它用於存儲包和擴展的配置數據，如安全性和版本信息。
Java 2 平台識別並解釋 META-INF 目錄中的文件和目錄，以便配置應用程序、擴展和類裝載器.

2. Recovery Android手機備份功能
recovery ，用 關機鍵+音量+/- (依機型不同而不同，不過有些機型可能沒有刷入recovery，可自行刷入。)即可進入recovery界面，在這個界面你可以直接用sd 卡上的zip格式的rom 升級或者備份你的系統，老版本的recovery 只有三個選項，但是無法備份系統，只能用update.zip這個文件名的文件升級，不能用任何文件名的zip文件升級。
recovery可以做什麼
您就可以通過這個恢復模式界面刷入或者備份你手機的安卓系統，由於recovery版本更新較快，老版本只有三個選項，因此無法備份系統，也只能通過一個叫做update.zip文件進入系統升級

3. system 是系統文件目錄

4. boot.img包含兩部分，分別為kernel 和ramdisk。
當你的手機啟動時首先會啟動RADIO，然後是SPL。
此時SPL 會根據你的按鍵，確定進入哪個模式（ 例如Recovery，Fastboot等等），
如果沒有按其他鍵，那麼spl 會將kernel 載入到記憶體中，ramdisk 也會載入到你的設備的根目錄

5. logo.img 是啟動畫面鏡像文件

㈨ 怎麼安裝並載入metafor程序包

首先，准備好欲安裝的易語言支持庫文件(fne、fnr等文件)，這里不再對「易語言支持庫如何下載」問題做介紹了，不清楚的朋友可以去看我的上一條網路經驗，里邊有詳細的介紹。筆者，就以「易語言水波支持庫」為例，開始今天的講解。
接下來，有必要對易語言支持庫的文件做重要講解。要安裝支持庫之前，先要弄明白易語言安裝目錄下的兩個文件夾：lib和static_lib。lib文件夾內存放的以.fne或.fnr等後綴名的支持庫文件，這里我們暫且稱之為「普通庫文件」;static_lib文件夾內存放的「靜態庫文件」，支持庫文件名中包含「_static」字元且以.lib為後綴名的文件，這種文件可以支持靜態編譯。不同的後綴名文件，存放的文件夾自然不同。
根據目標支持庫文件的文件名及後綴名來區分到底是「普通庫文件」還是「靜態庫文件」，筆者測試的是普通庫文件，所以將該支持庫文件應該存放到lib文件夾內。下面，打開易語言安裝目錄，找到「lib」文件夾。
將用作測試的水波特效支持庫文件—「NBWaveEffect.fne」拷貝至「lib」文件夾內，以確保水波特效支持庫進入易語言支持庫調用范圍。接下來就是引入支持庫了。
運行「易語言」主程序，進入「新建」對話框，選擇「Windows窗口程序「並雙擊滑鼠左鍵，進入「Windows窗口程序"設計界面。然後選擇菜單「工具」→「支持庫配置」進入「添加支持庫」對話框。
運行「易語言」主程序，進入「新建」對話框，選擇「Windows窗口程序「並雙擊滑鼠左鍵，進入「Windows窗口程序"設計界面。然後選擇菜單「工具」→「支持庫配置」進入「添加支持庫」對話框。
查看剛剛添加的「水波特效支持庫」，以驗證是否安裝/載入/添加支持庫成功。如圖：(重申一下，支持庫文件為易語言提供強大的編程支持，作用是相當巨大的。因此，不要隨意刪除lib文件夾下的支持庫文件。)

㈩ 怎樣在電腦上安裝meta分析軟體

下載軟體只需要打開瀏覽器，網路需要下載的軟體，找到軟體的下載地址，然後點擊即可以版下載。
以下載迅雷為權例：
1，打開瀏覽器，網路 迅雷

2，點擊第一個頁面，打開下載頁面，點擊 下載 即可下載該軟體：

下載後，軟體並不能使用，因為它是一個安裝包，需要安裝，安裝方法：
1，點擊下載完成後的文件，如上述下載的軟體：

2，雙擊該文件，點擊快速安裝，開始安裝：

3，安照提示，選擇對應的選項，點擊下一步，直至完成安裝：

4，軟體安裝完成，點擊立即體驗就能使用了：