meta程序包

㈠ stata的meta分析的软件包怎么安装

Stata13安装教程来：

1、打开Stata13下载源运行“Stata13_setup.msi”开始安装；

2、允许用户协议，输入任意Name；

3、选择功能模块，选择软件安装目录；

4、点击Next，等待安装完成；

5、安装完成后，将“Stata13破解文件”中的内容，复制到安装目录下覆盖源文件即可

㈡ R语言怎么做Meta分析

R中rmeta程序包是R语言专门进行meta分析的一个程序包，当然类似的meta分析程序包在R语言中非常多,比如版 meta，metafor等网页链接

。cochrane是rmeta程序包里面自带的一个用于meta分析的演示数据库。该数 据库是7个随机对照实验的数据，该数据库拥有5个变量（name,ev.trt,n.trt,ev.ctrl,n.ctrl)，7个观察值（对应7个随机 对照实验）网页链接

㈢ 求助R软件中单个率的meta分析程序

目的介绍在R软件中实现单个率的Meta分析方法。方法在R软件中加载版Meta分析程序包,录入Meta分析数据,用实权例数据进行Meta分析。结果单个率资料的Meta分析要求率的分布服从正态分布,R软件提供了四种率的转换方法。对实例数据进行正态性转换后进行Meta分析,其合并率及95%可信区间与原文一致。结论 R软件可以实现对单个率研究结果的Meta分析,功能强大,实用性强。

㈣ 如何进行meta分析的具体操作

1
在R命令框输入以下命令：
install.packages("rmeta") #安装rmeta程序包
library(rmeta)
data(cochrane) #加载演示数据库
cochrane #显示数据库cochrane

2
计算fixed effect model 固定效应模型，输入以下命令：
model.FE <- meta.MH(n.trt,n.ctrl,ev.trt,ev.ctrl, names=name,data=cochrane)
summary(model.FE)

3
计算random effect model 随机效应模型，输入以下命令：
model.RE <- meta.DSL(n.trt,n.ctrl,ev.trt,ev.ctrl, names=name,data=cochrane)
summary(model.RE)

4
绘制森林图，输入以下命令：
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)))
#上面的命令帮我们构建森林图需要的文字描述部分，包括1、name， 2、治疗组死亡人数，3、对照组死亡人数，4、单个研究的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
#上面三行命令是准备森林图需要的参数包括OR值和OR值95%CI区间的上下限

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"))
#上面的命令是最后绘制森林图

㈤ 为什么我在r软件中找不到metafor程序包

先安装Formula这个软件包试试

㈥ r软件做连续性变量meta分析选择什么程序包

目的介绍在R软件中实现单个率的Meta分析方法。方法在R软件中加载Meta分析程序包,录入版Meta分析数据,用实例数据进权行Meta分析。结果单个率资料的Meta分析要求率的分布服从正态分布,R软件提供了四种率的转换方法。对实例数据进行正态性转换后进行Meta分析,其合并率及95%可信区间与原文一致。结论 R软件可以实现对单个率研究结果的Meta分析,功能强大,实用性强。

㈦ 有没有老师了解Python用于Meta分析的工具包

Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中是一个用python实现的科学计算包。包括：

• 一个强大的N维数组对象Array；

• 比较成熟的（广播）函数库；

• 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；

• 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。

SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。

Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块，绘图和可视化依赖于matplotlib模块，matplotlib的风格与matlab类似。Python机器学习库非常多，而且大多数开源，主要有：

1.scikit-learn

scikit-learn是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI资助，偶尔Google也资助一点。

项目主页：

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的自然语言处理模块，包括一系列的字符处理和语言统计模型。NLTK常用于学术研究和教学，应用的领域有语言学、认知科学、人工智能、信息检索、机器学习等。NLTK提供超过50个语料库和词典资源，文本处理库包括分类、分词、词干提取、解析、语义推理。可稳定运行在Windows, Mac OS X和linux平台上.

项目主页：

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

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

http://nltk.org/

3.Mlpy

Mlpy是基于NumPy/SciPy的Python机器学习模块，它是Cython的扩展应用。包含的机器学习算法有：

l回归

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

l分类

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聚类

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

l维度约减

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

项目主页：

http://sourceforge.net/projects/mlpy

https://mlpy.fbk.eu/

4.Shogun

Shogun是一个开源的大规模机器学习工具箱。目前Shogun的机器学习功能分为几个部分：feature表示，feature预处理，核函数表示,核函数标准化，距离表示，分类器表示，聚类方法，分布，性能评价方法，回归方法，结构化输出学习器。

SHOGUN的核心由C++实现，提供Matlab、R、Octave、Python接口。主要应用在linux平台上。

项目主页：

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

5.MDP

The Molar toolkit for Data Processing (MDP)，用于数据处理的模块化工具包，一个Python数据处理框架。

从用户的观点，MDP是能够被整合到数据处理序列和更复杂的前馈网络结构的一批监督学习和非监督学习算法和其他数据处理单元。计算依照速度和内存需求而高效的执行。从科学开发者的观点，MDP是一个模块框架，它能够被容易地扩展。新算法的实现是容易且直观的。新实现的单元然后被自动地与程序库的其余部件进行整合。MDP在神经科学的理论研究背景下被编写，但是它已经被设计为在使用可训练数据处理算法的任何情况中都是有用的。其站在用户一边的简单性，各种不同的随时可用的算法，及应用单元的可重用性，使得它也是一个有用的教学工具。

项目主页：

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

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

㈧ 安卓rom里这么多，有的包只有meta-inf system boot.img logo.bin这个却有这么多，求解释，重谢

1. META-INF 目录
大多数 JAR 文件包含一个 META-INF 目录，它用于存储包和扩展的配置数据，如安全性和版本信息。
Java 2 平台识别并解释 META-INF 目录中的文件和目录，以便配置应用程序、扩展和类装载器.

2. Recovery Android手机备份功能
recovery ，用 关机键+音量+/- (依机型不同而不同，不过有些机型可能没有刷入recovery，可自行刷入。)即可进入recovery界面，在这个界面你可以直接用sd 卡上的zip格式的rom 升级或者备份你的系统，老版本的recovery 只有三个选项，但是无法备份系统，只能用update.zip这个文件名的文件升级，不能用任何文件名的zip文件升级。
recovery可以做什么
您就可以通过这个恢复模式界面刷入或者备份你手机的安卓系统，由于recovery版本更新较快，老版本只有三个选项，因此无法备份系统，也只能通过一个叫做update.zip文件进入系统升级

3. system 是系统文件目录

4. boot.img包含两部分，分别为kernel 和ramdisk。
当你的手机启动时首先会启动RADIO，然后是SPL。
此时SPL 会根据你的按键，确定进入哪个模式（ 例如Recovery，Fastboot等等），
如果没有按其他键，那么spl 会将kernel 载入到记忆体中，ramdisk 也会载入到你的设备的根目录

5. logo.img 是启动画面镜像文件

㈨ 怎么安装并加载metafor程序包

首先，准备好欲安装的易语言支持库文件(fne、fnr等文件)，这里不再对“易语言支持库如何下载”问题做介绍了，不清楚的朋友可以去看我的上一条网络经验，里边有详细的介绍。笔者，就以“易语言水波支持库”为例，开始今天的讲解。
接下来，有必要对易语言支持库的文件做重要讲解。要安装支持库之前，先要弄明白易语言安装目录下的两个文件夹：lib和static_lib。lib文件夹内存放的以.fne或.fnr等后缀名的支持库文件，这里我们暂且称之为“普通库文件”;static_lib文件夹内存放的“静态库文件”，支持库文件名中包含“_static”字符且以.lib为后缀名的文件，这种文件可以支持静态编译。不同的后缀名文件，存放的文件夹自然不同。
根据目标支持库文件的文件名及后缀名来区分到底是“普通库文件”还是“静态库文件”，笔者测试的是普通库文件，所以将该支持库文件应该存放到lib文件夹内。下面，打开易语言安装目录，找到“lib”文件夹。
将用作测试的水波特效支持库文件—“NBWaveEffect.fne”拷贝至“lib”文件夹内，以确保水波特效支持库进入易语言支持库调用范围。接下来就是引入支持库了。
运行“易语言”主程序，进入“新建”对话框，选择“Windows窗口程序“并双击鼠标左键，进入“Windows窗口程序"设计界面。然后选择菜单“工具”→“支持库配置”进入“添加支持库”对话框。
运行“易语言”主程序，进入“新建”对话框，选择“Windows窗口程序“并双击鼠标左键，进入“Windows窗口程序"设计界面。然后选择菜单“工具”→“支持库配置”进入“添加支持库”对话框。
查看刚刚添加的“水波特效支持库”，以验证是否安装/加载/添加支持库成功。如图：(重申一下，支持库文件为易语言提供强大的编程支持，作用是相当巨大的。因此，不要随意删除lib文件夹下的支持库文件。)

㈩ 怎样在电脑上安装meta分析软件

下载软件只需要打开浏览器，网络需要下载的软件，找到软件的下载地址，然后点击即可以版下载。
以下载迅雷为权例：
1，打开浏览器，网络 迅雷

2，点击第一个页面，打开下载页面，点击 下载 即可下载该软件：

下载后，软件并不能使用，因为它是一个安装包，需要安装，安装方法：
1，点击下载完成后的文件，如上述下载的软件：

2，双击该文件，点击快速安装，开始安装：

3，安照提示，选择对应的选项，点击下一步，直至完成安装：

4，软件安装完成，点击立即体验就能使用了：