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可改进翻译的统计术语歧义

a sample: 一个样本(a case?) > 一组抽样
two sample t test: 两样本t检验(two cases ...?) > 两组样本t检验
sample size: 样本大小(case scale?) > 样本组容量
central tendency: 集中趋势(non-dispersion?) > 中心趋势
dispersion: 离散(discrete?)趋势 > 分散趋势
SD=standard deviation: 标准方差(..variance?) > 标准离差
df=degrees of freedom: 自由度(size of freedom?) > 自由维度(dimensions of freedom)

转载:公益广告一枚(已更新)

转载声明:
1. 授权72pines.com的管理员在判断有必要的情况下将本文转为private.
2. 我还没有试用文中推荐的技术,转载不表示对该技术的适用性背书[update]试用体验甚好,速度优于我目前所用的中文大学vpn,自动切换效果尤佳。
SSH-D服务已终止,详见提供方的说明,下文过期部分已更改文本为灰色。下文推荐的替代品是Puff圣诞版,支持IE、更支持Firefox+Autoproxy。
3.题图T恤亦为转载广告,链接指向淘宝卖家,是否公益待考。图为男款,亦有女款。卖家声称断货,疑为淘宝和谐。有意购买宜直接询问卖家。
 

 

转自:http://docs.google.com/View?id=ddtsdhbg_1frwvsrgg
翻墙组合Firefox+Autoproxy+Puff的使用
 
一、准备工作
1、  下载最新版的Firefox浏览器,猛击此处;
2、  Autoproxy可在安装完Firefox后在组件中心找到;
3、  下载最新版的Puff(当前最新版为圣诞版),猛击此处;
二、开始安装
   1、Firefox的安装:双击下载好的程序,出现安装页面,直接下一步,如图

到此步单击“安装”后程序开始安装,请在安装完成后运行firefox浏览器。
2、安装autoproxy
   运行firefox浏览器后,在工具栏选择“工具”—“附加组件”,如下图
 

在出现的附加组件对话框的搜索栏输入“autoproxy”并单击搜索栏右侧放大镜图标

然后单击上图的“查看全部结果”。
回到firefox浏览器查看自动打开的搜索结果页面,如下图

先选中“让我安装这个试验性附加组件”,然后单击“添加到Firefox”。

安装结束后请单击下图中的“重新启动Firefox”按钮。

Firefox重新启动后,浏览器将自动弹出两个页面:Autoproxy的设置页面及附加组件的设置页面,如下图

选中上图的“gfwList”并确定。附加组件的设置如下图

至此,Autoproxy安装配置完成。
4、  安装Puff,一直Next,期间可选择在桌面建立图标及安装完成后运行程序,如图

运行Puff后点击“connect”,如下图
 

到此步,Firefox已经能通过Puff代理,在Autoproxy的指引下,识别你输入的网址是否需要翻墙了。如果Firefox在这种情况下依然无法打开你需要的网页,那么你可能需要在Autoproxy的gfwList里添加新的规则,具体操作如下:

全文完
 
 
 
本文将提供一种一劳永逸的翻墙方式(ssh -D),实施之后,那道墙——对你来说——将从此透明。
本文面向的用户:使用Windows作为操作系统并且使用Firefox作为常用浏览器。
第一步:免费获取拥有SSH权限的帐号和密码。
默认的免费获取方式:将本文转载到你自己的博客上,将转载后的文章网址发送到。
注意:转载前请先确认自己是(或曾是)一名blogger(博客),否则将会浪费彼此的时间。
转载方式:拷贝文章代码至博客后台HTML编辑器中,直接发布即可,文章标题自拟,可在前后文插入自己的评论。
经过人工审核,你将收到一封附有五个拥有SSH权限的帐号和密码的电子邮件,你可以将它们赠与你信任的人。
更多获取方式将在今后陆续激活,请关注我们的最新更新:https://friendfeed.com/fuckgfw
第二步:配置MyEnTunnel软件
下载并安装MyEnTunnel,该软件全名为My Encrypted Tunnel。
一键下载:https://dl.getdropbox.com/u/873345/download/myentunnel.exe

按照上图将第一步收到的帐号信息填写到相应的地方后,点击按钮,再点击按钮。
第一次连接过程中会出现一个认证对话框,按照提示确认即可。以后的自动连接中将不再出现此认证对话框。
最后点击按钮,使对话框隐藏到系统任务栏中。
提示:
为MyEntunnel创建一个快捷方式,将其复制到系统的【启动】(C:\Documents and Settings\当前用户名(需要修改成你自己的)\「开始」菜单\程序\启动)文件夹中,今后开机便可自动启动软件,并自动连接服务器。

绿色代表连接成功且稳定;黄色代表正在连接或重新连接;红色代表连接失败。
第三步:配置Firefox浏览器
假设你正使用Firefox浏览器阅读本文。
一键安装:http://autoproxy.mozdev.org/latest.xpi

点击立即安装,安装后,重新启动Firefox。然后你会看到如下对话框,选择gfwlist (P.R.China)后,点击确定。

接着你会看到Firefox主界面右上角出现有一个“福”字图案,点击“福”。

点击“代理服务器——编辑代理服务器”。

随即出现如下画面,你会看到如GAppProxy、Tor和Your Freedom这样一系列代理服务器名称。

将GAppProxy一栏的参数修改为如下图所示。

修改完毕后,点击确定。至此配置已全部就绪。
获取更多帮助,请关注反馈中心:https://friendfeed.com/fuckgfw-feedback

第四步:支持fuckGFW

如果您翻墙成功,请大笑一声并用充满磁性地低音说出:Hello, world!
如果由于线路原因,始终翻墙不成,不要气馁,给我们发Email,咱们一起解决问题。
假如哪天突然无法正常连接,请先到反馈中心汇报,我们会及时做出反应。
目前您有如下几种方式及时获取我们的最新动态:FriendFeed | Twitter | Blog。
保持默契,我们相信您一定可以做到。

版权信息:您可以自由复制、传播、演绎本作品且无需署名、无需注明原始出处。

Why practitioners discretize their continuous data

Yihui asked this question yesterday. My supervisor Dr. Hau also criticized routine grouping discretization. I encountered two plausible reasons in 2007 classes, one negative, the other at least conditionally positive.
The first is a variant of the old Golden Hammer law -- if the only tool is ANOVA, every continuous predictor need discretization. The second reason [...]

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《结构方程模型及其应用》(侯, 温, & 成,2004)部分章节R代码

用John FOX教授的sem包试写了这本教材的几个例子,结果都与LISREL8报告的Minimum Fit Function Chi-Square吻合。不过LISREL其它拟合指标用的是Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square ,所以看上去比Minimum Fit Function Chi-Square报告的结果要好那么一些些。LISREL历史上推的GFI/AGFI曾因为经常将差报好被批评,圈内朋友私下嘲笑这样LISREL就更好卖了,买软件的用户也高兴将差报好,只有读Paper的人上当。
目前只写了chap3_1..到Chap3_2_...,一共5(或6)个例子。尺有所短,寸有所长--sem包不会自动报告所有修正指数,不能做样本量不一样多的多组模型,对复杂的模型要写的代码太多。不过,在已经尝试的几个例子里,有一个是LISREL跑不出来但sem包能跑出结果的。目前sem包还没有达到结构方程众多商业软件的成熟水准,但R庞大的义工武器库已经使sem包至少已经在Missing Data Multiple Imputation、Bootstrapping等等应用上胜出一筹。所以例子中还附带了缺失数据一讲Multiple Impuation的R示范代码。
欢迎各位有兴趣作类似尝试的同学将结果email我, 可以陆续更新到下面的GPL版权代码集合中。
代码下载:lixiaoxu.googlepages.com (中大镜像)
[update] AMos, Mplus 与 SAS/STAT CALIS 缺省报告与使用的都是 Minimum Fit Function Chi-Square,可通过各种软件(Albright & Park, 2009)的结果对比查验。Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square并非总是比Minimum Fit Function Chi-Square报告更“好”的拟合结果(虽然常常如此)。Olsson, Foss, 和 Breivik (2004) 用模拟数据对比了二者,确证Minimum Fit Function Chi-Square计算得到的拟合指标在小样本之外的情形都比Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square的指标更适用。
R的sem包目前在迭代初值的计算上还做得不够好。我遇到的几个缺省初值下迭代不收敛案例,将参数设定合理范围的任意初值(比如TX,TY都设成0-1之间的正实数)之后都收敛了。
--
Albright, J. J., [...]

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Paper for 1st Chinese useR! Conference: Web Powered by R, or R Powered by Web

欢迎在本部的同学明天上午到现场看李崇亮同学演示,地点见会议主页
论文下载(Googlepages, 中文大学镜像)
RWebFriend for Wordpress 在线示例(yo2.cn上的示例,  奇想录上的临时示例)
Google Presentation 在线演示

[update2009.07.11]文中MediaWiki与R集成的实验平台已不再开放编辑权限,原例转到另一个平台上(界面是西班牙语,找不到英语界面的平台)。希望能有帮手提供linux服务器自建一个平台。

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Misunderstanding of Eq. 4 in Singer’s (1998) SAS PROC MIXED paper

Singer (1998, p. 327, Eq. 4) gave a big covariance matrix as the following --
...if we combine the variance components for the two random effects together into a single matrix, we would find a highly structured block diagonal matrix. For example, if there were three students in each class, we would have:

If the number of [...]

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气泡图击败Data Snoop

转自:泡网
Data Snoop, 民科的神奇直线(google 始作俑者):

气泡图,数据击败Data Snoop:

R tip:
n=20;plot(rnorm(n),rnorm(n),cex=sqrt(abs(rnorm(n)))*10,pch=1,col=1:n);

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“Confidence interval of R-square”, but, which one?

In linear regression, confidence interval (CI) of population DV is narrower than that of predicted DV. With the assumption of generalizability, CI of at is
,
while CI of is
.
The pivot methods of both are quite similar as following.
,
so .
,
so

of linear regression is the point estimate of

for fixed IV(s) model. [...]

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Wordpress (and WPMU) Plugin for R Web Interface

Download: RwebFriend.zip [Update] Including Chinese UTF8 Version

Plugin Name: RwebFriend

Plugin URL: http://lixiaoxu.lxxm.com/RwebFriend

Description: Set Rweb url options and transform [rcode]...[/rcode] or <rcode>...</rcode> tag-pair into TEXTAREA which supports direct submit to web interface of R. *Credit notes:codes of two relevant plugins are studied and imported. One of the plugins deals with auto html tags within TEXTAREA tag-pair, [...]

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Type III ANOVA in R

Type III ANOVA SS for factor A within interaction of factor B is defined as , wherein A:B  is the pure interaction effect orthogonal to main effects of A, B, and intercept. There are some details in R to get pure interaction dummy IV(s).
Data is from SAS example PROC GLM, Example 30.3: Unbalanced ANOVA for [...]

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