臨床統計農莊

  成功沒有期限，重點是：認識自己，對我來說這是一本關於教養自己的書。                                                                                                             商琪視野 等待發展完全的後青春期 你是否內心有個小小孩一直很不願意長大 ? 在面對社會化的過程中又不得成熟面對，有時努力要表現出有責任感，反而又顯毛躁急進，缺乏執行力，最後逃避躲在自己的小世界裡。   書中提及從青春期到成人之間有一個階段，叫後青春期指 18~25 歲之間，邊緣系統負責 產生情緒 ，前額葉皮質負責 管理情緒 ，青春期發展邊緣系統，而前額葉皮質在接下來 10 年還在持續發展，因此當我們 18 歲後其實是無法好好管理情緒，在需要做判斷或接受升學考試和求職時，無法處理好情緒壓力就容易做出超出常人理解的事。   國外很流行 gap year 空檔年或稱壯遊，有些人是高中升大學、大學期間或畢業後出去旅行，剛好就是 18~25 歲之間，藉由認識自己增加視野寬度及廣度，對世界能有不一樣的認知及保有好奇心，讓自己未來在面對困境時能有抒發的技巧。   我自己是在唸研究所前去國外半年，老實說剛開始出國只是覺得姊姊們都有出去我也要，當時的英文大約只有國小程度吧， 憑著一股傻勁支持自己往前走，在邁入機場通關道路上以及飛機落地時，強忍淚水默默啜泣，問自己為什麼要選擇來受罪，當時沒有答案，你問我學了什麼 ? 在我想放棄某件事時，就會想起當時的勇敢和努力克服弱懦 的小雞心。   也許我們在面對 挫折 時都想逃避，但其實只是需要時間等待，磨練後渡過後青春期，會找到較成熟的自己。   時間的禮物 研究指出隨時間和經驗的加成，可提升神經連結和認知能力，我們會變得更聰明和更有創意，認知行為的研究發現每個人都擁有兩種智力，流體智力 (fluid intelligence) 及晶體智力 (Crystallized Intelligence) 。流體 智力在早年 20 歲達高峰，隨生長曲線變化而獲得，邏輯歸納及演繹的能力；晶體智力是指在實踐中以習得的經驗為基礎的認知能力，職業的知識或業餘愛好的能力。 中年後晶體智力人就會持續上升。 時間真是老天爺給大家

  Upset plot 將集合視覺化，特別是當集合數大於 5 的時候， Upset plot 相較於 Venn plot 可以更清楚的呈現。 Upset plot 來自於 Venn plot 的變化， Venn plot 較常用於生物資訊呈現 ( 圖 1-3) ，但是往往會遇到集合數太多不易呈現的情況，從下圖可清楚看到當集合數為 4 的時候，畫面已經有些複雜，所以 Venn plot 的缺點就是當集合數過多時，畫面所呈現的資訊反而會造成視覺上的負擔，增加訊息解讀的困難性，失去視覺化的意義 — 方便閱讀，因此當集合數 ≥5 時不建議使用 Venn plot ，而後衍生出 Upset plot 。 Upset plot 優勢在於當集合數 ≥5 時可以清楚呈現資訊，不會造成視覺上的混亂。 2020 年影響全球的 COVID-19 ，在面對未知的流行病時沒有人可以確定真正有效的治療物，因此優先挑出具有高度可能性的藥物，嘗試用於治療病患，在高度不確定性的情況下會產生多種治療組合，這樣的情況就很適合採用 Upset plot 呈現 Real World 用藥資料，這裡有一篇發表於 CANCER DISCOVERY 的文章 ，這是一個很好的實務範例 ( 圖 4) ，以下擷取這篇 paper 的部份數據，簡單的做個 Upset plot 。 操作步驟 1. 選定主題，準備素材 以這篇文章中的數據來畫 Upset plot 圖 。開始執行前，需要先安裝 Upset plot 的套件。在 Window 環境下，開起命令提示字元，輸入 pip install upsetplot ，安裝完成後，就可進入繪圖步驟。   2. 繪製 Upset plot 這邊帶入 paper 中前 10 筆的數據。 from upsetplot import generate_counts from upsetplot import plot from upsetplot import from_memberships example = from_memberships([['Azithromycin','Hydroxychloroquine'], ['Hydroxychloroquine'

  歸人顧名思義就是將一個人多筆的資料整合，每人只留下 1 筆。   通常取得的資料都是原始資料，並未經過整理。例如手上有疑份顧客購物紀錄，裡面有每個顧客在這 1 年內的每筆消費紀錄，這是一份以每次消費紀錄為 1 筆的紀錄形式，所以一個人可以有多筆的消費紀錄。當我們想要知道這些消費紀錄源自於多少顧客的購買時，這時候就需要用到歸人的概念，將資料轉換為每一個人只有 1 筆資料的紀錄形式 ( 如下圖所示 ) 。 以 SAS 進行資料歸人 歸人留 1 筆消費紀錄 proc sort data =cost; by ID time; run ; /* 在規筆前依照 ID 跟消費日期做排序 */ data cost_1; set cost; by ID; if first.id; run ;   /* 保留第一筆資料 */   之前已經有針對 proc sort 的排序語法進行說明，有需要可參考這篇 文章 ， SAS 排序的設定值為升冪，也就是說每個人都會從最早那次的紀錄開始往後排序，所以用 first.id 就可以留下每個人最早那次的消費紀錄。 這邊也可以用排除重複的概念保留 1 筆資料 proc sort data =cost out =cost_2 nodupkey ; BY ID; run ; 利用 nodupkey ，將 ID 重複的資料刪除，僅保留每個 ID 第一次出現的該筆紀錄。   歸人累計所有消費金額 proc sort data =cost; by ID time; run ; data cost_1; set cost; by ID; if first.id then count= 0 ;/* 每個人第一筆資料都令 count=0*/ count+NT;/* 同 ID 累計 NT 數值 */ if last.id; run ;   除了要歸人以外，還要累計每個仁所有的消費金額，所以這邊就會創建一個 count 欄位，每一個人的第一筆 ID 令 count=0 ，在同樣 ID 時累加 NT 的數值，最後每個人保留最後一筆 ID ，也就是最後累計的總額。 以 Python 進行資料歸人 歸人留 1 筆消費紀錄 cost.sort_v