异质性分析(最近很火的web3是什么)

异质性分析，最近很火的web3是什么？

Web3火热出圈，虽然吸引了很多人关注，但你若真正的去问他什么是web3？他可能只会蹦出几个诸如元宇宙、比特币等等这样的热门名词。那么，真正的web3到底是啥呢？

想要知道web3是啥，我们还得从web1说起。

web1时代，我们只能被动获取内容

web1诞生于上世纪90年代，当时互联网刚刚普及，在这个时代，用户只能被动的浏览文本与图片内容。主要代表是新浪、搜狐等几个大的门户网站为代表的，你上网只能看这些平台生产的信息，内容和收益也归属这些平台。

web2时代，我们不仅可以获取内容，还可以主动创造内容

web1产生后，很快被web2拍在了沙滩上。web2时代就是我们现在所处的时代，现在的我们不仅可以获取内容，还可以把自己创造的内容上传，与人互动社交，共建一个繁华的生态。比如你可以在抖音发视频，也可以在其他平台发文字图片等内容分享。

这大大丰富了我们的生活，但是代价就是我们的账户数据都是归各平台所有，就算你账号做得再大再有影响力，也可能一秒钟消失不见，比如一些流量网红。

因为，在你注册的几乎任何一个平台的协议里，都标明你只有数据的使用权，而没有所有权。这也意味着，你的qq号、微信号、美团号等等几乎所有平台账号，理论上都可以随时被平台收回。同时你在这些平台上的行为数据，也成了这些平台独有变现的资产。比如你去过哪里，中午点过啥外卖，最近搜索了什么关键词，都会成为他们对用户分析的数据标本，大数据杀熟随处可见。这让我们在这些平台面前就像裸奔。

web3时代，我们不仅可以获取内容，还可以主动创造内容，身份唯一数据保密，对自己的数据拥有绝对控制权

其实由于我们还未完全进入web3时代，所以没有明确的定义。但是，目前普遍看法是：

基于区块链技术的去中心化系统，其核心是利用区块链技术、加密货币 、非同质化代币（NFT）将权利交还给用户。

web3有以下几个原则：

Web3 是去中心化的：大部分互联网不是由中心化实体控制和拥有的，而是由构建者和用户分配所有权。Web3 无需许可：每个人都有参与 Web3 的平等权限，没有人被排除在外。Web3 具有原生支付功能：它使用加密货币进行线上消费和汇款，而不是依赖传统银行或第三方支付机构过时的基础设施。Web3 无需信任：它通过激励措施和经济机制运转，而不是依赖受信任的第三方。

在web2里，我们的数据是归各个平台所有，而且每个平台都要单独注册一个账号，很麻烦且不安全。

而在web3，你的身份是唯一的，不需要再像现在这样每个平台都要重新注册一个账号，你的一切账号数据都归你个人所有，你的信息是绝对保密的，除非你通过口令授权他人进行更改。

web3将提供一个更加以用户为中心的环境，基于web3理念，目前最典型的生态组成就是元宇宙、数字货币和NFT商品了，在web3时代，你的一个典型行为就是进入元宇宙，通过加密货币购买一件世界上独一无二的NFT商品。

NFT商品你可以理解为数字收藏品，包括一段文字，一张图，甚至只是一个虚拟头像。

比如最近，王家卫的一段NFT作品《一刹那》，就被拍出428万的高价

目前我们才刚开始用 Web3 创建更美好的互联网，但随着我们持续改进它的基础设施，互联网的未来看起来一片光明。

meta分析几篇文献可以做亚组分析？

亚组分析后异质性大，还可以做meta回归。 meta分析（荟萃分析）是对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法，用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括，以提供量化的平均效果来回答研究的问题。广义上的Meta指的是一个科学的临床研究活动，指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程；狭义上的Meta指的是一种单纯的定量合成的统计学方法。 主要步骤：1、明确简洁地提出需要解决的问题；2、制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验；3、确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献；4、资料选择和提取，包括原文的结果数据、图表等；5、各试验的质量评估和特征描述；6、统计学处理；7、结果解释、作出结论及评价；8、维护和更新资料。

sena分析方法？

研究背景：诊断试验(diagnostic test)的评价方法始终是生物统计研究领域的热点。Youden指数是诊断试验评价领域应用最多的综合性评价指标之一。然而,最早提出的Youden指数并未考虑灵敏度和特异度关联的真实情况,亦未有配对设计的对应方法。为此,本人和导师等于2015年提出了基于灵敏度与特异度关联的Youden指数统计推断方法(以下简称“改进Youden指数方法”),并提出了配对诊断试验Youden指数的统计推断方法,解决了Youden指数应用中存在的上述问题。新的统计推断方法较原有方法对Ⅰ类错误的控制更好,同时具有更高的检验效能,也更符合应用中的实际。目前,我们所提出的方法对应的样本量估计方法和Meta分析方法尚未见报道。这两类方法的产生无疑对诊断试验应用领域具有重要意义,对诊断试验评价的方法学研究亦有重要贡献。研究目的：针对单样本、两独立样本和配对样本三种设计,在已经建立的改进Youden指数方法的基础上,提出相应的样本量估计方法。针对单样本、两独立样本和配对样本三种设计,在考虑是否存在异质性的条件下,建立改进Youden指数方法的meta分析方法。方法：本研究所有工作均在同一个诊断试验的灵敏度与特异度关联假设下进行,灵敏度和特异度均服从二项分布。本研究所有工作,均考虑诊断试验设计中单样本,两独立样本和配对样本三种设计。1.对于样本量估计,在前期工作的基础上,根据近似正态检验样本量估计的基本原理,通过数学推导,得到三种设计下样本量估计方法。通过Monte Carlo模拟,考察所提出样本量估计方法的检验效能,同时探讨配对设计中,因配对产生关联性对样本量估计的影响。2.对于合并效应量估计,在前期工作的基础上,考虑meta分析中纳入研究间存在异质性和不存在异质性两种情况。对于不存在异质性的情况,采用固定效应模型,并考虑以Mantel Haenszel法,最小二乘法,极大似然法等三种方法进行效应量合并；对于存在异质性的情况,采用随机效应模型,并考虑以DerSimonian-Laird法进行效应量合并。通过Monte Carlo模拟,考察不同模型下,不同加权方法所得合并效应量置信区间的覆盖率,研究其统计学性能。结果：1.改进Youden指数方法的样本量估计对单样本Youden指数(J),设灵敏度为Sen,特异度为Spe, Var(*)为方差,诊断试验中病例组样本量为n1,对照组样本量为n0,且有n0/n1=r,总样本量为N。同时设检验水准为α,Ⅱ类错误为β,检验效能为1-β,采用双侧检验(以下样本量估计的设定均仿此)。根据前期研究的结果,已知：Var(J)= Sen2Var(Spe)+Spe2Var(Sen)基于近似正态检验及其样本量、方差及Ⅰ/Ⅱ类错误的关系,得到病例组样本量的估计为：进而,由n0/n1=r可以得到对照组样本量的估计和总样本量的估计。对两独立样本诊断试验,设两个独立的Youden指数之差为DJ。其中,第i个诊断试验的Youden指数为Ji,病例组样本量为ni1,对照组样本量为ni0,总样本量为Ni。设,n10=r1n11,n21=r2n11,n20=r3n11。根据前期研究的结果,已知：基于近似正态检验及其样本量、方差及Ⅰ/Ⅱ类错误的关系,得到其中一个诊断试验病例组样本量的估计为：进而,根据两个诊断试验各病例组与对照组样本量的关系,可以得到各个诊断试验对照组样本量的估计和总样本量的估计。对配对样本诊断试验,设配对的Youden指数之差为DJ,诊断试验中病例组样本量为n1,对照组样本量为n0,且有n0/n1=r,总样本量为N。其中,第i个诊断试验的Youden指数为Ji。根据前期研究的结果,已知：基于近似正态检验及其样本量、方差及Ⅰ/Ⅱ类错误的关系,令：得到病例组样本量的估计为：进而由n0/n1=r可以得到对照组样本量的估计和总样本量的估计。Monte Carlo模拟的结果显示,基于改进Youden指数方法,本研究所提出的单样本、两独立样本和配对样本的样本量估计方法,其检验效能稳定,始终控制在设定的检验效能附近,样本量估计结果可靠,可以满足实际应用的要求。2. Youden指数meta分析方法在不存在异质性时,考虑固定效应模型,采用三种加权方法进行合并效应量估计。(1)基于Mantel Haenszel法(MH法)的合并效应量估计a.对单样本诊断试验,设meta分析纳入的第i个诊断试验的MH法权重为WMHi,其病例组样本量为ni1,对照组样本量为ni0,灵敏度为Seni,特异度为Spei, Youden指数为Ji,其合并效应量为JMH,则其权重：则基于MH法加权的单样本Youden指数的合并效应量为：其合并效应量的方差为：其(1-α)%置信区间为：b.对两独立样本诊断试验,设meta分析纳入的第i个研究的权重为WMHi,其中一个诊断试验的病例组样本量为ii1,对照组样本量为ni0,其灵敏度为Seni1,特异度为Spei1, Youden指数为Ji1,;另一个诊断试验的病例组样本量为mil,对照组样本量为mi0,其灵敏度为Seni2,特异度为Spei2; Youden指数为Ji2,两个Youden指数之差为DJi,其合并效应量为DMH,则其权重：则,基于MH法加权的两样本Youden指数之差的合并效应量为：其合并效应量的方差为：其(1-α)%置信区间为：c.对配对样本诊断试验,设meta分析纳入的第i个研究的权重为WMHi,病例组样本量为ni1,对照组样本量为ni0,其中一个诊断试验的灵敏度为Seni1,特异度为Spei1, Youden指数为Ji1；另一个诊断试验的灵敏度为Sena,特异度为Spei2; Youden指数为Ji2,两个Youden指数之差为DJi,其合并效应量为DMH,则其权重：其基于MH法加权的配对样本Youden指数的合并效应量为：其合并效应量的方差为：其(1-α)%置信区间为：(2)基于最小二乘法(逆方差法)法的合并效应量估计a.对单样本诊断试验,设meta分析纳入的第i个诊断试验的最小二乘法权重为WLSi,其病例组样本量为ni1,灵敏度为Seni,特异度为Spei, Youden指数为Ji,其合并效应量为JLS,则：基于最小二乘法加权的单样本Youden指数的合并效应量为：其合并效应量的方差为：其(1-α)%置信区间为：b.对两独立样本诊断试验,设meta分析纳入的第i个研究的最小二乘法权重为WLSi,其中一个诊断试验的灵敏度为Seni1,特异度为Spei1, Youden指数为Ji1；另一个诊断试验的灵敏度为Seni2,特异度为Spei2;Youden指数为Ji2,两个Youden指数之差为DJi,其合并效应量为DLS,则其权重：基于最小二乘法加权的两独立样本Youden指数差的合并效应量为：其合并效应量的方差为：其(1-α)%置信区间为：c.对配对样本诊断试验,设meta分析纳入的第i个研究的最小二乘法权重为WLSi,设其中一个诊断试验的灵敏度为Seni1,特异度为Spei1, Youden指数为Ji1,;另一个诊断试验的灵敏度为Seni2,特异度为Spei2; Youden指数为Ji2,两个Youden指数之差为DJi,其合并效应量为DLS,则：基于最小二乘法加权的配对样本Youden指数的合并效应量为：其合并效应量的方差为：其(1-α)%置信区间为：(3)基于极大似然法(ML法)的合并效应量估计方法极大似然法所得合并效应量及其方差的估计无显式。a.对单样本诊断试验,在固定效应模型下,设meta分析纳入的第i个诊断试验病(共k个)其灵敏度为Seni,特异度为Spei, Youden指数为Ji,其合并效应量为JML,建立对数似然方程：求偏导数,并令其值等于0后得到方程组：解上述方程组即可得到Youden指数的合并效应量及其方差的估计。根据对数似然函数的Fisher信息矩阵的逆矩阵,可以解出其合并效应量方差的估计值。b.对两独立样本和配对样本Youden指数的合并效应量,设meta分析纳入的第i个研究,其中一个诊断试验的灵敏度为Seni1,特异度为Spei1, Youden指数为Ji1,;另一个诊断试验的灵敏度为Seni2,特异度为Spei2; Youden指数为Ji2,两个Youden指数之差为DJi,其合并效应量为DML,建立对数似然方程：求偏导数后得到：对方程组求解即可得到合并效应量的极大似然估计值。根据对数似然函数的Fisher信息矩阵的逆矩阵,可以解出其合并效应量方差的估计值。虽然两独立样本和配对样本的方程是一致的,但是其Fisher信息矩阵截然不同。两独立样本设计下,微分算子中两个随机变量的下标不同时,其元素值为0,而对于配对样本设计,其Fisher信息矩阵所有元素均为非0元素。在存在异质性时,考虑随机效应模型,采用DerSimonian-Laird法(DL法)进行效应量估计。a.对单样本诊断试验,设meta分析纳入的第i个诊断试验在固定模型下最小二乘法(逆方差法)的权重为WLSi,其灵敏度为Seni,特异度为Spei, Youden指数为Ji,其合并效应量为JDS,设异质性方差为τ2,则,随机效应模型下的权重矿为：单样本Youden指数的合并效应量为：其方差Var(JDS)的估计为：其(1-α)%置信区间为：b.对两独立样本诊断试验,设meta分析纳入的第i个研究的在固定效应模型下最小二乘法权重为WLSi其灵敏度为Seni1,特异度为Spei1, Youden指数为Ji1,;另一个诊断试验的病例组样本量为mi1,对照组样本量为mi0,其灵敏度为Seni2,特异度为Spei2; Youden指数为Ji2,两个Youden指数之差为DJi,其在随机效应模型下的权重为矿,合并效应量为DDS,设异质性方差为产,则其权重为：随机效应模型下两独立样本Youden指数差的合并效应量为：其方差Var(DDs)的估计为：其(1-α)%置信区间为：c.对配对样本诊断试验,设meta分析纳入的第i个研究在固定效应模型下的最小二乘法权重为WLSi,其中一个诊断试验的灵敏度为Seni1,特异度为Spei1, Youden指数为Ji1,;另一个诊断试验的灵敏度为Seni2,特异度为Spei2; Youden指数为Ji2,两个Youden指数之差为DJi,其载随机效应模型下权重为矿,合并效应量DDS,则其权重为：随机效应模型下配对样本Youden指数差的合并效应量为：其方差Var(DDS)的估计为：其(1-α)%置信区间为：Monte Carlo模拟结果显示,在固定效应模型下,Mantel Haenszel法得到的置信区间覆盖率稳定在95%水平周围,效果最为理想；极大似然法得到的置信区间,覆盖率水平略低,但仍处在可以接受的水平内；最小二乘法得到的置信区间覆盖率不理想,且覆盖率随纳入研究数变化的趋势有问题。在随机效应模型下,DerSimonian-Laird法所得的置信区间覆盖率差,且随着纳入研究数的增加而下降。结论：本研究在灵敏度和特异度关联条件下,针对诊断试验的三种常见类型,建立了基于改进Youden指数方法的样本量估计方法和meta分析方法。结果表明,三种样本量估计方法均具有良好的统计性能,可以符合实践的要求。对于Meta分析效应量合并方法,在纳入研究间不存在异质性时,基于Mantel Haenszel法或者极大似然法得到的合并效应量,统计性能良好,均可满足实际应用的要求；在纳入研究存在异质性时,本研究所提出效应量合并方法统计性尚不理想,有待深入研究做进一步研究。

sdp理论是什么？

SDP是企业的核心竞争力的重要构成因素，它具有非常明显的异质性和专有性。

简介

基本介绍

SDP其他含义

战略数据规划(Strategy Data Planning) SDP

SDP是企业的核心竞争力的重要构成因素，它具有非常明显的异质性和专有性。

目录

基本介绍

按照詹姆斯 马丁（James Martin）的观点，企业要搞信息化，首要任务应该是在企业目标的指导下做好企业战略数据规划(strategy)。 马丁总结了信息系统开发的经验与教训，创造性的发现企业数据处理中一个基本规律，级数据类和数据之间内在的联系是相对稳定的，而对数据处理业务流程和步骤是经常变化的。

SDP 工作的开展应该有核心设计小组（Core Design Group，CDG）来 ，CDG将得到企业内各个用户部门的帮助，并从用户部门选取一些主要人员(用户分析师)参加到设计小组中来。对于一个中等规模的企业，CDG应包括数据处理管理里人员、系统分析领导者、资源管理人员、财务总监、业务经理、客户服务经理等。

SDP方法采用自顶向下进行全局规划，自底向上进行详细设计，设计是规划的延伸。

群体决策有哪些优点？

1.个体决策：

优点：

第一，它能使人们对事物感知得更迅速、更有效；

第二，有助于使人们透过事物的表面现象抓住事物的本质；

第三，有助于人们从不完全的情报中获取重要的变化信息；

第四，有助于人们形成决心，作出果断而大胆的选择。

缺点：容易使人们在情况发生变化时固守过时的观点，因循守旧，错失成功的良机，以及固执先入为主的成见等。

2.群体决策：

优点：

第一，群体决策能较好地保证决策结果的合理性和正确性。

第二，群体决策具有较好的执行性。

第三，群体决策往往更富于创造性。

缺点：

第一，决策的时间较长。群体决策有多个人参加，自然其意见也会纷繁多样，群体决策要达成统一的意见，一般要花去较多的时间去统一认识，所以会使决策的时间延长，在特别紧急的关头，还可能会由此而贻误良机。

第二，决策无明确的负责人，容易造成无人对决策后果负责的局面。 群体决策是为充分发挥集体的智慧，由多人共同参与决策分析并制定决策的整体过程。

其中，参与决策的人组成了决策群体。

决策是在一定历史阶段产生并发展起来的，体现着时代的特征。

随着环境的变化，决策也日益呈现出一些新的特点，其中最典型的就是群体决策受到重视并获得迅速发展