桑峰

天阴阴的，白鞋显得更加白了。草地虽然乱糟糟的，但因为表面是潮湿的，所以也挺有质感的。

TryCatch in R

单样本设计 # 单样本的z检验 # 统计量计算公式：\(z_{obt}=\frac{\overline{X}_{obt}-\mu}{\sigma/\sqrt{N}}\).

Add a new row into a empty tibble in R # There is a simple example below.

阿尔茨海默（AD）是一种高度异质性的疾病，即在临床表现和神经生物标记上表现为显著的个体差异。这些差异包括遗传基础、症状表现、发病年龄、发病轨迹和严重程度、生物标记物、合并症和脑萎缩模式。然而传统的统计分析聚焦于组水平的平均情况。其背后基本的统计假设是AD以相同的方式影响不同的患者。然而，为了实现AD的精准医疗，我们需要超越平均的视角，并且设计统计方法来反应个体水平上的异质性。神经解剖标准化建模可以依据一个期望的正态分布/随时间变化的轨迹提供个体水平上的统计推断。在本研究中，研究者利用一个最近实现的规范化建模框架，层级贝叶斯回归，分析了1）不同个体患者在离群值分布上的神经解剖变异性；2）定量地分析了被试间不相似性的组间差异；3）建立了神经解剖离群值和认知表现和AD生物标记物之间的关系；4）并且探究了离群值的数量是否与随后从MCI到AD的转化有关。