重复研究

knitr 的文档集成功能配合 git 的版本管理，真的是做可重复研究的一把好工具。作为搞前端的我，平时虽然不怎么碰 R，但看到这个组合还是忍不住想分享给你，是你做数据或统计相关的项目时，肯定会用得上。knitr 的代码嵌入能力蛮强，文档里直接写 R 代码，跑出来的结果一并展示，不用来回切换工具。搭配 RMarkdown，用起来跟写 README 一样顺手，响应也快，文档也清晰。git 就不用多说了，做前端也天天用，写文档、同步代码、回滚历史，一个都不少。如果你是第一次尝试配合 knitr 用，建议先搞清楚.Rmd文件的结构，再看看怎么配合git commit写好版本记录。我整理了一个入门指南

如何衡量机器学习研究的可重复性？目前关于可重复性的讨论大多基于直觉或假设，缺乏实证数据支持。发布代码是目前领域内常用的做法，但这不足以完全确保可重复性。为了量化可重复性，我们手动尝试复现了 1984 年至 2017 年间发表的 255 篇论文，记录了每篇论文的特征，并对结果进行了统计分析。 在复现过程中，我们没有参考作者提供的代码（如果有的话），以避免因代码与论文之间可能存在的差异而产生偏差。 本研究的目的是推动关于可重复性研究的量化讨论。这项工作并非试图对数据中所有潜在见解进行全面评估，改进协议、数据和解决偏差等方面仍需进一步研究。

《硕士论文：多重复制研究的统计分析》是关于科学研究中多重复制方法的深入探讨。在生物学和社会科学等领域，多重复制被广泛用于验证实验结果的可靠性和稳健性。本论文专注于如何利用统计工具评估和解释多重复制数据，提升科学研究的信度。主要涵盖统计显著性与p值的调整、效应量比较、Meta分析、贝叶斯分析、生存分析及重复事件数据处理、多重比较校正、数据可视化、模拟研究和R软件应用。

这是一个Matlab开发的演示程序，展示了如何创建一个重复按钮（ToggleButton）。该按钮的回调函数会持续执行，直到按钮再次被按下为止。

在数据库管理中，去重是个常见的需求。MySQL 了一些快速查询重复数据的方式，及时清理无效数据。比如，你可以用GROUP BY和HAVING来查找重复记录：SELECT Hname FROM newhouse WHERE region = 'fs' GROUP BY Hname HAVING COUNT(*) > 1;这条查询语句就能帮你找出区域为'fs'的所有重复房屋名称。想要查看某个数据是否重复，只需在WHERE子句中加上条件：SELECT id, Hname, Cdate FROM newhouse WHERE region = 'fs' AND Hname = '江滨花园';这样你就能

从姓名、性别和年龄的表中，只显示具有唯一姓名的数据记录。

使用sqlite时，为避免重复插入数据，可以采用以下方法：首先，创建唯一约束（UNIQUE CONSTRAINT）或主键（PRIMARY KEY）。其次，在插入数据前，通过SELECT查询确定是否存在相同记录。最后，使用INSERT OR IGNORE或INSERT ON CONFLICT语句来处理插入操作。这样可以有效防止重复数据的产生。

DISTINCT短语用于从结果表中移除重复记录。

部分字段重复数据删除： 查询重复数据：select 字段1, 字段2, count(*) from 表名 group by 字段1, 字段2 having count(*) > 1 完全重复数据删除： 查询重复数据：select * from 表名 group by 字段1, 字段2, ... having count(*) > 1 删除重复数据：delete from 表名 where rowid not in (select min(rowid) from 表名 group by 字段1, 字段2, ... having count(*) > 1)

方法一：- 创建临时表，仅包含去重后的数据。- 删除原表，重命名临时表为原表名。方法二：- 在原表上添加主键或唯一索引，使用 ALTER IGNORE 语句忽略重复记录。方法三：- 直接删除重复数据。使用 JOIN 语句匹配重复记录，仅保留主键较大的记录。