首页> 美国卫生研究院文献>Hogrefe OpenMind >Revealing the Joint Mechanisms in Traditional Data Linked With BigData
【2h】

Revealing the Joint Mechanisms in Traditional Data Linked With BigData

机译:揭示与大数据联系的传统数据的联合机制数据

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Recent technological advances have made it possible tostudy human behavior by linking novel types of data to more traditional types ofpsychological data, for example, linking psychological questionnaire data withgenetic risk scores. Revealing the variables that are linked throughout thesetraditional and novel types of data gives crucial insight into the complexinterplay between the multiple factors that determine human behavior, forexample, the concerted action of genes and environment in the emergence ofdepression. Little or no theory is available on the link between suchtraditional and novel types of data, the latter usually consisting of a hugenumber of variables. The challenge is to select – in an automated way– those variables that are linked throughout the different blocks, andthis eludes currently available methods for data analysis. To fill themethodological gap, we here present a novel data integration method.
机译:最近的技术进步已使通过将新型数据与更传统的数据类型相关联来研究人类行为心理数据,例如,将心理问卷数据与遗传风险评分。显示贯穿这些链接的变量传统和新颖的数据类型可让您对复杂的数据有至关重要的了解决定人类行为的多个因素之间的相互作用例如,基因和环境的协同作用萧条。关于这种联系之间的联系很少或没有理论可用传统的和新颖的数据类型,后者通常由庞大的变量数。挑战在于以自动化方式进行选择–贯穿不同块链接的那些变量,以及这排除了当前可用的数据分析方法。填补方法上的差距,我们在这里提出一种新颖的数据整合方法。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号