arm64 cneg
时间: 2024-08-20 18:03:14 浏览: 56
ARM64架构是ARM公司开发的一种64位处理器架构,也被称为AArch64,是基于ARMv8架构的,它在性能和功能上相比于早期的32位ARM架构有了显著的提升。ARM64架构广泛应用于移动设备、服务器、嵌入式系统等领域。
关于“cneg”这个词,它并不是ARM架构中的一个术语,也不是一个常见的技术缩写。因此,如果“cneg”是某个特定上下文中的术语或者是某个特定技术、库、命令或组件的名称,那么它可能不在ARM官方文档或通用的技术词汇中。您可能需要提供更多的上下文信息以便于给出更准确的解释。
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相关问题
单因素回归后,如何绘制森林图
森林图(Forest plot)是用于展示单因素回归结果的一种图形,其中每个条形代表一个变量,条形的长度表示该变量的效应大小,而置信区间(CI)则用线条表示。以下是绘制森林图的一些步骤:
1. 将回归结果按照效应大小进行排列,最小的在底部,最大的在顶部。
2. 为每个变量绘制一个条形,条形的长度表示效应大小。可以使用横线或点来表示效应的置信区间(CI)。
3. 如果你的数据集包含多个组别或子样本,可以为每个组别或子样本绘制一个条形,并将它们按照效应大小排列。
4. 如果你想要绘制森林图并比较多个模型或变量,可以使用不同的颜色来区分它们。
下面是一个使用 R 语言绘制森林图的示例代码:
```
library(metafor)
# 读入数据
data(dat.bcg)
dat <- dat.bcg
# 进行回归分析
res <- rma(ai=tpos, bi=tneg, ci=cpos, di=cneg, data=dat)
# 绘制森林图
forest(res, slab=paste(dat$author, dat$year, sep=", "), xlim=c(-6, 10), at=log(c(0.05, 0.25, 1, 4)), ilab=cbind(dat$tpos, dat$tneg, dat$cpos, dat$cneg), ilab.xpos=c(-2, -1, 1, 2), cex=0.8, ylim=c(-2, 22))
```
该代码使用了 `metafor` 包中的 `forest` 函数来绘制森林图。其中,`res` 是回归分析的结果,`slab` 是每个变量的标签,`xlim` 和 `ylim` 分别设置了 X 和 Y 轴的范围,`ilab` 和 `ilab.xpos` 分别设置了每个条形上方的标签和它们的位置,`cex` 设置了标签的大小。你可以根据自己的数据和需要调整这些参数。