森林如何解锁所有蓝图

1. 森林如何解锁所有蓝图

森林如何解锁所有的蓝图呢？首先我们得去打怪，然后不断的解锁蓝图，再不断地把一些普通的合成高级的才能解锁所有的蓝图
游戏设定
《森林》是一款描述因为空难而迷失在丛林里的幸存者主角，如何在丛林里生存和如何在野人的进攻下免遭伤害的游戏。
游戏中玩家必须建造设施，探索世界，生存下去,游戏可以通过寻找主角的孩子"提米"或寻找救援来完成结局。玩家必须砍树建造营地，生火取暖，收集食物，甚至还可以种植农作物。玩家可以藏匿行踪躲避敌人，也可以用石块和木棒制作武器，与敌人正面交战。而玩家的敌人是一群野人和凶猛的怪兽，他们和正常人类不一样，会攻击玩家，且后期越来越强
玩家们所遭遇的野人拥有着原始的社会观念，虽然乍看之下仿佛没有什么太大的攻击力，不过却会集体进攻以及极快的攻击速度，玩家们必须在他们的进攻下制作各种武器和陷阱来防御。
同时丛林中还将会有日夜的变化，随着日夜不同，温度也会产生改变，玩家们必须收集树枝点火来防止自己的体温低下，或是为了觅食而在丛林里四处探查寻找。游戏中，随着玩家们在丛林时间拉长，各种野外求生技巧也将会变得更加纯熟（例如可以种植种子来制作食材等等），并可以选择适合场所作为自己的据点，或是架设陷阱来防止敌人入侵等等，同时游戏中还将会收录包括海岸线、天坑、雪山、洞窟、地底湖等各式各样的场所舞台登场。
在游戏中玩家扮演因为空难而迷失在丛林里的幸存者，生活于丛林内的恐怖诡异无脸人型生物将会展开追杀，而你所要做的就是设法逃生。这个无脸人型生物是一个在丛林里有着原始社会组织架构的团体行动生物，虽然乍看之下仿佛是普通人类，不过却会以惊人的高速展开攻击。在遇到它们时，玩家可以选择潜入并暗杀，或是使用自己制作的武器从正面干掉敌人。
玩家要在森林中生存就必须学会各种各样的生存技能，包括砍掉树木搭建帐篷，或是生起篝火用来保暖，搜寻食物以免主角被饿死，当然，玩家还可以自己种植食物来自给自足。

2. 森林图的详细解读是什么?

优化能源结构，减少化石燃料的使用，开发新能源，主动减少碳排放，倡导低碳经济，加强国际全作，植树造林，提高植被、覆盖率。 原因及其分析，人均生态足迹是由生态足迹主要由耕地足迹，草地足迹，林地足迹，渔业用地足迹和碳足迹组成的。 
森林图的介绍
森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。用以综合展示每个被纳入研究的效应量以及汇总的合并效应量。森林图展示了单个研究和Meta分析的效应估计值及可信区间。
每个研究都由位于干预效果点估计值位置的方块来代表，同时一条横线分别向该方块的两边延伸出去。方块的面积代表在Meta分析中该研究被赋予的权重，而横线代表可信区间通常为95%可信区间。
方块面积和可信区间传达的信息是相似的，但在森林图中两者的作用却不同。可信区间描述的是与研究结果相符的干预效果的范围，且能表示每个研究是否有统计学意义。较大的方块意味着较大权重的研究通常为可信区间较窄的研究，这些研究也决定了最终合并的结果。

3. 森林图的详细解读

在Meta分析汇总的结果中，最常见的两个图形就是森林图和漏斗图，但是笔者发现在实际的运用中，经常有人误读和误用这两个图形，从今天起，我讲具体介绍一下这两个图形的解读。
  
 1.森林图的定义：
  
 森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以 一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心 ，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的 效应量和可信区间 ，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是Meta分析中最常用的结果表达形式。
  
 2. 分类变量 中的森林图
  
  当某研究RR(OR,RD)的95％CI包含了1，即在森林图中其95％CI的横线与无效竖线相交时，可认为试验组发生率与对照组发生率相等，试验因素无效。 
  
  当某研究RR(OR,RD)的95％CI上下限均>1 ，即在森林图中，其95％CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在 无效线右侧 时，可认为试验组的发生率大于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件(如发病、患病、死亡等)时，试验组的试验因素会增加该不利事件的发生， 试验因素为有害因素(危险因素) ；若研究者所研究的事件是有益事件(如有效、缓解、生存等)时，试验因素会增加该有益事件的发生， 试验因素为有益因素 。
  
  当某研究的95％CI上下限均小于1 ，即在森林图中，其95％CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在 无效线左侧 时，可认为试验组的发生率小于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件(如发病、患病、死亡等)时，试验组的试验因素会减少该不利事件的发生， 试验因素为有益因素(保护因素) ；若研究者所研究的事件是有益事件(如有效、缓解、生存等)时，试验因素会减少该有益事件的发生， 试验因素为有害因素 。
  
 2  连续性变量 的森林图
  
 当某研究的95％CI包含了0，即在森林图中其95％CI横线与无效竖线(横坐标刻度为0)相交时，可认为试验组某指标的均数与对照组相等，试验因素无效。
  
 当某研究的95％CI上下限均大于0，即在森林图中，其95％CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线右侧时，可认为试验组某指标的均数大于对照组，若研究者所研究的指标是不利事件时，试验因素为有害因素(危险因素)；若研究者所研究的事件是有益事件时，试验因素为有益因素。
  
 当某研究的95％CI上下限均小于0，即在森林图中，其95％CI横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线左侧时，可认为试验组某指标的均数小于对照组，若研究者所研究的指标是不利事件时，试验因素为有益因素(保护因素)；若研究者所研究的事件是有益事件时，试验因素为有害因素。
  
 例如：下面的数据为R软件中自带的一个二分类数据，Fleiss93，阿司匹林预防心肌梗死的一个实验，其中研究的结局事件是死亡，结果如下图所示，我们发现结果落在了无效线的左侧，证明实验组的发生率小于对照组，也就是说，死亡率阿司匹林组不如对照组，因此可以认为阿司匹林对心肌梗死来说是一个保护因素。
                                          
 
  
 3. RevMan绘制 的森林图
  
 RevMan绘制的森林图，系统默认的研究事件是“不利事件”，如发病、患病、死亡等，即系统默认森林图横坐标的左侧为“favours treatment”，其横坐标的右侧为“favours control”也就是说，无论是二值变量的指标OR或RR，还是连续变量的指标WMD或SMD，RevMan绘制的森林图，只要其系统默认某个研究的95％CI的横线不与森林图的无效线相交且落在无效线左侧，可认为试验组的试验因素会减少不利事件的发生，试验因素为有益因素(保护因素)，即试验因素有效。
  
 如图1，表示某种手术并发症的发生率。并发症的发生率是不利事件，落在了左侧，不利于并发症的发生，因此是保护因素。
                                          
 但是，当研究的事件是“有利事件”(如生存率等)时，若需要在RevMan中绘制森林图，则应修改其系统默认值，即将横坐标的左侧修改为“favours control”，将横坐标的右侧修改为”favours treatment”。否则，采用系统默认值的森林图是错误的。图2 研究的事件是生存率，从结果中我们发现OR=1.35,95%CI: 1.15- 1.60，差异有统计学意义，认为实验组的发生率高于对照组的，但是在森林图中，我们发现点估计值，落在了右侧，显示应该是对照组的OR值大，显然与实际是不相符合的，因此我们应该纠正。如图3，是正确的森林图。
                                          
 
  
 4.其它类型的森林图
  
 累积森林图
  
 传统Meta分析只在某个时点进行一次综合分析，而累积Meta分析可以对各时点情况进行分析，按一定顺序排列累积Meta分析的结果，结合图示可以进一步反映研究结果的动态变化趋势，有助于尽早发现有统计学意义的干预措施：并且可用于评估各研究对综合结果的影响。
  
 例如，R软件中自带的数据进行累积Meta分析(Fleiss93)，如图1。
                                          
 
  
 图形解释：①按年代先后顺序累积分析后，RR点估计值及可信区间趋于稳定且有较好的变化趋势：②在选定检验标准下，可发现最初证实疗效具有统计学意义的时间为1976年；③大型研究(ISIS-2)加入进来后，对结果产生了彻底影响，不仅仅缩窄了可信区间的范围．增加了总体疗效估计的准确性，也使得结果有意义。
  
 敏感性分析的森林图
  
 前面介绍过敏感性分析，在这里不详述，举一个R软件自带数据的例子(Fleiss93)，展示一下敏感性分析的森林图，如图2。
                                          
 
  
 图形解释：总体的结果有统计学差异，但是当去掉ISIS-2这个研究的时候，我们发现总体的RR变得没有意义(RR=0.91,95%CI=0.82-0.91),证明我们的结果是不稳定的，我们应该重点讨论一下次结果，尤其是ISIS-2这个研究。
  
  亚组分析的森林图 
  
         此类森林图和普通森林图实际上没有什么区别，只是根据我们的分组的一些因素(地区、性别等)，把我们的研究分成了不同的亚组，然后分别进行探讨。我们也举一个R软件自带数据的例子(Fleiss93cont)，展示一下亚组分析的森林图，如图3。
                                          
 
  
 图形解释：总体的结果有差异性(固定效应模型)，以地区亚洲和欧洲做亚组分析。在亚组分析，欧洲组的有统计学差异，然而亚洲组并没有统计学差异。
  
 （转自360图书馆 ）
  
 （  炬业烽昙   http://www.360doc.com/content/17/1210/12/50665408_711778485.shtml ）