r语言ggplot2

Cox比例风险回归（Cox ProportionalHazards Model） 到底选用哪种回归分析 r到底选择哪种回归分析 r选择生存分析还是cox分析

(74条消息)Cox与KM生存分析及结果解读不同的生存分析方法单因素和多因素生存分析的比较kmcox回归分析差异_YoungLeelight的博客-CSDN博客(74条消息)第二十八讲R语言-Cox比例风险模型
YoungLeelight·2022-12-09 21:36

R语言进行COX时变系数模型（含时间依存协变量的Cox回归模型）

我们在临床研究中，经常要研究疾病与生存率的关系，cox回归是用得比较常见的模型之一。Cox比例风险模型依赖于风险随时间变化的假设（PH假设），意思是协变量对结局的影响随着时间变化是固定的。然而现实中常有不满足于PH假设的情况。如文章：All-causeandcause-specificmortalityassociatedwithdiabetesinprevalenthemodialysispat
天桥下的卖艺者·2022-12-09 21:35

多变量COX回归 R语言

library("survival")library("survminer")res<-coxph(Surv(Survival_time,Death)~cluster_0+cluster_1+cluster_2+cluster_3+cluster_4+cluster_5+cluster_6+cluster_7+cluster_8+cluster_9+cluster_10+cluster_11+cl
junjian Li·2022-12-09 21:35

r语言调查数据

1、收集2012-2018年郑州市和新乡市的高中毕业生人数和本科生毕业人数，制作表格。新乡市数据：郑州市数据：1、2分别完成新乡市、郑州市2012-2018年度研究生、本科生、高中毕业生信息的箱线图；确认有无异常数据；library(‘xlsx’)file<-“D:/zuoye-r/3大作业/新乡市.xlsx”file2<-“D:/zuoye-r/3大作业/郑州市.xlsx”excel1<-rea
婷婷呀~·2022-12-09 20:41

r语言回归分析_R语言简单线性回归分析

数据来源：榛果民宿爬虫数据根据之前初步可视化得到的数据，我们认为，可以对月流水~价格，月流水~入住率之间的关系进行线性回归分析：在此，我们还是要对其他因素进行相关关系的分析，以验证之前的结论是否正确。对于非数值型，即逻辑型元素，我们会用逻辑回归分析来解决。1.年龄-价格2.>cor(data[,2],data[,3])3.[1]0.16946744.年龄-入住率5.>cor(data[,2],da
weixin_39870155·2022-12-09 20:10

多元统计分析及R语言建模（第四版）--第四章多元相关与回归分析及R使用课后习题

1.一家保险公司想了解其总公司营业部加班时间与签发的新保单数目之间的关系，经过10周时间，收集了每周加班工作时间y（小时）和签发的新保单数目x（张）。ee4.1=read.table("clipboard",header=T)ee4.1plot(ee4.1,main='散点图',xlab='保险单数',ylab='工作时间')cor(ee4.1)lm4.10.05，说明x与y没有显著的线性关系（3
一个人的牛牛·2022-12-09 20:09

使用R语言进行一元回归

使用R语言进行一元回归我们通过一个例子来介绍通过R语言进行一元回归的方法例子：为研究某实验过程中，温度x（℃）对产品得率（%）的影响，测得数据如下：温度x（℃）100110120130140150160170180190
melicent114·2022-12-09 20:09

【多元统计分析及R语言建模】第一章第 多元统计分析的概述

文章目录多元统计分析及R语言建模引言：第1章多元统计分析的概述1.1多元统计分析简介1.2多元统计分析用途1.3多元统计分析内容1.4统计软件及其应用1.5R语言及系统设置1.6R语言包及其使用02R语言软件的下载与安装
筝湘湘·2022-12-09 20:39

8、用R语言进行回归分析

OLS模型：最小二乘法模型8.1回归的多面性略8.2OLS回归8.1简单线性回归#8.2.2简单线性回归dt<-womenfit<-lm(weight~height,data=dt)#先y后xsummary(fit)plot(dt$height,dt$weight)#先x后yabline(fit)#回归线8.2多项式回归#8.2.3多项式回归##y可能不止和x相关呢？还可能和x^2相关呀fit2<
走走停停1316·2022-12-09 20:08

R语言之多元线性回归xt3.11

第3章多元线性回归3.11研究货运总量y（万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2（亿元）、居民非商品支出x3（亿元）的关系。数据见表3-9。（1）计算出y，x1，x2，x3的相关系数矩阵。（2）求出y与x1，x2，x3的三元线性回归方程。（3）对所求的方程做拟合优度检验。（4）对回归方程做显著性检验。（5）对每一个回归系数做显著性检验。（6）如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除，重
princess yang·2022-12-09 20:37

R语言之违背基本假设的几种情况xt4.16

第4章违背基本假设的几种情况4.16对第3章思考与练习中第11题做异常值检验。研究货运总量y（万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2（亿元）、居民非商品支出x3（亿元）的关系。解：（1）建立y与x1，x2，x3的三元回归方程，分别计算普通残差，学生化残差，删除残差，删除学生化残差，中心化杠杆值，库克距离。#第1次异常值检验-----data3.113，因而根据删除学生化残差诊断认为第6个数
princess yang·2022-12-09 20:37

R语言回归分析

分享一些简单快速上手的回归分析中的一些相关内容，内容来自《R语言实战》。
解决问题cv·2022-12-09 20:06

基于R语言的回归分析实现

目录1.一元线性模型1.1绘制散点图1.2回归参数的估计1.3回归方程的显著性检验1.4线性模型常用函数2.软件实现2.1绘制散点图2.2计算回归2.3做预测2.4残差分析2.5回归诊断分析3.多元线性模型3.1模型建立3.2代码实现3.3做预测3.4残差分析3.5回归诊断分析1.一元线性模型一元线性模型一般用于描述因变量随自变量之间的线性模型一般为：其中，表示Y随X的变化而线性变化的部分;是随机
「已注销」·2022-12-09 20:05

[数理统计-逐步回归]国内旅游收入回归

本文借助R语言，通过逐步回归分析近年来国内旅游收入与多个因素的相关关系，并通过显著性检验对解释变量进行取舍，最终得到关于国内旅游收入的回归方程，借此对旅游业的发展势头进行后验性的预测。
lvsolo·2022-12-09 20:04

多元统计分析及R语言建模（王斌会）第三第四章答案

3)要了解学校毕业生起始工资的变化是否能用学生的平均成绩点数(GPA)和毕业时的年龄来解释。表4-7为某学校办公室提供的样本数据。表4-7某学校学生起始工资、GPA及年龄数据GPA年龄起始工资2.953.403.203.103.052.753.152.7522232725232826262550028100282002500022700225002600023800（1）试做回归模型并解释各系数;
my0214163·2022-12-09 20:32

R语言——实验一：回归分析

一元线性回归实验绘制散点图，并判断身高与体重之间是否大致呈线性关系答：是利用R编程，计算身高和体重之间的相关系数；利用R编程，求解回归方程系数，并在身高与体重的散点图中显示该回归直线；利用R编程，估计随机误差的方差б²的值；本次实验难点：多元线性回归需要的储备知识：矩阵与数组（1）构建矩阵以及按顺序排列>xx[1]1234567891011121314151617181920>mmmm[,1][,
念衢·2022-12-09 20:01

R语言多元线性回归模型分析 习题

一、要了解学校毕业生起始工资的变化是否能用学生的平均成绩点数（GPA）和毕业生的年年来解释。下表为某学校办公室提供的样本数据。二、研究货运总量（万吨）与工业总产值x1（亿元）,农业总产值x2（亿元），工业总产值x3（亿元）的关系。有关数据见表：一、要了解学校毕业生起始工资的变化是否能用学生的平均成绩点数（GPA）和毕业生的年年来解释。下表为某学校办公室提供的样本数据。1.试做回归模型并解释各系数；
冷-风-吹·2022-12-09 20:31

R语言 1:2 1:n 倾向性评分匹配法PSM 一个病例多个对照 MatchIt包

MatchIt包进行倾向性评分匹配法(PropensityScoreMatching,PSM)主要是1：N匹配。一个病例对应2个对照等。MatchIt包帮助文档MatchIt.pdf1：1匹配也可以参考逆概率加权笔记IPTW结果分析采用条件logistic回归#--------PSM1:N----------#加载包library(MatchIt)#加载数据data<-read.csv("Matc
qsub·2022-12-09 18:21

R语言 各种logistic回归 普通 条件 IPTW

#【普通logistic回归】library(reportReg)Match$SYPL<-as.factor(Match$SYPL)model0=glm(zq101~SYPL,data=Match,family=binomial(),)reportReg(model0)summary(model0)#【IPTW的logistic回归】data$SYPL<-as.factor(data$SYPL)m
qsub·2022-12-09 18:51

r语言ggplot画两条曲线_基于逆概率加权的生存曲线校正 R语言

不过今天我要教大家如何用R语言实现上图。install.packages("IPWsurvival")library(IPWsur
weixin_39840616·2022-12-09 18:20

seer文献_SEER数据库文献学习4：倾向评分匹配

之前文章，讲到R语言实现倾向性评分匹配，今天学习一篇文章，同样发表在2019年转化医学杂志上，比较了放疗在化生乳癌metaplasticbreastcancer(MBC)这一特殊类型人群中作用，思路清晰
赵智沉·2022-12-09 18:19

R语言进行逆概率加权评估竞争风险事件累积发生率（cif）并绘制累积置信区间图

竞争风险事件就是指在临床事件中出现和它竞争的结局事件，这是事件会导致原有结局的改变。比如我们想观察患者肿瘤的复发情况，但是患者在观察期突然车祸死亡，或者因其他疾病死亡，这样我们就观察不到复发情况了，这种情况下不能把缺失数据仅仅当做右删失处理，这样的话会造成数据的估值错误。本期介绍一下Rcmprskcoxmsm包使用逆概率加权方法来估计边际结构模型下竞争风险事件的因果关系的治疗效果，还估计潜在结果的
天桥下的卖艺者·2022-12-09 18:14

R语言绘制逆概率加权后的基线表

基于PS（倾向评分）的逆概率加权(IPTW)法首先由Ｒosenbaum作为一种以模型为基础的直接标准化法提出，属于边际结构模型。简单来说，就是把许多协变量和混杂因素打包成一个概率并进行加权，这样的话，我只用计算它的权重就可以了，方便了许多。那么，如何将多个协变量的影响用一个倾向评分值来表示呢?即如何估计倾向评分值呢?根据Rosen-baum和Rubin的定义:倾向评分值为在给定一组协变量(Xi)条
天桥下的卖艺者·2022-12-09 18:44

R语言3组患者倾向性评分匹配（PSM）

倾向评分匹配（PropensityScoreMatching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（ObservationalStudy）的数据，在SCI文章中应用非常广泛。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bias）和混杂变量（confoundingvariable）较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的比较。为什么需要做倾向
天桥下的卖艺者·2022-12-09 18:44

基于R语言逆概率加权(IPTW)并行生存曲线分析

经我自己总结，做R语言逆概率加权(IPTW
天桥下的卖艺者·2022-12-09 18:14

基于R语言3组以上倾向评分逆概率加权(IPTW)

基于PS（倾向评分）的IPTW法首先由Ｒosenbaum作为一种以模型为基础的直接标准化法提出，属于边际结构模型。简单来说，就是把许多协变量和混杂因素打包成一个概率并进行加权，这样的话，我只用计算它的权重就可以了，方便了许多。那么，如何将多个协变量的影响用一个倾向评分值来表示呢?即如何估计倾向评分值呢?根据Rosen-baum和Rubin的定义:倾向评分值为在给定一组协变量(Xi)条件下，研究对象
天桥下的卖艺者·2022-12-09 18:11

Stan：一种统计学建模语言

基于Stan概率编程语言开发统计模型进行MCMC采样基于变分推理的近似贝叶斯计算基于正则项的极大似然函数的优化方法Stan提供Python和R语言安装包，Stan可以自动化实现统计学模型转化为C++代码的功能
Linux基金会AI&Data基金会·2022-12-09 18:39

全流程基于最新导则下的生态环境影响评价技术方法及图件制作

生物多样性测定：样方实测及R语言分析1、样方实测生物多样性：流程及要求2、利用R语言分析生物多样性：物种多度分布模型、α、β、γ多样性指数及可视化分
PhyliciaFelicia·2022-12-09 13:21

箱线图应该怎么用？

二、R语言里面的boxplot的example，拿来跟大家分享。这
亦北辰·2022-12-09 10:44

R语言NLP案例：LDA主题文本挖掘优惠券推荐网站数据

相关视频：文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据时长12:59数据这些数据是从Groupon网站的纽约市区域获得的。网站外观
拓端研究室TRL·2022-12-09 09:00

R语言 K-折交叉验证 十折交叉验证 数据集的等分 随机森林回归为例

本文实现了R语言构建随机森林模型并且进行K-折交叉验证。K-折交叉验证即将原始数据分成K等分，每次选择1份作为测试集，另外k-1份为训练集进行建模，最终精度为k次建模精度的均值。
Meterwalon·2022-12-09 08:15

高级转录组调控分析和R语言数据可视化第十三期 （线上线下同时开课）

福利公告：为了响应学员的学习需求，经过易生信培训团队的讨论筹备，现决定安排扩增子16S分析、宏基因组、Python课程、转录组线上直播课。报名参加线上直播课的老师可在365天内选择参加同课程的一次线下课。期待和大家的线上线下相识。转录组线上直播时间：2020/01/29-2020/01/31宏基因组线上直播时间：2021/01/22-2021/01/24扩增子线上直播时间：2020/04/09-2
生信宝典·2022-12-09 03:58

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=22813本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数
拓端研究室TRL·2022-12-08 16:27

R语言爬取HMDB，获取关键代谢物相关代谢通路

R语言爬取HMDB，获取关键代谢物相关代谢通路HMDB数据库是代谢组学常用的代谢物查询数据库数据分析后获取关键代谢物，需要对其代谢通路进行富集分析HMDB数据库是代谢组学常用的代谢物查询数据库当然，更常用的是
dr_yingli·2022-12-08 16:52

R语言-影像组学数据处理

使用R语言对影像组学数据进行处理测试数据library(caret);library(glmnet);library(pROC)set.seed(123456)data<-read.csv("data.csv
dr_yingli·2022-12-08 16:52

R语言中绘制ROC曲线和PR曲线

接收器操作特性（ROC）曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。预测正类（+1）和负类（-1）的分类器的混淆矩阵具有以下结构：预测/参考类+1-1+1TPFP-1FNTN这里，TP表示真阳性的数量（模型正确预测正类），FP表示误报的数量（模型错误地预测正类），FN表示假阴性的数量（模型错误地预测阴性类），TN表示真阴性的数量（模型正确预测阴性类）。ROC曲线在ROC曲线中，相对于假阳性率
weixin_34178244·2022-12-08 15:43

R语言—实现文件夹操作

R语言—实现文件夹操作如同在Windows界面打开文件夹，复制文件，删除文件等，R语言也可以对文件夹进行代码操作。如此，我们可以把整理文件夹的活儿交给R实现自动化了。
zq769274630·2022-12-08 12:36

R语言数据分析

R语言数据分析R语言与数据分析概述基本操作命令基本数据类型数据类型的转换运算符R中的数据结构代码展示R语言与数据分析概述R语言是一种开源的脚本语言，诞生于1993年，R系统是开源、免费的。
gz瑋·2022-12-08 12:31

双序列比对的多路径回溯

双序列比对的多路径回溯这是双序列比对的多路径回溯的R语言实现，用类似linux系统中给用户赋权限的方法记录来源方向，感觉比列表储存来源方向好。
琅琊笑笑风·2022-12-08 11:29

基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测

相关视频：在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA
拓端研究室TRL·2022-12-08 06:03

基于R语言的Meta分析【全流程、不确定性分析】方法与Meta机器学习

R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。本教程针对
思考的小猴子·2022-12-08 01:45

R数据分析：孟德尔随机化分析文献解析和实例操练

最近抽空研读了一篇探讨高血压和肾功能关系的文献，记录下来分享给大家，主要也是想看看孟德尔随机化的统计分析结果在论文中是如何呈现的，之后我会给大家写写孟德尔随机化的统计分析在R语言中的做法，希望可以帮助到大家
公众号Codewar原创作者·2022-12-07 22:30

R语言基于dcurves包绘制临床决策曲线（2）--净获益、竞争风险模型等计算

DCA(DecisionCurveAnalysis)临床决策曲线是一种用于评价诊断模型诊断准确性的方法。上次推出dcurves包绘制临床决策曲线的推文后，很多粉丝后台发来私信，主要是关于怎么计算净获益和竞争风险模型绘制临床决策曲线的问题，今天来演示一下：净获益、避免干扰曲线和竞争风险模型绘制临床决策曲线的绘制，继续使用我们的乳腺癌数据（公众号回复：乳腺癌可以获得该数据），dcurves包不能通过R
天桥下的卖艺者·2022-12-07 22:59

适用于一切模型的决策曲线分析DCA

本文首发于公众号：医学和生信笔记“医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。
医学和生信笔记·2022-12-07 22:29

二分类资料校准曲线calibration curve的绘制

本文首发于公众号：医学和生信笔记“医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。
医学和生信笔记·2022-12-07 22:29

生存资料决策曲线分析DCA

本文首发于公众号：医学和生信笔记“医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。
医学和生信笔记·2022-12-07 22:59

用R语言实现环境流行病学中的时间序列回归：以2002-2006年伦敦数据集为例

用R语言实现环境流行病学中的时间序列回归：以2002-2006年伦敦数据集为例一、数据说明二、描述性分析三、时间序列回归泊松回归四、控制季节性和长期趋势（一）Option1：时间分层模型(Timestratifiedmodel
姚巨龙·2022-12-07 13:39

线性混合模型（Linear Mixed Models）与R语言 lmer() 函数

线性混合模型（LinearMixedModels）一、背景二、线性混合模型（一）分析思路（二）随机效应和固定效应三、模型理论（一）名称表述：MA/HLM/MEM/GCM（二）表达式（三）模型假设1.线性度（Linearity）2.无异常值（NoOutliers）3.范围内的类似分布（SimilarSpreadacrossRange）4.残差正态性（NormalityofResiduals）5.无多
姚巨龙·2022-12-07 13:09

python三次样条插值拟合的树行线_R语言：样条回归

01解决何种问题线性回归都知道是用来描述两个变量之间的线性关系，比如身高和体重，自变量身高每增加1个单位，因变量体重就变化多少，但是现实中能用线性回归描述的情况太少了，绝大部分关系都是非线性关系，这个时候就必须用其他回归来拟合了。例如类似下图这种数据，马上会想到用多项式回归，数据拐了2个弯，可以考虑用3次项回归，如图2，其大致反应了数据的变化趋势，但有不足的地方，多项式是基于所有数据的，即所有的数
weixin_39685762·2022-12-07 13:38

R语言基于Logistic回归绘制限制性立方样条图（Restricted Cubic Spline）

相关介绍：在病因推断、剂量效应研究中，时常要分析自变量和因变量的数量关系。广义线性模型，如Logistic回归、Possion回归等是应用比较广泛的方法。它的一个重要假设是通过选择合适的链接函数，因变量与自变量的关系呈线性。这个假设在某些情况下并不成立。此时一个常见的处理是采用百分位数等方法将连续性变量分段(Pvaluefortrend)。但是分段往往主观，而且损失信息，并有可能引入偏倚。本文介绍
大鹏统计工作室·2022-12-07 13:04
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