## 如何使用R语言计算知道人群发生率的样本量
在医学研究和实验设计中，确定适当的样本量对于得出可靠的结论至关重要。特别是在研究知道人群发生率时，样本量的计算更是必不可少的一环。本文将介绍如何使用R语言来计算知道人群发生率的样本量，并通过一个实际问题来演示该过程。
### 问题描述
假设我们正在进行一项研究，想要确定某种疾病在知道人群中的发生率。我们希望通过抽样调查来估计该疾病的发生率，并且
原创
2024-07-07 03:59:42
96阅读
在临床研究结果中，常常会看到OR值、RR值、HR值这3个统计学指标，它们究竟代表什么意义？又有什么区别？今天，嗵嗵e研就为你解释一下这三个概念。在临床研究中，为评估致病因素的影响效应，常用一些危险度指标来衡量因素与发病之间的关联程度或因素对人群发病的作用大小，RR、OR、HR均为此类指标，首先我们先来看一下RR与OR。1. 相对危险度(RR)——队列研究中分析暴露因素与发病的关联程度相对危险度(r
转载
2023-09-04 22:05:06
226阅读
# 累积发生率与R语言的应用
在生物统计学和流行病学领域，累积发生率是一种重要的指标，用于评估某一特定事件在特定时间段内发生的频率。它常用于分析疾病的发生情况、风险评估及公共卫生研究。本文将通过R语言的应用，帮助你掌握累积发生率的计算与可视化。
## 什么是累积发生率？
累积发生率（Cumulative Incidence, CI）是指在特定时间段内，在一个特定的风险人群中发生某个事件（如疾
这是来自波兰人solnic.codes的帖子，大意如下：波兰语是一门非常难学的语言，它实际上被认为是世界上最难学习的 10 种语言之一。在波兰，就像在许多其他国家一样，有些地区使用方言而不是“纯粹”的语言形式，所以在我的城市，我们有自己的方言。编程语言也有方言，根据定义，编程语言方言是“语言的（相对较小的）变体或扩展，不会改变其内在性质”。这种变化或扩展是如何实现的并不重要。重要的部分是原始语言得
转载
2024-01-03 13:46:15
32阅读
泊松分布是一种广泛应用于统计学和概率论的模型，尤其在分析某种特定类型事件的发生率时。对于一些疾病的发病率分析，它能够帮助我们理解事件在固定时间或空间区域内发生的概率。利用R语言，我们可以方便地实现泊松分布人群发病率的计算与模拟。下面，我将详细记录下如何解决“泊松分布人群发病率R语言”的流程。
## 环境准备
在开始之前，确保你的系统中配置了R语言及必要的安装包。以下是一些基本信息，确保各种技术
# CIF累积发生率函数用R语言如何计算
## 引言
在生存分析中，CIF (Cumulative Incidence Function) 是一个重要的概念。它描述了一个特定事件在给定时间段内发生的累积概率。CIF 可以用来研究各种事件，例如疾病发病率、死亡率等。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 R 语言计算 CIF 累积发生率函数，并使用一个实际问题进行示例。
## 问题背景
我们假设有
原创
2023-08-17 10:05:02
1311阅读
功效分析:可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量,也可以在给定置信水平的情况下,计算某样本量内可以检测到的给定效应值的概率1.t检验 案例:使用手机和司机反应时间的实验 1 library(pwr)
2 # n表示样本大小
3 # d表示标准化均值之差
4 # sig.level表示显著性水平
5 # power为功效水平
6 # type指的是检验类型
7 # al
转载
2023-06-20 16:31:16
621阅读
年累计增长率 年累计即从年初累计至当前日期，年累计增长率：本期年累计对比同期年累计的增长情况。例如：计算从 2020 年 1 月 1 日累计至 8 月 31 日的销售额，与 2019 年 1 月 1 日累计至 8 月 31 日的销售额增长情况。非常典型的应用就是 YTD( Year to Date )增长率分析。在早期的栗子 轻松使用参数实现数据增长分析 中，我们分享过用参数实现两个时间区间（日期
转载
2024-03-29 07:13:38
126阅读
逻辑回归算法简介逻辑回归与条件概率绘制sigmoid函数 简介逻辑回归算法是一种简单但功能强大的二元线性分类算法。需要注意的是，尽管"逻辑回归"名字带有“回归”二字，但逻辑回归是一个分类算法，而不是回归算法。我认为，逻辑回归算法功能强大的原因，更在于，它不仅仅可以预测类别标签，而且还可以预测类别的概率。比如说，使用逻辑回归预测天气，不仅仅可以预测某一天是否会下雨，还可以给出下雨的概率。类似地，也
在数据分析和统计领域，准确地可视化数据以及其不确定性是至关重要的。本篇博文将围绕“R语言对发生率画折线图及95%CI”进行详细探讨，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析，以及一些最佳实践。通过这一系列内容，读者将掌握绘制折线图及其置信区间（Confidence Interval）的必要技能和工具。
在R语言中，我们通常方法比较灵活。首先，我们需要收集数据并进行简单的统计计算，然
属于我的ABtest体系1 由相关到因果2 实验前2.1 确定实验的核心目标（定指标）2.2 指标分类2.3 建立假设2.4 选取实验的单位2.5 确定测试的样本量（选单位）2.6 确定实验的周期（算时间）3 实验中4 实验后4.1 数据检验4.2 怎么进行验证（结果分析）5 场景、缺点、举例5.1 场景5.2 缺点5.3 注意事项6 总结 1 由相关到因果对于ABtest的话，实际上是由变量的
转载
2024-09-03 16:27:31
29阅读
文章目录一、概述二、 具体检验方法1. 估计假设精度2. 采样理论基础3. 多次训练/测试的检验 - t检验4. 交叉验证t检验1. 基本思路5. MCNemar检验6.Friedman检验和Nemenyi后续检验 一、概述比较检验的重要方法是统计假设检验，它为我们进行学习器性能比较提供了重要依据。统计假设检验：假设检验步骤：带入机器学习：二、 具体检验方法1. 估计假设精度区分两种错误率： e
方差分析泛应用于商业、经济、医学、农业等诸多领域的数量分析研究中。例如商业广告宣传方面，广告效果可能会受广告式、地区规模、播放时段、播放频率等多个因素的影响，通过方差分析研究众多因素中，哪些是主要的以及如何产生影响等。而在经济管理中，方差分析常用于分析变量之间的关系，如人民币汇率对收益率的影响、存贷款利率对债券市场的影响，等等。协方差是在方差分析的基础上，综合回归分析的方法，研究如何调节协变量对因
转载
2023-08-29 20:12:54
146阅读
# 如何用R语言将KM曲线转换为累积发生率曲线
在生存分析中，Kaplan-Meier（KM）曲线常用于估计生存概率，但在某些情况下，我们更关心的是事件发生的累积率，尤其是在存在竞争风险的情况下。本文将介绍如何使用R语言将Kaplan-Meier曲线转换为累积发生率曲线，并提供相关的代码示例。
## 什么是Kaplan-Meier曲线与累积发生率曲线
* **Kaplan-Meier曲线**
原创
2024-10-29 04:03:10
1091阅读
# 使用R语言绘制累积竞争风险事件发生率的生存曲线
在生存分析中，累积竞争风险（Competing Risks）是一种常见的现象，指的是在观察事件（如死亡、疾病复发等）时，其他类型的事件可能会干扰到我们对目标事件的观察。比如，患者可能会因不同原因而去世，导致我们无法得到准确的生存信息。因此，理解和分析竞争风险至关重要。
在R语言中，我们可以利用`survival`和`cmprsk`等包来进行这
原创
2024-10-03 04:17:40
618阅读
样本量问题真的是好多人的老大难，是很多同学科研入门第一个拦路虎，今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题，我想想不止是本科生对这个问题不会，很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白，那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑，也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发。样本量计算的逻辑还记得我们最开始接触统计推断的时候，大家都知道一个词叫做原假设，原假设
转载
2023-10-08 19:35:38
455阅读
1背景介绍卡尔曼滤波（Kalman）无论是在单目标还是多目标领域都属于很基础的一种算法，这个是属于自动控制理论中的一种方法，所以对于工科比较容易理解。为了方便理解，我下面对其进行详细的讲解。首先，卡尔曼滤波器处理的是随机信号，例如，假设我们研究一个房间的温度，依据我们的经验判断，房间温度是恒定的（假设为23℃），但是由于我们的经验不完全可信，所以我们可以引入高斯白噪声来衡量一定的偏差程度（假
样本量问题真的是好多人的老大难，是很多同学科研入门第一个拦路虎，今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题，我想想不止是本科生对这个问题不会，很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白，那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑，也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发。样本量计算的逻辑还记得我们最开始接触统计推断的时候，大家都知道一个词叫做原假设，原假设
转载
2023-10-31 17:10:44
437阅读
第一部分-协方差的意义和计算公式学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出这些概念的公式描述，这些高中学过数学的孩子都应该知道吧，一带而过。很显然，均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是很有限的，而标准差给我们描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例，[0，8，12，20]和[
转载
2023-08-31 09:31:59
643阅读
# R语言中的样本方差和总体方差计算
在统计学中，方差是用来衡量数据分散程度的重要指标，它能够反映数据相对于均值的离散程度。在R语言中，我们可以方便地计算样本方差和总体方差。本文将详细介绍样本方差和总体方差的定义及计算方法，并通过示例代码进行演示。最后，我们会用甘特图和序列图来展示整个过程。
## 1. 什么是方差？
方差的定义如下：
- **总体方差**（Population Varia
