列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。列线图(Nomogram)可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。近些年来在高质量SCI临床论文中用的越来越多。列线图将回归模型转换成了可以直观的视图，让结果更容易判断，具有可读性，。 我们既
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2023-06-25 11:14:29
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R语言预测模型可视化-动态列线图原创 修身立道 数据统计和机器学习 2023-02-12 11:16 发表于河南收录于合集#预测模型7个#r语言60个之前的文章 R语言预测模型可视化-Nomogram 介绍了静态列线图的制作过程，做出来的图形如下图所示，可直接在文章中使用。这种图片可以说在逻辑回归模型中是标配，但是使用起来有点不方便，实用
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2023-08-20 15:18:49
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# R语言中处理列线图软件包lrm的下载方案
## 问题描述
在R语言中，我们需要处理列线图时，通常需要使用到lrm软件包。然而，对于一些初学者来说，可能不清楚如何下载和安装lrm软件包。因此，本文将提供一个详细的方案，来解决这个具体问题。
## 解决方案
### 步骤1: 检查系统配置
在下载和安装lrm软件包之前，我们需要确保R语言的系统配置已经正确设置。
首先，我们需要检查R的版本
原创
2023-10-15 12:00:44
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# R语言lrm介绍
## 引言
R语言是一种广泛应用于统计分析和数据可视化的编程语言。其包括了丰富的数据处理、统计模型拟合和可视化工具。其中，lrm包是一个在生存分析中常用的工具，提供了拟合logistic回归模型的功能。本文将介绍lrm包的基本用法，并通过代码示例进行演示。
## 什么是lrm包？
lrm包是R语言的一个扩展包，用于拟合logistic回归模型。它提供了一种灵活且强大的
原创
2023-12-10 05:54:14
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# 如何使用R语言绘制线图
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[创建绘图窗口]
B --> C[绘制线图]
C --> D[设置标题和标签]
D --> E[保存图片]
```
## 步骤说明
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| ---- | ---- | ---- |
| 准备数据 | `x
原创
2023-11-17 08:32:29
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竞争风险模型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，因此叫做竞争风险模型。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。这是我们应该优先选择竞争风险模型来做数据分析，而不是COX回归。我们在既往文章《手把手教你使用R语言做竞争
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2024-01-09 16:35:12
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竞争风险模型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，因此叫做竞争风险模型。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。这是我们应该优先选择竞争风险模型来做数据分析，而不是COX回归。我们既往已经多篇文章介绍了R语言竞争风险风
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2024-02-22 22:40:25
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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。前面讲了logistic回归和cox回归的列线图绘制方法，今天说一下列线图的本质。 文章目录列线图与模型的关系列线图分数的计算方法分类变量分数的计算连续性变量分数的计算 列线图与模型的关系列线图又叫诺莫图，nomogram plot，前面
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2023-08-17 07:41:19
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Hdnom包可以用于用于给高维数据构建Cox 模型、绘制列线图-校准曲线-时间依赖ROC-外部验证，而且Hdnom包简化了建模过程，带有自动选择变量功能，将用户从繁琐且容易出错的调参过程中解放出来. hdnom提供了多项自动调参和模型选择功能，包括以下模型类型： 下面我们通过数据来演示一下，我们先导入数据和R包，library("hdnom")
smart<-read.csv("E:/r/t
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2024-04-18 15:04:43
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在既往的内容中，我们介绍了多因素回归分析时，为探讨影响因素对结局事件的影响大小，可以利用森林图更直观的将回归结果可视化。还没来得及阅读的小伙伴请点击查看：一文带你玩转森林图！；手把手教绘制回归分析结果的森林图『GraphPad Prism和Excel』；绘制回归分析结果的森林图，R和Stata软件学起来！同样是构建多因素回归模型，往往我们另一个主要目的是为了对结局事件的发生风险进行预测，那么是否也
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2023-06-25 11:14:56
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列线图作为一个非常简单明了的临床辅助决策工具，在临床中用的（发文章的）还是比较多的，尤其是肿瘤预后：Nomograms are widely used for cancer prognosis, primarily because of their ability to reduce statistical predictive models into a single numerical est
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2023-08-26 16:17:17
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我们经常做的研究就是建立预测模型，我常常问自己，建的模型有啥实际应用价值？直到我了解到列线图这个东西，才知道模型可以通过列线图转化为实际的应用工具。列线图也叫Nomogram，中文常称为诺莫图：Nomograms are visual and intuitive, which helps the general population and health managers to undersand
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2024-02-05 11:36:00
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## R语言logistic列线图实现步骤
### 1. 引言
在本文中，我们将学习如何使用R语言绘制logistic列线图。logistic列线图是一种常用的数据可视化方法，用于显示两个或多个分类变量之间的关系。通过绘制列线图，我们可以更直观地观察不同分类变量之间的差异和关联。
在本文中，我们将使用R语言中的ggplot2包来绘制logistic列线图。ggplot2是一个强大的数据可视化
原创
2023-08-22 12:07:55
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## R语言Logistic列线图
Logistic列线图是一种用于可视化分类数据的图表。它通过显示每个类别的频率和相对频率，帮助我们理解数据的分布情况。在R语言中，我们可以使用`ggplot2`包来创建Logistic列线图。
### 准备数据
首先，我们需要准备一些分类数据来创建Logistic列线图。我们以一个假想的调查数据为例，该调查问卷包含一个问题：“您愿意购买以下产品吗？”，答案
原创
2023-09-08 06:50:04
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列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。列线图(Nomogram)可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。 近些年来在高质量SCI临床论文中用的越来越多。列线图将回归模型转换成了可以直观的视图，让结果更容易判断，具有可读性，例如：
## 实现“logistic列线图R语言”步骤
为了实现“logistic列线图R语言”，你需要按照以下步骤进行操作：
### 步骤1：导入数据
首先，你需要导入数据，可以使用以下代码来实现：
```R
data E[保存图表]
```
请注意，在代码中的`col1`和`col2`是代表你的数据中的两列，具体根据你的数据而定。
原创
2024-01-04 04:15:26
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# R语言列线图模型实现流程
## 概述
在R语言中，可以使用各种包和函数来实现列线图模型。列线图模型常用于描述数据中多个变量之间的关系和趋势。本文将介绍如何使用R语言实现列线图模型，并提供相应的代码示例和解释。
## 实现步骤
下面是实现列线图模型的一般步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 创建模型 |
| 3
原创
2023-10-03 06:23:08
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（2017-06-25 银河统计）前言 程序中日志文件（log文件）一般有两个目的：查询历史操作发现问题和显示程序运行状态。好的日志记录方式可以提供我们足够多定位问题的依据。日志记录大家都会认为简单，但如何通过日志可以高效定位问题并不是简单的事情。这里以R语言的logging包为例，先介绍相关知识点，然后辅以代码示例，介绍logging包的相关应用，总结如何用R语言写好日志，希望对自己和大家有所
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2023-07-25 22:32:54
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# R语言中的预测：以Logistic回归模型为例
在统计建模和数据分析领域，R语言被广泛应用于数据处理、模型构建和预测分析。其中，Logistic回归（Logistic Regression）是用来处理分类问题的一种常用方法。当我们有一个响应变量（因变量）是二元的（例如“是”或“否”）时，Logistic回归可以帮助我们预测其结果。
本文将介绍如何在R语言中使用`predict`函数对Log
原创
2024-10-25 05:32:46
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本文对应《R语言实战》第11章：中级绘图；第16章：高级图形进阶基础图形一章，侧重展示单类别型或连续型变量的分布情况；中级绘图一章，侧重展示双变量间关系（二元关系）和多变量间关系（多元关系）的绘图；高级绘图进阶一章介绍四种图形系统，主要介绍lattice和ggplot2包。===============================================================
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2024-05-19 22:41:45
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