本文用gganimate包展示模拟疫情数据本文篇幅较长，分为以下几个部分：前言效果展示小结附录：代码前言前文《R语言模拟疫情传播-RVirusBroadcast》已经介绍了一种用R语言模拟疫情传播的方法，不过当时为了实时模拟数据（没有事先准备好的数据集可用）的动态展示效果，笔者在RVirusBroadcast中使用的是R中的基础作图功能，在本文中我们将用gganimate包来生成动态图。ggani
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2023-09-06 00:51:43
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1. 历史R（R Development Core Team, 2011）语言由新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 两人共同发明，其词法和语法分别源自 Scheme 和 S 语言，R 语言一般认为是 S 语言（John Chambers, Bell Labs, 1972）的一种方言。R 是“GNU S”， 一个自由的、有效的、用于统计计算和绘图的语言和环
一、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 队列研究是选择暴露及未暴露于某一因素的两组人群，追踪其各自的发病结局，比较两组发病结局的差异，从而判定暴露因素与疾病有无关联及关联大小的一种观察性研究。通常，暴露可以指危险因素，比如吸烟、高血压，也可指服用某种药物。而事件可以是疾病发生，比如肺癌、心血管病，也可指服药后的治疗效果。RR适用于队列研
一. 在介绍OR值和RR值两者的区别之前 首先了解下两者的定义：Odds Ratio（比值比, OR）：在病例对照研究中，比值比指病例组中暴露与非暴露人数的比值和对照组中暴露与非暴露人数的比值的比。在队列研究中，指的是暴露组中患病与非患病者的比值和非暴露组中患病与非患病者的比值的比。比值比OR = (a/b)/(c/d)。OR值等于1时，表示该因素对疾病的发生不起作用
我们上一张已经讲过如何把提取的数据随机分组，今天来讲讲怎么使用SEER数据库计算发病率趋势，在这之前，我们先来看一篇例文， 题目：Incidence, Prognostic Factors and Survival Outcome in Patients With Primary Hepatic Lymphoma 作者计算了1983-2015发病率年度百分比变化和发病率走势图，使得发病率走势一目
1.R中的主成分和因子分析R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp （）和factanal（）psych包中有用的因子分析函数函数描述 principal（）含多种可选的方差放置方法的主成分分析fa（）可用主轴、最小残差、加权最小平方或最大似然法估计的因子分析fa.parallel（）含平等分析的碎石图factor.plot（）绘制因子分析或主成分分析的结果fa
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2023-08-31 09:51:23
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## 累积发病率曲线R语言实现步骤
### 1. 数据准备
在实现累积发病率曲线之前，我们首先需要准备好用于绘制曲线的数据。这些数据应该包括不同时间点的累积发病人数和总人口数。
我们可以使用如下代码读取并查看数据：
```R
# 读取数据
data
OR（比值比，odds ratio），其是病例对照研究（回顾性研究）中常用的指标，用于测量暴露因素与疾病因素之间关联强度；其实际意义为：暴露组疾病危险度 是 对照组疾病危险度的多少倍。危险度=发病数 / 非发病数。当OR值>1时，说明暴露使疾病危险度增高，是疾病的危险因素。RR(相对危险度，relative ratio)，适用于队列研究（前瞻性研究），其指暴露组发病率 与 对照组的 发病率之
网上不止流传着读书无用的荒唐言论，也有人“大论”数学无用，其实你说无用，或许只是对于你这个水平层次来说没用，有没有对你都无所谓的那种；但事实却不这样，不仅有用，而且越发有用！今天博科园就来谈谈数学在预测和控制疾病爆发这方面的应用：根据一项新的研究，随着数学模型的广泛应用，预测和控制疾病暴发将至关重要，同时也变得更容易和更可靠，其研究成果发表在《自然微生物学》期刊上。 这项研究是由滑铁
1. GBDT算法总结 梯度提升决策树GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)最早由Friedman文章“Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine”提出这个概念。GBDT中的树用的是CART回归树（不是分类树），GBDT用来做 回归预测，调整后也可以用于分类。由于GBDT中的
# 项目方案：R语言标准化发病率分析
## 1. 项目背景
在医学研究中，通常会涉及到对不同地区、不同年龄段、不同性别等人群的发病率进行比较和分析。标准化发病率是一种常用的统计方法，用于消除由于人群结构不同而导致的发病率比较的偏差。本项目旨在使用R语言对标准化发病率进行分析，并通过饼状图和甘特图展示结果。
## 2. 数据准备
首先，我们需要准备一份包含发病人数、总人口数、标准人口比例等信
# 使用R语言拟合年龄和发病率的曲线
在医学研究中，经常需要分析不同年龄段人群的发病率情况，通过拟合年龄和发病率的曲线来探讨二者之间的关系。下面我们将使用R语言来实现这个任务。
## 准备数据
首先，我们需要准备一组包含不同年龄段和对应发病率的数据。假设我们有以下数据：
| 年龄 | 发病率 |
| --- | --- |
| 20 | 0.05 |
| 30 | 0.10 |
6.2.1 随机游走模型（Random Surfer Model）《这就是搜索引擎：核心技术详解》第6章链接分析，本章主要介绍一些著名的链接分析方法。本节为大家介绍随机游走模型（Random Surfer Model）。 6.2 两个概念模型及算法之间的关系 在介绍具体链接分析算法之前，首先介绍两个概念模型，并对各个链接分析算法之间的关系进行说明，这样有助于读者从宏观角度理解各个算法的基本思路与传
## R语言中进行全球海洋地图绘制
### 介绍
在本文中，我将教会你如何使用R语言来绘制全球海洋地图。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解整个流程，包括所需的每个步骤和相应的代码。让我们开始吧！
### 整体流程
下面是绘制全球海洋地图的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 询问如何绘制全球海洋地图
开发者-->>小白
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联。
原创
2021-05-19 22:47:09
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介绍R语言baidumap包，REmap函数，REmapH函数，REmapB函数，REmapC函数，用于绘制人口迁徙地图、热力地图、流向图、目标分布图、方位图、动态地铁线路、填充图等图表。 1、options(remap.ak="MY07CLhm3wKi4N2tQ6WP4kzz21BBZagI")
2、# 安装包
3、library(devtools)
4、install_github('bad
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2023-08-09 17:24:37
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本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联。
原创
2021-05-12 13:39:52
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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
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2023-09-04 22:05:06
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一、先用SAS码跑出所需数据。 跑完可得出以下结果： 二、在EXCEL中输入相关数据。 A列就是随访时间。B-E列是第一组至第四组。 三、点击：插入——图表——“X-Y散点图”——带平滑线的散点图 随即出现累积发病率图型 四、通过点击图表中的标题、曲线等进行调整。在图标设计中，可添加“图标元素”。 ...
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2021-08-15 17:57:00
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