我们前面已经讲了怎么使用R语言制作限制立方条图，今天来讲讲怎么使用stata制作限制立方条图，参考了网上常见的两种做法，顺便比较一下做图出来的差异，然后在和R语言比较一下。 首先要导入stata的xblc包，我们可以打入命令search xblc, net 安装后以后就可以制作了限制立方条图了，我们继续使用我们的乳腺癌数据来制作先把数据导入 我们先来看看数据： age表示年龄，pathsize表示
1 前言在之前的文章中(非线性回归之多项式回归(R语言版))我们介绍了在R中如何构建多项式回归模型。但是使用多项式回归模型有一个限制就是，所有的原始数据都会用到。而在实际当中，有可能会遇到自变量在某些点之前和之后发生突变的情况，如政策的变化、战争、革命和地震等突发事件的发生往往会引起函数关系的变化。这时候，若只是简简单单的用一个直线函数或多项式函数来拟合往往不准确。那我们是是否能够构
ggrcs 包2.4版本已经发布一段时间了，大概几个月了吧，收到不少好评， 没听说太大的问题，最主要的问题有两个： 1.是说变量不是数字变量。 2.是说数据超过10万，无法处理 第一个问题非常好处理，这个问题是RMS包的报错，主要是数据格式必须是data.frame，不是这个格式容易报错，我们导入数据的时候最好以csv格式读入，这个格式比较稳定，不容易出错，如果你是其他格式导入的，可以使用as.d
1.原理 限制性立方样条(Restricted cubic spline，RCS)是分析非线性关系的最常见的方法之一。RCS用三次函数拟合不同节点之间的曲线并使其平滑连接，从而达到拟合整个曲线并检验其线性的过程。可以想见，RCS的节点数对拟合结果来说非常重要。通常，小于30个样本数的小样本取3个节点，大样本取5个节点。2.R实现1.cox回归#
在许多研究中，识别、呈现和讨论定量或连续协变量（也称为预测变量、自变量或解释变量）与响应变量之间的估计关系非常重要。临床上，因变量和临床的结局有时候不是线性关系，而回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联，因此非线性关系模型用回归分析来拟合受到限制。因此，一个更好的解决方法是拟合自变量与因变量之间的非线性关系，限制性立方(Restricted cubic spline，RCS)就是分析
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2023-08-30 14:06:40
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限制性立方样条（Restricted Cubic Spline）一、背景（一）什么是线性 (Linearity) ？（二）为什么要做线性假设？（三）如何面对非线性的难题？（四）多项式回归二、样条函数（一）样条 (Spline) 的定义1. 原始定义2. 数学定义（二）节点的选择1. 节点 (knots)2. R软件拟合示例（三）样条的分类1. B-splines（B样条/多次回归样条）2. Na
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(P value for trend)。但是分段往往主观，而且损失信息，并有可能引入偏倚。本
列表定义 列表是一种特别的对象集合，它的元素也由序号（下标）区分，但是各元素的类型可 以是任意对象，不同元素不必是同一类型。元素本身允许是其它复杂数据类型，比如，列表 的一个元素也允许是列表。例如： > rec <- list(name="李明", age=30, scores=c(85, 76, 90))
> rec
$name
[1] "李明"
$age
[1]
近日，中国科学院深圳先进技术研究院光子信息与能源材料研究中心副研究员陈明与新加坡南洋理工大学电子电气工程系教授魏磊合作，研发出一种针对单层多晶石墨烯的可控断裂技术。相关结果以论文Controlled fragmentation of single-atom-thick polycrystalline graphene（《单原子层厚度多晶石墨烯的可控断裂》）在线发表于Matter（DOI: 10.1
一、logistics回归是什么Logistic回归是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型，所以也被称为对数几率回归。虽然是叫做回归，但其实这是一种分类算法，Logistic回归是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。利用logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。二、Sigmoid激活函数sigmoid函数是一个s形曲线，就像是阶跃函数的
在在名称栏输入变量名id，单击类型栏中的数值单元格，该单元格变成带有省略号的图标，单击该图标右侧的省略号得到变量选择对话框，如我们这里的变量id为数值型死，因此选择数值把宽度改为三八小叔设为零。在标签栏输入问卷编号，其他设置保持默认，然后转到数据是图片亮明id栏依次输入一至12。凉凉名为id右边的变量或者单击变量视图标签转到边梁诗图在第二行，那sex定义为数值型，宽度设为一，小数位数为零，在标签栏
RCS
在科学研究中，我们经常构建回归模型来分析自变量和因变量之间的关系。大多数的回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联。当自变量和因变量之间为非线性关系时，可以将连续型变量转化为分类变量，但是分类变量的类别数目以及节点位置的选择一般会带有主观性并且分类变量会损失部分信息；也可以直接拟合自变量和因变量之间的非线性关系，但是直接构建多项式回归可能存在过度拟合、共线性等问
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2023-06-25 14:04:38
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R的基本计算作为一款统计软件，R最重要的功能就是进行统计计算，这一节就和小伙伴聊一聊R的基本计算语句。数学运算R运行代码时，会调用计算机运行内存完成计算任务，因此R也可以实现常用的数学四则运算以及更进一步的复杂运算。x + y # 加法运算
x - y # 减法运算
x * y # 乘法运算
x / y # 除法运算
x ** y # 乘方（指数）运
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2023-08-20 15:59:31
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Partial shape-preserving splinesABSTRACT一个复杂的几何形状通常是一组简单几何形状的组合，这些简单几何形状在数学表示和构造方法上可能彼此不同。组合这些简单形状的必要条件之一是尽可能地保留它们的原始形状。本文引入了一组局部形状保持(PSP)样条基函数，将形状基元集合与灵活的混合范围控制平滑地结合起来。这些样条基函数可以看作是传统b样条基函数的一种推广，其中使用的
插值算法0.拉格朗日+牛顿插值问题出现龙格现象（Runge）：在两端的数据远远偏离原函数规律**（产生类似过拟合的现象）**仅保证值相等，未保证函数导数值相等，不可准确反映函数变化的趋势解决方法：分段插值+埃尔米特&样条插值1.分段三次埃尔米特插值+分段三次样条插值埃尔米特插值：保证值相等+一阶导数相等（更好反映变化趋势）clear,clc;
%创建原(新)样本点
x = -pi : pi
目录α多样性简介R语言的安装R依赖包及需要命令数据导入数据导入注意事项数据塑形Alpha多样性指数的计算-计算和储存数据可视化可视化-数据导入可视化-数据塑形（合并）可视化-箱线图可视化-添加字母显著性标记可视化-图片的修饰可视化-图片保存总结 α多样性简介α多样性描述的是样本内的多样性，主要有两个维度 种类数量（丰富度） 种类数量的均匀度 种类数量越多，种类间的分布越均衡，α多样性指数越高 O
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2023-09-18 16:09:55
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目录一、气体方程模型二、房贷还款问题三、斜抛问题总结 一、气体方程模型 例 1. 1摩尔理想气体的压强P，体积V，温度T满足关系PV=RT，其中常数R=0.08205（latm/Kmol）而对于实际气体这个关系需修正为（P + ) (V - b) = RT a,b,c为所给气体决定的常数。现已知a=12.87, b=0.1142, c=2，求气体在P=2(atm)，T=313(K)下的
# **R语言 P样条**
P样条是一种用于平滑数据的方法，常用于拟合曲线。在R语言中，我们可以使用`pspline`包来实现P样条。P样条是一种参数化的样条方法，其中样条的形状由一系列参数来控制，这些参数可以通过最小化平滑度的惩罚项来求解。
## **P样条的原理**
P样条是基于分段线性函数构建的。在每个节点处，P样条是一个线性函数，而在节点之间，P样条是一个曲线。曲线的平滑度由惩罚项来
在使用 vSphere Fault Tolerance (FT) 之前，请考虑适用于此功能的高级别要求、限制和许可。要求以下 CPU 和网络要求适用于 FT。主机中用于容错虚拟机的 CPU 必须与 vSphere vMotion 兼容或使用增强型 vMotion 兼容性进行了改进。此外，还需要 CPU 支持硬件 MMU 虚拟化（Intel EPT 或 AMD RVI）。支持以下 CPU。Intel
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2017-07-04 15:10:40
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要说苹果最近发生的大事，就数网络上传的沸沸扬扬的降频门事件了，近期苹果在新发布的iOS 11系统中新增了一项功能，意在降低旧款手机的电量消耗，但限制了旧款iPhone的性能，那么iPhone有哪些功能受到了影响呢？ 旧款iPhone手机将系统升级到ios10.2.1后，iPhone6、iPhone6 plus、iPhone 6s，iPhone 6s plus及iPhone SE的性能将降低，而i
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2023-08-15 21:04:41
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