ROC曲线有这样一个很好的特性：当测试集中正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。一个关于AUC的很有趣的性质是，它和Wilcoxon-Mann-Witney Test是等价的。这个等价关系的证明在下面给出。而Wilcoxon-Mann-Witney Test就是测试任意给一个正类样本和一个负类样本，正类样本的score有多大的概率大于负类样本的score如何理解呢？自己的理解是：观察R
#简单线性回归：
##常用绘图：
fit<-lm(weight~height,data=women)
summary(fit)
plot(women$height,women$weight,xlab="Height (in inches)",ylab="Weight (in pounds)")
abline(fit)
fit2<-lm(mpg~wt+I(wt^2),data
比例风险回归模型（Proportional hazards model），又称为Cox模型（一种半参数模型），模型用于描述不随时间变化的多个特征对于在某一时刻死亡率的影响，Cox模型是生存分析中的一个常用模型；首先考虑Cox模型的产生动机，假如我们现在要研究一个人从出生开始，到时刻死亡的概率为多大，直观来看：一方面，受到时间推移影响，一个健康的人，随着年龄增大，死亡的概率也会逐渐增大；另一方面，生
0X01 前言变量之间关系可以分为两类：函数关系：反映了事务之间某种确定性关系相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系；相关系数(r)可以衡量这种相关关系。r的取值范围是[-1,1]，r=1表示完全正相关！r=-1表示完全负相关！r=0表示完全不相关。为什么要对相关系数进行显著性检验？1)实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到
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2023-11-08 19:42:15
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**R语言进行Cox的中介分析**
# 引言
Cox中介分析是一种常用的统计方法，用于研究一个变量（中介变量）在自变量与因变量之间的中介作用。R语言是一种开源的数据分析和统计计算工具，拥有丰富的库和函数，非常适合进行Cox的中介分析。本文将介绍如何使用R语言进行Cox的中介分析，并给出详细的代码示例。
# Cox的中介分析流程
中介分析的流程一般分为以下几个步骤：
1. 数据准备：首先需
在Cox比例风险模型（考克斯，1972年）基本上是常用的统计在医学研究调查的患者和一个或多个预测变量的存活时间之间的关联回归模型。在本文中，我们将描述Cox回归模型，并提供使用R软件的实例。需要进行多元统计建模在临床研究中，有许多情况下，几个已知量（称为协变量）可能影响患者。统计模型是一个经常使用的工具，可以同时分析多个因素的生存情况。另外，统计模型提供了每个因素的效应大小。Cox比例风险模型的基
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2023-07-04 20:58:49
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# R语言生存数据Cox回归中介分析
## 引言
生存分析是统计学中研究时间到某事件发生的时间的分析方法。在生存分析中，Cox回归模型是一种广泛使用的半参数模型，它主要用于评估特征变量对生存时间的影响。而中介分析则是一种研究条件和结果变量之间关系的方法，探讨中介变量在其中的作用。
本文将介绍如何使用R语言进行生存数据的Cox回归分析，并进行中介分析，包括必要的代码示例和一个流程图以简化理解
多数情况下，变量关系研究是问卷研究的核心，变量关系研究包括相关分析，线性回归分析，中介作用分析，调节作用分析等，并且如果因变量Y值是分类数据，则会涉及Logistic回归分析。相关分析是研究两两变量之间的相关关系情况，线性回归分析或者Logistic回归分析均是研究影响关系，区别在于线性回归分析的因变量Y值是定量数据，而Logistic回归分析的因变量Y值是分类数据。中介作用或者调节作用研究是更深
# R语言中的Cox中介效应分析
在生物医学和社会科学研究中，“中介效应”这一概念非常重要。中介效应分析可以帮助我们理解一个自变量（X）如何通过一个中介变量（M）影响因变量（Y）。在生存分析中，Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是一种强大的工具，能够处理这种类型的分析。本文将介绍如何在R语言中进行Cox中介效应分析，并附上代码示例。
## 什么是
各位芝士好友，今天我们来聊一聊lasso回归算法。与预后有关的文章，传统的做法一般会选择多变量cox回归，高级做法自然就是我们今天的lasso分析。 首先我们先来几篇文献，看一下lasso最近发的两篇文章，如下：
&nbs
R是一个惊艳的图形构建平台，这也是R语言的强大之处。本文将分享R语言简单的绘图命令。
R是一个惊艳的图形构建平台，这也是R语言的强大之处。本文将分享R语言简单的绘图命令。
本文所使用的数据或者来自R语言自带的数据(mtcars)或者自行创建。
首先，让我们来看一个简单例子：dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
dr
我们既往已经在文章《手把手教你使用R语言制作临床决策曲线》介绍了怎么使用rmda包制作了临床决策曲线，但是rmda包只能制作logistic回归模型的临床决策曲线，原来制作COX回归模型的stdca包R上下载不到。有粉丝留言向我推荐了ggDCA包，今天来演示一下怎么使用ggDCA包制作COX回归模型临床决策曲线。 ggDCA包由我们R语言大神，南方医科大学的博导Y叔制作，使用ggDCA包可以制作l
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2023-07-31 10:49:03
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1、引言本文涵盖主题：XGBoost 实现回归分析，包括数据准备、模型训练和结果分析三个方面。 本期内容『数据+代码』已上传百度网盘。有需要的朋友可以关注公众号【小Z的科研日常】，后台回复关键词[xgboost]获取。2、数据准备本例中，我们使用的是1973年至2016年间美国燃烧煤炭发电产生的二氧化碳排放量数据集。数据帧包含需要分隔为年和月列的列“YYYYMM”。在此步骤中，我们还将删
# R语言中的Cox模型与中介效应分析
在生存分析研究中，Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是一个非常重要的统计工具。它用于评估影响事件发生时间的变量，其中中介效应分析可以帮助我们理解这些变量如何通过其他变量影响结果。
## Cox模型简介
Cox模型基于风险函数的相对危险度来预测事件发生的概率。这种模型不要求数据服从特定的分布，且可以处理右删
回归分析数据准备数据基本信息建立回归模型建立回归方程预测数值回归方程可视化散点图加拟合回归方程诊断完整代码 回归分析它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。【该分析完整代码附于文章末】 数据准备首先加
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2023-09-15 18:43:58
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Cox比例风险模型(cox proportional-hazards model)，简称Cox模型是由英国统计学家D.R.Cox(1972)年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为应变量，可同时分析众多因素对生存期的影响，能分析带有截尾生存时间的资料，且不要求估计资料的生存分布类型Cox模型的基本假设为：在任意一个时间点，两组人群发生时间的风险比例是恒定的；或者说其危险曲线应该是成
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2023-08-27 19:34:52
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文章目录回归分析*问题提出*一、 一元线性回归二、一元线性回归的参数估计1. 普通最小二乘估计（OLS）2. 极大似然估计(MLE)3.随机误差项μ的方差σ^2的估计二、一元线性回归模型的检验1. 拟合优度检验（R^2）2. 解释变量的显著性检验（t test）三、 一元线性回归的预测1. 点预测2. 区间预测四、 多元线性回归分析1. 模型估计2. 模型检验3. 模型预测 提示：以下是本篇文章
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2023-08-16 20:21:43
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之前有同学问过我211模型，没听过这个词，感觉怎么有这么不严肃的名字，偷偷去查了查，211模型，其实就是嵌套数据的中介的情形之一。根本上讲还是属于多水平模型的路径分析（用多水平模型跑回归也可以做中介，但其不在本文讨论范围，本文主要关注多水平结构方程multilevel structural equation modeling MSEM框架下的中介做法）。然后偷偷整理了下这方面的内容，今天刚刚好给大
之前分别介绍了生存分析中的寿命表法、K-M曲线、logrank检验：R语言生存分析的实现以及Cox回归的构建、可视化以及比例风险检验的内容：R语言生存分析：Cox回归本次主要介绍如果数据不符合PH假设时采取的方法。时间依存协变量的Cox回归和时间依存系数Cox回归关于时依协变量、时依系数的基础知识，大家可以参考这几篇文章：survival包的案例介绍：Using Time Dependent Co
# R语言 Cox回归分析预测值实现教程
## 介绍
在这篇文章中，我将指导你如何使用R语言进行Cox回归分析的预测值计算。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解整个流程，并提供每一个步骤所需的代码和注释。
## 流程
首先让我们来看一下整个流程的步骤：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 数据准备
数据准备 -->
