1、哑变量的概念 在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改变一个单位，所引起的因变量Y的平均变化量；如果自变量X为二分类变量，例如是否饮酒（1=是，0=否），则回归系数β可以解释为：其他自变量不变的条件下，X=1（饮酒者）与X=0（不饮酒者）相比，所引起的因变量Y的平均变化量。 但是，当自变量X为多分类变量时，例如职业、学历、血型
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2024-03-16 13:27:10
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今日课程内容内容回顾回归分析-逻辑回归哑变量的设置哑变量回归分析包含1个哑变量和一个数值二元逻辑回归：概率、评估内容回顾1.回归分析
依据哑变量分为：不包含---一元、二元、多元回归分析
包含---逻辑回归、多元逻辑回归
线性回归：
步骤：
明确目标，确定因变量和自变量
绘制散点图，确定数据的线性分布
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2023-11-20 02:03:17
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多元线性回归是研究一个连续型变量和其他多个变量间线性关系的统计学分析方法，如果在自变量中存在分类变量，如果直接将分类变量和连续性变量统一纳入模型进行分析是有问题的，尤其是无序分类资料，即使进入了模型，也难以解释，因此分类资料纳入模型最佳的方式是设置哑变量。在SPSS软件中，做Logistic回归时，直接有选项可以将分类变量设置哑变量，但是在做多元线性回归时，分析过程中没有设置哑变量的选项，就需要对
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2023-08-11 19:38:35
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在机器学习的特征处理环节，免不了需要用到类别型特征，这类特征进入模型的方式与一般数值型变量有所不同。通常根据模型的需要，类别型特征需要进行哑变量处理，即按照特征类别进行编码，一般一个类别为k的特征需要编码为一组k-1【避免引起多重共线性】个衍生哑变量，这样就可以表示特征内部所有的类别（将其中基准比较类设为0，当k-1个哑变量都为0时，即为基准类）。这种哑变量的编码过程在R和Python中的有成熟的
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2024-05-10 22:39:24
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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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# R语言cox回归分类变量
Cox回归是一种常用的生存分析方法，它可以用来评估一个或多个自变量对生存时间的影响。在R语言中，我们可以使用`survival`包来进行Cox回归分析。本文将介绍如何在R语言中使用Cox回归处理分类变量。
## Cox回归简介
Cox回归模型是一种半参数回归模型，它假设风险比（hazard ratio）是自变量的函数。在生存分析中，我们通常关心的是生存时间（Su
原创
2024-07-18 11:39:18
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一.算法逻辑回归决策树集成学习（随机森林，Adaboost，GBDT，XGBOOST，LightGbm）二.特征工程三.模型评估与优化一. 算法1.逻辑回归Q : 逻辑回归的优缺点，在金融领域相比其他算法有什么优势，局限性在哪？1）优点：实现简单，速度快，占用内存小，可在短时间内迭代多个版本的模型。模型的可解释性非常好，可以直接看到各个特征对模型结果的影响，可解释性在金融领域非常重要，所以在目前业
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2024-08-16 14:26:28
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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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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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# 多元线性回归与哑变量在R语言中的应用
多元线性回归是一种用于建模因变量与多个自变量之间关系的统计分析方法。在实际应用中，自变量往往包含分类变量，这时我们需要借助哑变量（Dummy Variables）来处理这些分类数据。本文将介绍如何在R语言中进行多元线性回归分析，并使用哑变量来提高建模的准确性，最后提供相关的代码示例。
## 理解哑变量
哑变量是将分类数据转换为数值数据的一种方法。例如
逻辑回归算法简介逻辑回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。比如探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率。例如，想探讨某疾病发生的危险因素，可以选择两组人群，一组是发生疾病组，一组是未发生疾病组，两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是是否患病，即“是”或“否”，为两分类变量，自变量就可以包括很多了，例如年龄、性别、饮食习
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2024-01-03 16:54:49
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#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
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2024-01-21 08:08:49
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R语言|12. 森林图-1: 多因素Cox回归模型森林图 (基于forestplot包)本期开始介绍Cox回归模型可视化。 之前学习过的的临床回归模型可视化方法主要是森林图和列线图 (Nomogram)。 计划是介绍一下单因素、多因素、亚组分析、其他类型森林图绘制；列线图部分介绍下基本的变量筛选方法、绘制过程、验证方法（ROC/DCA/校准图/分组比较等）、网页版列线图。本期介绍for
COX比例风险模型（cox proportional-hazards model）是英国统计学家D.R.COX于1972年提出的一种半参数回归模型，它可同时研究多个风险因素和事件结局发生情况、发生时间的关系，从而克服了简单生存分析中单因素限制的不足。01COX回归分析特点 鉴于临床数据的特殊性，COX回归比起一般的多重线性回归和Logistic回归在临床研究中具有更为广泛的应用。为了突出COX回归
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2023-11-24 10:28:58
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在机器学习问题中，我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数，然后通过学习得到的参数确定模型的表示，最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中，我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征，这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型（如LR），那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作，然后再对离散的特征，进行one-hot编码或哑变量编码。这样
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2024-07-31 18:15:52
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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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purchase）建立逻辑回归模型，判断某个顾客是否会产生购买。输入数据集存放在SAS安装文件的SAMPSIO.DMEXA1中，该数据集包含1966个顾客观测值信息。它包含31个区间变量输入和18个分类变量输用于构建模型。该逻辑回归模型产生的打分公式应用在新的数据集中，给那些可能产生购买的顾客发送邮件。1创建SAS EM工程 <wbr></wbr>2添加输入数据源节点 S
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2024-07-22 13:47:59
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1. 变量赋值在R中，可以使用<-或者=来给（本地）变量赋值 在给变量赋值前，不需要声明变量。事实上，R中不存在这种概念变量名： 包含字母、数字、点和下划线，但系统的保留字是不允许的，也不能以数字或一个点后加数字开头 关于命名规则的细节，详情见?make.names可以用<<-来对全局变量赋值另一个变量赋值方法是使用assign函数，不过assign函数不会检查第一个参数是否为一
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2024-05-15 11:05:55
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## R语言哑变量的实现
### 1. 什么是哑变量？
在统计学中，哑变量（Dummy Variable）又称虚拟变量、指示变量，是一种用于表达分类变量的方法。哑变量通常以0和1来表示不同的类别，使得分类变量能够被数学模型所理解和使用。在R语言中，我们可以使用一些函数和技巧来实现哑变量的转化。
### 2. 哑变量的实现流程
下面是实现哑变量的一般流程，可以用表格展示：
| 步骤 | 描
原创
2023-11-29 15:52:00
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基于Logistic回归的列线图1. 引用R包1 #install.packages("rms")2 library(rms) #引用rms包2. 读取文件1 setwd("C:\Users\000\Desktop\09_Nomogram") #设置工作目录2 rt 3 head(rt) #查看数据集rt▲ 在该数据集中，主要包含了年龄(Age)，性别(Gender)，BMI值，教育水平(Educ
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2023-09-14 13:26:51
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