一、matplotlib库1、基本绘图命令import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(5,4)) #设置图形大小plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示负号plt.rcParams['font.sans-self']=['Kai Ti'] #设置字体，这里是楷体，SimHei表示黑体#基本
基础知识部分 Luminance
)的相关概念做一个简单介绍。如果已经了解就跳到后面吧。 Radiant energy(能量)称作
radiant flux
(
辐射通量),用来描述他的能量表现，单位瓦特(Watt
)。
Radiant intensity( 辐射强度
)用来指定
radia
本文的分析基于《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》一文相关内容，但对其进行了深度的改良。 我们首先解读或者说翻译下这篇论文。 论文公布的时间是2005年了，已经是比较久远的了，我第一次看到该论文大概是在2014年，后面在2016年
转载
2024-08-27 17:37:56
32阅读
在信号检测理论中，接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线）是一种座标图式的分析工具，用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模型。 (2) 在同一模型中设定最佳阈值。在做决策时，ROC分析能不受成本／效益的影响，给出客观中立的建议。ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军载具（
转载
2024-07-31 17:15:58
78阅读
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：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，那么是否也可以将预测模型的结果，像森林图那样可视化地展示出来呢？今天小咖就来带大家认识一下神奇的列线图。认识列线图列线图(Alignment Diagram)，又
转载
2024-01-26 18:13:44
61阅读
## nomogram: R语言中的可视化预测工具
### 引言
在数据分析和机器学习领域，预测模型的解释性非常重要。我们往往需要了解输入变量对预测结果的影响程度，以便更好地理解模型。在R语言中，有一个非常有用的工具叫做nomogram，可以帮助我们直观地理解预测模型的效果和影响因素。
nomogram是一种可视化工具，通过图形化方式展示预测模型的结果。它可以将模型的预测能力转化为易于理解且
原创
2023-11-23 10:14:10
140阅读
# R语言中的Nomogram图及“subscript out of bounds”错误的解决
在R语言中，Nomogram（列线图）是一种用于表示预测模型的工具，通过它可以帮助我们直观地理解不同变量如何影响最终结果。然而，初学者在绘制Nomogram图时，常会遇到“subscript out of bounds”的错误。本文将帮助你理解如何实现Nomogram图，并解决这个常见的错误。
##
效果面板/视频效果/颜色校正Color CorrectionASC CDL颜色决定表 CDL Color Decision List是美国电影摄影师协会（ASC）创建的用于基本颜色校正数据交换的规范。本效果中包含简单的色彩校正和饱和度调整。CDL 的参数为：斜率 Slope、偏移 Offset和功率（力度） Power。每个参数函数都包含用于红色 Red、绿色 Green和蓝色
转载
2024-02-05 16:00:59
167阅读
R语言的nomogram不仅在医学统计中广泛应用，也日益成为数据科学家们构建与验证模型的重要工具。然而，使用nomogram进行内部验证时，有很多潜在问题需要关注。在这篇文章中，我们将一起探索如何解决R语言nomogram内部验证的问题，分为多个结构化部分。
### 背景定位
当我们建模的对象涉及多个影响因素时，如何准确评估模型的有效性变得尤为重要。Nomogram作为一种可视化的工具，可以有
前面介绍了使用tidymodels画校准曲线，不知道大家学会了没？众所周知，tidymodels目前还不支持一键绘制校准曲线！相同类型的mlr3也是不支持的！大家多去github提issue，加速对校准曲线的支持！今天介绍mlr3怎么画校准曲线，还是那句话，校准曲线就是散点图，你非说是折线图也行......加载R包首先还是加载数据和R包，和之前的数据一样的。library(mlr3ve
转载
2023-10-11 10:01:55
177阅读
Cox模型+等比例风险检验+Nomogram+C-index+校准曲线+时间-ROC曲线 # 内置包数据运行，预期结果看图 #可以直接复制到R运行 #加载包 我用 R-3.6版本的
library(cmprsk) #已经包含在这里了library(survival)
library(riskRegression)
library(rms) #绘制列线图 ??rms
li
转载
2023-11-25 05:53:28
1361阅读
# 基于 R 语言的风险分组与列线图
在现代医学研究中，风险分组是一种重要的分析方法。它可以帮助临床医生评估患者的预后，以及制定个性化的治疗方案。本文将介绍如何使用 R 语言构建风险分组模型，并使用列线图（Nomogram）可视化风险评估结果。
## 为什么选择 R 语言？
R 语言被广泛应用于统计分析和数据可视化，其拥有丰富的包和良好的可扩展性。特别是在生物统计与医疗数据分析中，R 语言是
R实战|Nomogram(诺莫图/列线图)及其Calibration校准曲线绘制Nomogram，中文常称为诺莫图或者列线图。简单的说是将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。它根据所有自变量回归系数的大小来制定评分标准，给每个自变量的每个取值水平一个评分；对于每个患者，就可计算得到一个总分，再通过得分与结局发生概率之间的转换函数来计算每个患者的结局时间发生的概率。读图随遍找一篇文
转载
2023-09-13 20:19:53
432阅读
线性代数的研究提供了矩阵类型，这种数据结构很类似于其它语言中的二维数组，但 R 提供了语言级的矩阵运算支持。矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。一个 M x N 的矩阵是一个由 M 行（row） 和 N 列（column）元素排列成的矩形阵列。R 语言的矩阵可以使用 matrix() 函数来创建，语法格式如下：matrix(data = NA,
转载
2023-06-21 22:13:28
873阅读
校准曲线图表示的是预测值和实际值的差距，作为预测模型的重要部分，目前很多函数能绘制校准曲线。 一般分为两种，一种是通过Hosmer-Lemeshow检验，把P值分为10等分，求出每等分的预测值和实际值的差距 另外一种是calibration函数重抽样绘制连续的校准图 我们既往文章《手动绘制R语言Logistic回归模型的外部验证校准曲线（Calibration curve）（2）》已经介绍了如何绘
转载
2023-06-25 09:52:54
400阅读
数据可视化——R语言使用ggplot2工具包绘制分面的曲线图概述：R语言使用ggplot2工具包绘制分面的曲线图，即依据数据的不同属性进行分面显示，并详细设置了不同绘图参数，使得绘制的图形更美观。使用工具：R语言中的ggplot2工具包， RcolorBrewer颜色工具包RcolorBrewer包在我之前的博客有介绍，请参考：数据可视化——R语言使用ggplot2工具包绘制精美的条形图下面展示一
转载
2023-08-31 17:04:27
186阅读
对于熟悉线性回归拟合结构方程模型的分析师来说，在R环境中，拟合结构方程模型涉及学习新的建模语法，新的绘图语法以及通常是新的数据输入方法结构方程模型入门 介绍然而，拟合结构方程模型可以成为分析师工具箱中的强大工具。相关视频设置 环境在R中实现SEM有许多不同的包，lavaan软件包为大多数SEM用户提供了全面的功能集，并且具有易于学习的语法来描述SEM模型。要安装lavaan，我们只需运行
转载
2023-08-14 14:36:02
85阅读
# R语言曲线连接点图的入门指南
R语言是一种强大的数据分析和可视化工具，广泛应用于统计学、数据科学、金融分析等多个领域。本篇文章将为大家介绍R语言中的一种重要的可视化图表——曲线连接点图（Line Plot with Points）。我们将探讨如何使用R语言绘制这种图表，并通过代码示例加深理解。
## 什么是曲线连接点图？
曲线连接点图是一种常见的统计图形，它通过用线连接点表示数据的变化趋
## 使用R语言绘制Nomogram并自定义Points名称
在统计学和生物统计学领域，Nomogram是一种常用的工具，用于通过图形方式展示模型的预测结果。这种图用于计算患者的预后，结合多个预测变量以提供个性化的风险评估。在R语言中，`rms`包提供了功能强大的工具帮助我们构建Nomogram，并且可以根据需求自定义输出结果，例如改变Points的名称。
### 实际问题
设想我们正在进行
文章目录1. 置换检验2. 操作流程3. 实例分析 1. 置换检验置换检验是一种基于重采样技术的统计检验方法，相较于其他统计检验方法，置换检验有着检验精确、不要求多种不同样本、样本变换重组和应用范围广的特点，其思想是统计量的值如果在置换分布中处于非常极端的位置（拒绝域之中）我们就有理由拒绝假设,如图所示。2. 操作流程我们要先知道几个重要的概念：显著性水平 a：估计总体参数落在某一区间内，可能犯
转载
2023-06-20 14:58:42
113阅读
