因为R的rmda包做不了COX回归临床决策曲线，很多朋友都是通过ggdca包来绘制COX回归临床决策曲线，最近很多粉丝使用ggdca包来绘制COX回归临床决策曲线出现问题过来问我，我绘制的时候没发现什么问题，所以也回答不了，但是我看了一些别的博主说是因为ggdca和survival包冲突，不能从R下载ggdca包，要从作者主页下载才可以，大家可以试一下。 好了，废话不多说，今天介绍R的dcu
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2023-06-25 10:50:27
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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)，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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# R语言Cox回归模型构建及验证
## 引言
在生存分析领域，Cox回归模型是一种重要的统计工具。它可以用于预测个体在给定时间点发生事件的风险。R语言作为一种强大的数据分析工具，提供了丰富的包和函数来构建和验证Cox回归模型。本文将介绍如何使用R语言构建和验证Cox回归模型，并提供相应的代码示例。
## Cox回归模型简介
Cox回归模型是一种半参数模型，它可以考虑多个预测因素对个体生存时间
原创
2024-01-10 04:44:19
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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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基因组规模上的聚合数据类型的相似性网络融合（本文是对similarity network fusion for aggregating data types on a genomic scale 整体文章的翻译，对于后面理论公式部分可以参照该朋友的笔记）摘要近期的技术已经使收集不同类型的全基因组数据十分划算，结合这些数据去创建一个给定的疾病或生物过程的一个全面视图的计算方法是有必要的。相似网络融合
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2024-06-18 05:53:42
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# R语言导出Cox模型结果的指南
在生物统计学和流行病学领域，Cox回归模型用于分析生存数据。R语言是进行这类分析的强大工具。在本篇文章中，我将带领您完成“R语言导出Cox模型结果”的整个流程。我们将通过一系列步骤，导入数据、建立Cox模型，并将结果导出到文件。
## 流程概述
下面是实现该功能的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-07-31 06:42:54
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# 用R语言进行Cox回归预测
Cox回归是一种用于生存分析的统计模型，用于研究影响事件发生时间的因素。在R语言中，我们可以利用`survival`包来实现Cox回归分析。下面将通过一个代码示例来展示如何使用R语言进行Cox回归预测。
## 数据准备
首先，我们需要准备一些生存分析的数据。这里我们使用`lung`数据集作为示例数据。`lung`数据集包含了用于研究肺癌患者生存时间的数据。
原创
2024-06-12 06:04:06
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列线图作为一个非常简单明了的临床辅助决策工具，在临床中用的（发文章的）还是比较多的，尤其是肿瘤预后：Nomograms are widely used for cancer prognosis, primarily because of their ability to reduce statistical predictive models into a single numerical est
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2023-08-12 11:31:47
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原创
2023-04-18 17:16:56
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使用R语言预测产品销量 通过不同的广告投入，预测产品的销量。因为响应变量销量是一个连续的值，所以这个问题是一个回归问题。数据集共有200个观测值，每一组观测值对应一种市场情况。 数据特征TV：对于一个给定市场的单一产品，用于电视上的广告费用（以千为单位）Radio：用于广告媒体上投资的广告费用Newspaper：用于报纸媒体上的广告费用响应Sales：对应产品的销量
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2024-07-05 17:27:24
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第二十八讲 R语言-Cox比例风险模型1在第二十五到二十七讲中，我们介绍了生存分析的基本概念，KM生存曲线及绘图，以及比较多组生存曲线是否存在差异。KM生存曲线和Log-rank检验是单变量多分析方法，只能通过分层的方式，考虑一个水平（因子／因素）的作用，而忽略其他因素多影响。但是当数据存在多个因素需要考虑，或因素不是分类变量，而是连续型变量时，KM曲线和Log-rank检验就无法应对了。这时，该
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2024-01-12 17:41:44
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使用Kaggle上的一个公开数据集，从数据导入，清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模，交叉验证以及多个预测模型的比较全过程，注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战，主要包括以下五个方面的挑战：缺失值的挑战异常值的挑战不均衡分布的挑战(多重)共线性的挑战预测因子的量纲差异以上的几个主要挑战，对于熟悉机器学习的人来说，应该都是比较清楚的，这个案例中会
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2024-05-20 17:56:28
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预测模型在各个领域都越来越火，今天的分享和之前的临床预测模型背景上有些不同，但方法思路上都是一样的，多了解各个领域的方法应用，视野才不会被局限。今天试图再用一个实例给到大家一个统一的预测模型的做法框架（R中同样的操作可以有多种多样的实现方法，框架统一尤其重要，不是简单的我做出来就行）。而是要：eliminate syntactical differences between many of the
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2024-02-10 01:50:04
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临床预测模型也是大家比较感兴趣的，今天就带着大家看一篇临床预测模型的文章，并且用一个例子给大家过一遍做法。这篇文章来自护理领域顶级期刊的文章，文章名在下面Ballesta-Castillejos A, Gómez-Salgado J, Rodríguez-Almagro J, Hernández-Martínez A. Development and validation of a predict
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2024-01-11 13:43:30
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# Cox预测模型10倍交叉验证在R语言中的应用
在生存分析中，Cox比例风险模型是一种常用的模型，用于探索某个特定因素对事件发生时间的影响。而通过交叉验证可以有效评估模型的性能并选择最佳的参数。在R语言中，我们可以使用`survival`和`survminer`包来实现基于Cox的预测模型10倍交叉验证。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] -
原创
2024-03-24 03:52:06
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## 如何使用R语言构建多基因预测模型
### 前言
作为一名经验丰富的开发者，我将会带领你学习如何使用R语言构建多基因预测模型。在这篇文章中，我将会为你展示整个流程，并且详细解释每一步需要做什么以及需要使用的代码。让我们一起开始吧！
### 流程概览
首先，让我们来看一下整件事情的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备和清洗 |
| 2 | 特征选
原创
2024-06-14 06:47:23
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R语言时间序列分析之ARIMA模型预测 今天学习ARIMA预测时间序列。 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是如果你想使用指数平滑法计算出预测区间 那么预测误差必须是不相关的 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求在某种情况下 我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预
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2023-08-21 19:23:03
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本篇推文来介绍Cox比例风险模型（Cox proportional hazards model），简称为Cox模型。目录如下：1 Cox模型形式1.1 模型的数学形式1.2 模型说明1.3 模型的代码形式2 常规Cox模型2.1 单类型单事件2.2 单类型多事件2.3 多类型单事件3 多状态Cox模型3.1 模型示例一3.2 模型示例二1 Cox模型形式1.1 模型的数学形式通过对生存曲线的学习，
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2024-04-07 14:25:47
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# R语言多因素Cox回归模型的构建与验证
在生存分析中，Cox比例风险模型是一种常用的方法，用于探索多个因素与生存时间之间的关系。本文将介绍如何使用R语言构建和验证多因素Cox回归模型，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据准备
首先，我们需要一个包含生存时间、事件状态及多个变量的数据集。假设我们使用名为`survival_data`的数据框，其中包括以下列：
- `time`: 生存
