R绘制基于Cox回归模型的限制性立方样条图上两期分享了线性回归和logistic回归模型的限限制性立方样条图，那么这一期继续分享基于Cox回归的限制性立方样条的R实现。应用场景：流行病学队列研究或实验性研究都可以用，原因在于无论是队列研究或实验性研究，都需要进行随访，这时候就会多出来一个时间变量，也就是研究对象从入组到出组或发生结局时间或其他原因无法继续随访的时间，流行病学称为生存时间。变量要求：
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
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2024-08-04 11:51:03
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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
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2023-10-10 15:33:09
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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#
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2024-06-13 19:01:47
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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
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2024-03-19 09:20:19
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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
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2023-11-20 09:28:27
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详情请点击下方：没有数据，没有实验条件怎么发表SCI论文？欢迎参加孟德尔随机化方法培训班！！！想学习如何构建预测模型的一定要看这篇文章！到2023年，抑郁症已成为全球疾病负担的首位，特别是中老年残疾人，往往有更严重的抑郁倾向。中国学者使用CHARLS数据库构建了中国中老年肢体残疾者抑郁的预测模型，筛选出与抑郁高度相关的预测变量。该模型的构建可以帮助临床工作者快速筛选出患抑郁症风险较高的中老年人肢体
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]
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2023-10-25 20:14:00
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# 限制性立方样条（Cubic Spline）在 Python 中的实现
限制性立方样条插值是一种常见的插值方法，通常用于平滑曲线的创建。这篇文章将带你一步一步地实现这一方法。以下是我们将要完成的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 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
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2024-02-04 21:46:29
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# Python中的限制性立方样条插值（Restricted Cubic Splines）
在数据科学和统计分析中，插值是一种重要的方法，可以帮助我们从已知数据点推测未知数据点。立方样条插值是其中一种常见工具，而限制性立方样条（Restricted Cubic Splines, RCS）则是一种更为灵活的方法，适用于处理非线性数据关系。本文将介绍如何使用Python实现限制性立方样条插值，并提供
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
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2024-07-08 12:15:05
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本篇是上一篇“大纲视图的nod和rfc”篇的继续。本篇是要给出其中的rfc标示的完整内容并做一个简单的解释。1、大纲视图的增强版为了能比较好的给出aaas系统大纲视图上需要的rfc标示，在原先的大纲视图上增加一些重要的文字，并修改了前面给出的图中的一些错误。图12.2 aaas系统大纲视图(增强版)1.1 修改原图中的错误原图中存在在两处错误：1是九宫格上面的蓝色标头，原先的hoc的两头位置反了。
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
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2024-06-15 14:55:35
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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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ssas 度量值属性 Connecting to tables in SQL Server Analysis Service (SSAS) databases is easy. Maybe too easy. The learning curve for developing in a Multidimensional Cube is steep, although a Tabular Model
z致敬前辈:R语言统计与绘图仅以本篇2800字真文一并纪念工作11年来潦倒的收入、间歇的鸡血、憋屈的倔强、幽暗的过往和心中的远方。1 缘起Restricted cubic splines (RCS)近年来火遍各类SCI期刊，初次接触的小伙伴们可以去搜索笔者前期的2篇RCS文章补充一下基础知识（链接）。笔者撰写SCI时候也经常苦恼，即使有代码积累但依然每次都要修改长长的代码，精雕细琢的修改图形参数，
5 基于2D标定物的标定方法基于2D标定物的标定方法，原理与基于3D标定物相同，只是通过相机对一个平面进行成像，就可得到相机的标定参数，由于标定物为平面，本身所具有的约束条机，相对后者标定更为简单。经典算法为Z. Zhang(PAMI, 2000) A Flexible New Technique for Camera Calibration。其算法已经被收入Opencv(2004)，最常用的标定
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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