## OR（Odds Ratio）和CI（Confidence Interval）在R语言中的计算
在医学统计和流行病学研究中，OR（Odds Ratio）和CI（Confidence Interval）是非常重要的指标。OR通常用于比较两组之间某个事件发生的机会，CI则提供了OR的精确度评估。本文将通过实例详细说明如何在R语言中计算OR和CI，并使用图形进行可视化。
### 1. OR的计算
1.相对危险度（relative risk，RR）。指暴露于某因素发生某事件的风险，即A/(A+B)，除以未暴露人群发生的该事件的风险，即C/(C+D)，所得的比值，即RR=［A/(A+B)］/［C/(C+D)］，RR适用于队列研究或随机对照试验。
2.OR(odds ratio) 比值比。OR=(A/B)÷(C/D)=AD/BC。RR和OR两个公式的区别，A/(A+B) 指暴露于某因素发生某事件
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2023-10-02 09:21:37
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1.3 函数入门和大多数编程语言一样，R语言编程的核心是编写“函数”。函数就是一组指令的集合，用来读取输入、执行计算、返回结果。我们先定义一个函数oddcount()，以此简单介绍函数的用法。这个函数的功能是计算整数向量中奇数的个数。一般情况下，我们会用文本编辑器编写好函数代码并保存在文件中，不过在这个简单粗略的例子中，我们只需要在R的交互模式中一行行输入代码。接下来，我们还会在几个测试案例中调用
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2023-08-31 09:37:12
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最近，在网上仅仅用ChatGPT和AI聊天已经不够刺激了，现在，AI已经有了属于自己的专属社区：Chirper简而言之，这是一个禁止人类发帖、评论、转发的类推特网站。人类进去后只能看见：成千上万个AI聊天机器人在其中激烈地聊天、互动、分享。有想法的迸发、观点的碰撞和激烈的阴阳怪气。我只能说一个字：6！只需输入AI的用户名并提供相关描述，即可创建一个AI聊天机器人。由于不同的人格、身份设定，每个AI
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2024-04-17 14:01:00
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回归分析是一个广泛使用的统计工具，用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量，其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量，其值来自预测变量。在线性回归中，这两个变量通过一个等式相关联，其中这两个变量的指数(幂)是1。数学上，当绘制为图形时，线性关系表示直线。任何变量的指数不等于1的非线性关系产生曲线。线性回归的一般数学方程为 -y = ax + b
R
以下是
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2023-06-21 19:53:03
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##R语言学习系列之向量化计算本文主要讲解R语言向量化计算的原理及方法，希望对初学者能够提供帮助。##一、向量化 什么是向量化计算呢？其实你可以简单的理解成这样：当我们在使用函数或者定义函数的时候发现，我们只能对单个数据进行运算。而这点显然不能满足我们的需求。那么如何使函数可以计算多个数据呢？这时就要采用向量化计算的方法了。##二、sapply( )函数首先，我们先定义一个判断是否为偶数的函数，返
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2023-07-21 18:43:00
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MAE (Mean Absolute Error)和RMSE (Root Mean Square Error) 是用来评估模型预测结果与真实值之间的误差的常用指标。在R语言中，我们可以使用不同的包来计算这些指标，例如`Metrics`包和`caret`包。在本文中，我们将使用`caret`包来解决一个具体的问题，并计算MAE和RMSE。
问题描述：
假设我们有一个数据集，包含了一些学生的成绩数据
原创
2024-01-28 04:23:06
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我们曾经为一位客户进行了短暂的咨询工作，他在构建一个主要基于安卓包分类的分析应用程序数据源是安卓的项目，把同一类功能的安卓代码的头部，每一个文件都有import 包名。把所有import的包名都抓了下来存到了mysql, 这是数据源 , 需要用r分析这些包名。用r给这些包做统计，同名的包有多少，占百分之多少，做可视化图，打标签。这个项目的目的是，比如一类功能是发email的app，每一个项目里ja
1.背景介绍R语言是一种用于数据分析和统计计算的编程语言，它具有强大的数学和统计功能，以及丰富的数据可视化工具。在过去的几年里，R语言在数据科学和人工智能领域的应用越来越广泛。这篇文章将介绍R语言的高级概率和统计方法，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。2.核心概念与联系在深入探讨R语言的高级概率和统计方法之前，我们首先需要了解一些基本的概念和联系。2.1概率论概率论是一门研究不
一直以来，总觉得并行计算是种很高深的技术，需要系统性的学习才能掌握。直到最近工作中进行大量循环计算，动辄十几个小时，实在是被整崩溃了，于是百度了一下，惊喜的发现R有很傻瓜的并行计算用法，完全满足基本的计算需求，这里简单记录一下。 R语言的并行可以用parallel包，这个包是自带的，不用下载，直接library即可。它本质上相当于打开多个R控制台，然后将任务拆分后让这些控制台计算，等各部分计
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2023-09-06 13:41:53
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二项分布理论 二项分布是一种离散概率分布，描述了在n次独立重复的伯努利试验中成功的次数的概率分布。其中，每次试验的结果只有两个可能：成功或失败，且每次试验的成功概率p是相同的。 具体来说，如果随机变量X表示在n次试验中成功的次数，那么X服从参数为n和p的二项分布，记为X~B(n,p)。意味着在n次试验中成功的次数为k的概率可以用二项分布的概率质量函
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2024-06-25 16:57:45
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无论外界怎样，请平心静气地努力！
文章目录前言1. 概述2. 版本2.1 山东青岛，2021年3月29日，Version12.2 山东青岛，2021年5月3日，Version23. 微信公众号GISRSGeography一、climte indices库中的indices.spei()的输入和输出二、基于climate_indices库计算站点SPEI1. 数据准备2. 站点特定尺度的sp
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2024-08-31 20:34:05
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# 云计算R语言方案解决数据分析问题
## 问题描述
我们面临一个数据分析的问题：我们有一个大型的数据集，包含了数百万条数据。我们希望能够使用R语言对这个数据集进行分析，并且能够在较短的时间内得出结果。然而，由于数据集过大，我们的本地计算机无法处理这么大规模的数据。因此，我们需要一种解决方案，能够利用云计算的技术来进行数据分析。
## 方案概述
我们的解决方案是将R语言与云计算相结合。具体
原创
2023-11-30 12:27:35
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# R语言怎么计算RMSE
在数据分析和机器学习中，RMSE（Root Mean Square Error，均方根误差）是评估模型预测精度的常用指标。它是观测值与真实值之间的差值的平方的平均值的平方根。在R语言中，我们可以使用内置的函数来计算RMSE。
## 实际问题
假设我们有一组房屋的实际销售价格和预测的销售价格数据，我们想要计算预测模型的准确性，这时候就可以使用RMSE来评估模型的表现
原创
2024-05-16 06:29:25
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01研究背景 在cox回归中，如何利用已经构建好的预测模型预测单个患者的生存概率呢？R中的pec包中predictSurvProb()函数可以利用cph()拟合的模型计算验证集中患者在不同时间节点的生存概率。其次该包还能在验证集中计算不同时间点C-index指数，绘制成图，比较验证集在不同模型中的C-index，通过交叉验证评估不同模型的区分度
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2023-07-31 18:45:19
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在前面的章节，我们已经用R语言分析了一种SCI单因素表格的制作方法，今天我们来继续分析，这种分类的，其实方法都是差不多的 我们先要对表进行分析，要看它表达的是什么意思，其实就是通过回归分析对子集的分析，了解变量和结局的关系 今天我们来做有无淋巴结转移对结局变量的影响，数据中ln_yesno是代表淋巴结是否转移的意思，0为没有转移，1为有转移， 继续导入我们原来的乳腺癌数据, library(for
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2023-10-25 19:52:18
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R语言的调试重要性不言而喻，这段时间准备改进一个R的包，但由于接触R时间不长，中间的很多东西不懂，需要重新打包调试，以对里面的很多程序有深入了解，下面从几个方面分享一下我的收获。1、准备工作a)R软件的下载http://cran.r-project.org/。b)下载源码包，比如我下载了tsDyn（非线性时间序列）包，http://cran.r-project.org/web/packages/a
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2024-01-25 14:37:59
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文章目录众数回归R语言包 modalreg1 简介2 使用方法3 使用介绍3.1 模型训练3.2 模型查看3.3 训练效果可视化3.4 模型预测 众数回归R语言包 modalreg1 简介主要功能为实现众数回归， 包括参数与非参数模型，提供自动带宽选择，模型预测与模型评估。 模型方法包括： (1) 线性众数模型linear 1 (2) 非参数B样条众数回归模型 bmr 2 (3) 非参数局部多项
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2023-08-12 15:16:43
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Chisel模块详解（一）——初识Chisel模块（Module）并实现一个计数器比较大的数字电路设计都会构造为一组组件，而且这些组件是有层级地组织起来的。每个组件都有自己输入输出线网的接口，通常叫作端口（port），跟集成电路（IC）中的输入输出引脚是差不多东西。组件之间可以通过线网连接输入输出而连接到一起，组件内部也可以包含子组件来构造有层级的数字电路。对于有层级的组件，最外层的组件是直接和芯
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2024-06-04 11:28:48
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目录1 简单计算2 时间计算 3 数据标准化3.1 0-1标准化3.2 z-score标准化 scale4 数据分组 cut数据计算是根据原有的字段数据，采用简单、函数等计算方式得到新的计算字段数据的过程，方便进行下一步数据处理或数据分析工作。1 简单计算简单计算，是指通过对已有字段进行加、减、乘、除等运算得出新的字段的过程。例如，已知商品的数量和单价，计算商品总额。
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2023-06-16 20:22:51
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