R有着非常强大的绘图功能，我们可以利用简单的几行代码绘制出各种图形来，但是有时候默认的图形设置没法满足我们的需要，甚至会碰到各种各样的小问题：如坐标轴或者标题出界了，或者图例说明的大小或者位置遮挡住了图形，甚至有时候默认的颜色也不能满足我们的需求。如何进行调整呢？这就用到了“强大”的函数par()。我们可以通过设定函数par()的各个参数来调整我们的图形，这篇博文就是对函数par()的各个参数进
这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色（C），脊椎状况（S），体重（Wt）和甲壳宽度（W）。数据文件：crab.txt。我们将首先拟合仅具有一个自变量：宽度（W）的泊松回归模型 估计的模型是：$ log（ hat { mu_i}）$
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2023-08-08 14:04:24
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R语言中统计分布和模拟前言 很多应用都需要随机数。像interlink connection，密码系统、视频游戏、人工智能、优化、问题的初始条件，金融等都需要生成随机数。但实际上目前我们并没有“真正”的随机数生成器，尽管有一些伪随机数生成器也是非常有效的。目录 1. 概率统计分布概述 2. 随机函数模拟介绍 3. 密度函数模拟介绍 4. 分布函数模拟介绍 5. 分位数函数模拟介绍 6. 函数模拟
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2023-08-11 21:03:04
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泊松建模标准化发病率或死亡率（SIR/SMR），即计算标准化率的间接方法。 SIR 是观察到的和预期的案例的比率。 预期病例数是通过将特定阶层的人口率乘以队列中相应的人年得出的。 我们继续使用我们的女性直肠癌数据 首先我们导入R包和数据library(popEpi)
library(Epi)
library(splines)
bc<-read.csv("E:/r/test/smr
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2023-10-11 09:11:12
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# Poisson分布及其离散概率质量函数在R中的应用
在统计学中，Poisson分布是一种重要的离散概率分布，用于描述单位时间或单位面积内事件发生的次数。它通常用于研究随机事件，比如电话接入数量、网站访问次数等。本文将介绍Poisson分布的概率质量函数（PMF）以及在R语言中的实现，同时展示我们如何可视化这些数据。
## 概率质量函数
Poisson分布的概率质量函数定义为：
\[ P
人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。时间相关的ROC定义令 Mi为用于死亡率预测的基线（时间0）标量标记。 当随时间推移观察到结果时，其预测性能取决于评估时间 _t_。直观地说，在零时间测量的标记值应该变得不那么相关。因此，ROC测得
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6560读取数据summary(eba1977)## city age pop cases ## Fredericia:6 40-54:4 Min. : 509.0 Min. : 2.000 ## Horsens :6...
原创
2021-05-12 14:16:08
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在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。Metropolis-Hastings算法Metropolis-Hastings抽样算法是一类马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，其主要思想是生成一个马尔科夫链使其平稳分布为目标分布。这种算法最常见的应用之一是在贝叶斯统计中从后验密度中取样，这也是本文的目标。该算法规定对于一个给定的状态Xt，如何生成下
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2023-09-29 22:25:10
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读取数据summary(eba1977)## city age pop cases ## Fredericia:6 40-54:4 Min. : 509.0 Min. : 2.000 ## Horsens :6...
原创
2021-05-19 23:42:55
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6304在这篇文章中，我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试与个体计数数据。许多软件包在拟合Poisson回归模型时在输出中提供此测试，或者在拟合此类模型（例如Stata）之后执行此测试，这可能导致研究人员和分析人员依赖它。在这篇文章中，我们将看到测试通常不会按预期执行，因此，我认为，应该谨慎使用。偏差拟合度检验...
原创
2021-05-12 14:12:45
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这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色（C），脊椎状况（S），体重（Wt）和甲壳宽度（W）。数据文件：crab.txt。我们将首先拟合仅具有一个自变量：宽度（W）的泊松回归模型...
原创
2021-05-12 14:20:08
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这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色（C），脊椎状况（S），体重（Wt）和甲壳宽度（W）。数据文件：crab.txt。我们将首先拟合仅具有一个自变量：宽度（W）的泊松回归模型...
原创
2021-05-19 23:37:33
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在这篇文章中，我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试与个体计数数据。许多软件包在拟合Poisson回归模型时在输出中提供此测试，或者在拟合此类模型（例如Stata）之后执行此测试，这可能导致研究人员和分析人员依赖它。在这篇文章中，我们将看到测试通常不会按预期执行，因此，我认为，应该谨慎使用。偏差拟合度检验...
原创
2021-05-19 23:42:15
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这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色（C），脊椎状况（S），体重（Wt）和甲壳宽度（W）。数据文件：crab.txt。我们将首先拟合仅具有一个自变量：宽度（W）的泊松回归模型 估计的模型是：$ log（ hat { mu_i}）$
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2023-10-11 20:49:55
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接前文：R语言基础(一)：注释、变量3.常用函数函数就是一些已经编写好的功能，我们拿过来直接使用就可以了。3.1 查看变量ls()也许你清空了控制台，看不到之前的变量。但是它一直存在于系统中。我们可以使用ls()函数查看已经定义过的变量(后续内容中：>开头的行是代码，[1]开头的行是运行结果，同学们在写代码的饿时候，不需要写每行开头的>)。> x<-10
> y<
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2023-05-22 14:25:10
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众所周知，监测数据的时变性是许多人关注的重点。在做数据统计之前我们需要先掌握一些时间数据的处理方法。这里推荐学习lubridate包里头的函数，掌握其中几个函数就能帮我们节省非常多的时间。还是上一篇那个监测数据，为了之后能统计不同时间尺度的浓度均值，需要先构建对应的时间数据字段。查看数据： 看起来sample_dt这一列是我们的时间数据了，查看下这一列的属性： 当前这一列的
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2023-08-11 13:42:41
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前言Apply系列函数作为R语言中用于替换for和while循环的利器，在批量循环计算的过程中发挥着非常重要的作用，其他的R包如dplyr，plyr和data.table的很多数据操作思路和apply系列函数有很多的借鉴和相似之处，最经典的就是dplyr中的group_by+summarize可以完美的替代tapply函数。当然在现阶段，国外推特有一个很火的选择题，就是“你在使用R语
前言主坐标分析（principal co-ordinates analysis，PCoA）是一种非约束性的数据降维分析方法，可用来研究样本群落组成的相似性或相异性。PCoA以样本距离为整体考虑，应用非常广泛。这期，我们用R语言ggplot2来实现PCoA可视化。引用https://zhuanlan.zhihu.com/p/389494756 （在线作图丨数据降维方法②——主坐标分析PCoA） ht
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2023-08-21 15:08:08
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datadist函数的设计目的是对预测函数所基于的原始数据进行统计学上的总结，以避免重复读取原始数据。Discription对于给定的一组变量或数据框，确定影响和绘制ting范围的变量摘要、要调整的值，以及Predict, plot.Predict, ggplot.Predict, summary.rms, survplot, 和 nomogram.rms的总体范围。如果datadist
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2023-08-15 13:59:56
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#1. 基本语法
#(1) print语句
print (“Hello world!”)#(2) 变量赋值
var1 <- 1
var2 <- “a”
var3 <- TRUE#(3) 运算符
#① 算术运算符
a <- 3
b <- 10
print(a+b) #13
print(b-a) #7
print(a*b) #30
print(b/a)
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2023-06-16 19:43:17
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