4.1 R绘图概述以下两个函数,可以分别展示二维,三维图形的示例:>demo(graphics)
>demo(persp)R提供了多种绘图相关的命令，可分成三类:高级绘图命令：在图形设备上产生一个新的图区，它可能包括坐标轴、标签、标题等。低级绘图命令：在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素，如额外的点、线和标签。交互式图形命令：允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或
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2023-10-25 19:00:45
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# R语言中的分层分析与子集选择
在数据分析中，分层分析是一种常用的方法，能够帮助我们深入理解数据的结构和变量间的关系。使用R语言进行分层分析，可以高效地选择子集，并对不同层次的数据进行分析和可视化。本文将介绍如何在R中进行分层分析，结合代码示例，并展示如何绘制饼状图和甘特图。
## 一、分层分析的概念
分层分析是指在特定组或类别中分析数据。这种方法可以揭示在不同层次下的趋势和模式，从而得到
原创
2024-10-24 04:05:37
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第四章、高级分类算法 1. 集成方法（策略：模型平均） 为了提升分类的准确率，提出了集成方法（EM） 集成方法就是基于多个基础分类器来构建组合的分类器（每个基学习器都犯不同的错误，综合起来犯错的可能性不大） &
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2024-04-22 19:46:01
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1. 案例介绍1.1 案例背景线性回归模型的构建。1.2 案例任务学会查看和调用语言自带的数据集，并会查看各个数据集信息。以women数据集为研究对象，建立回归模型。对于建立回归模型的流程包括：(1)描述weight与height之间的关系，绘制散点图；(2)构建预测weight关于height的一次线性回归模型，并给出对应的模型；(3)评价所构建的模型，给出评估指标，如和；(4)可视化所构建模型
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2023-11-21 14:36:58
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在既往文章中，我们已经介绍了R语言计算人年及可信区间的计算。但是计算的是总的人年发病率的比较情况，假如我们想知道分层发病率的情况呢？拿既往乳腺癌的数据为例子，我们已经知道了有淋巴结肿大和没有淋巴结肿大患者总的生存率的比较，但是如果我们想了解在每个年龄段有淋巴结肿大和没有淋巴结肿大患者生存率有无区别？如下图 我们以R语言survival包演示泊松回归年龄分层发病率统计，继续使用我们的乳腺癌数据（公众
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2023-08-30 19:55:00
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生成ROC,PR,混淆矩阵写在前面ROC曲线生成代码有关汽车评估roc曲线没有梯度的原因PR曲线生成代码同样地，对比在不同叶子纯度的情况的PR图混淆矩阵生成代码想看不同模型之间的Friedman检验吗? 写在前面汽车评估机器学习 第十四组 “人见人爱，花见花开！” HNU-机器学习笔记：模型准确度无论是用留出法还是交叉验证亦或是自助法都是无法准确的反应模型能力的！ 因为这个准确度会随着数据集划分的
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2024-02-03 07:04:18
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R语言小白学习笔记6—分组操作笔记链接学习笔记6—分组操作6.1 apply函数族6.1.1apply函数6.1.2 lapply和sapply函数6.1.3 mapply函数6.2 aggregate函数6.3 plyr包6.3.1 ddply函数6.3.2 plyr的辅助函数6.4 data.table包 笔记链接学习笔记1—R语言基础.学习笔记2—高级数据结构.学习笔记3—R语言读取数据.
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2023-06-21 23:15:41
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作者简介 杜雨，EasyCharts团队成员，R语言中文社区专栏作者，兴趣方向为：Excel商务图表，R语言数据可视化，地理信息数据可视化。AHP (Analytic Hierarchy Process)层次分析法是美国运筹学家Saaty教授于二十世纪80年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法。其主要特征是，它合理地将定性与定量的决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量
# R语言的分层Logit模型简介
分层Logit（Hierarchical Logit）模型是一种广泛用于分析具有层次结构的分类数据（如个体从属于不同群体的调查数据）的方法。在社会科学、市场研究和医学等领域，研究者经常面临需要考虑个体差异和群体特征的复杂情况，而分层Logit正好为此提供了有效的解决方案。
## 分层Logit模型的基本概念
分层Logit模型通过引入随机效应，能够有效地处
原创
2024-10-03 06:21:12
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# R语言分层线性回归
在统计学中，线性回归是一种用于探索变量之间关系的常用方法。而分层线性回归则是线性回归的一种扩展，它可以用来研究多个层次的数据结构，比如不同组织单位、不同地区等之间的差异。在R语言中，我们可以利用一些包来进行分层线性回归的分析，比如`lme4`和`nlme`等包。
### 什么是分层线性回归
分层线性回归（Hierarchical Linear Regression）又
原创
2024-04-10 04:10:05
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# 使用R语言进行分层Logit模型分析
## 引言
在统计分析与建模领域，Logistic回归模型是一种广泛应用的技术，尤其是在响应变量为二元时。分层Logit模型（Hierarchical Logistic Model）是其扩展形式，适合处理数据具有层级结构的情况，如不同地区、学校、医疗机构等。这类模型能够有效捕捉数据中的变异性，为研究社会科学、医学、市场营销等领域的问题提供了一种强有力的
原创
2024-09-02 03:20:09
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本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型） 。当前教程特别贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。 此外，本教程简要演示了贝叶斯 GLM 模型的多层次扩展。相关视频=本教程遵循以下结构：1.准备工作；2.GLM介绍；3.教育数据；4.数据准备；5.贝叶斯逻辑回归；6.贝叶斯二项Logistic回
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2024-04-25 10:35:28
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目录1.模型融合介绍1.1Stacking介绍1.2 如何进行stacking1.3stacking方法详解2.代码实例2.1回归\分类概率-融合2.1.1简单加权平均，结果直接融合2.1.2 Stacking融合（回归）2.2分类模型融合2.2.1Voting投票机制2.2.2分类的Stacking\Blending融合2.2.3分类的Stacking融合(利用mlxtend)2.3.4 其他
在上一讲中，我们讲述了针对样本进行聚类的分析方法-Q型聚类。今天我们将详细讲解针对变量数据进行的聚类分析——系统聚类之R型聚类。 我们要将数据变量进行聚类，但不知道要分成几类，或者没有明确的分类指标的时候，就需要用到R型聚类。R型聚类分析不但可以了解个别变量之间的关系的亲疏程度，而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度。 还是运用上一讲的数据，以下为31个样本的5种指标的数据，我们想根据5种指
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2023-12-08 23:19:35
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# R语言分层交互作用实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对R语言的分层交互作用（interaction effects）感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解并实现这一功能。
## 1. 什么是分层交互作用？
在统计学中，交互作用指的是两个或多个自变量（predictors）对因变量（dependent variable）的联合影响。当两个自变量的交互作用显著时，它们对因变
原创
2024-07-21 07:47:15
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有许多分层数据的例子。例如，地理数据通常按层次分组，可能是顶级的全球数据，然后按国家和地区分组 。一个生物学的例子是按物种分组的动物或植物的属性，或者属于一个级别的属性，然后是家族（例如，参见蓝山雀的Jarrod Hadfield的数据集）。一个金融的例子可能是按行业分组的特定国家的公司（例如，见Pak-Wing Fok等人使用分层多因素...
原创
2021-05-12 14:21:39
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有许多分层数据的例子。例如，地理数据通常按层次分组，可能是顶级的全球数据，然后按国家和地区分组 。一个生物学的例子是按物种分组的动物或植物的属性，或者属于一个级别的属性，然后是家族（例如，参见蓝山雀的Jarrod Hadfield的数据集）。一个金融的例子可能是按行业分组的特定国家的公司（例如，见Pak-Wing Fok等人使用分层多因素...
原创
2021-05-12 14:21:40
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时间分层病例交叉是一种通过分层时间框架分析病例相关数据的方法。在这一过程中，我们使用R语言进行数据分析。同时，这个博文将指导你如何配置和实现这一系列步骤，以便顺利解决“时间分层病例交叉R语言”的问题。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保所有的依赖项已经安装并且版本兼容。以下是我们需要的依赖库及其版本兼容性矩阵：
| 依赖库 | 版本 | 兼容性 |
目录目录1.引言2.安装，数据的读取和保存不讲。这个有别的大佬讲了，没有创新点。3.标准方法3.1 固定效应模型与随机效应模型3.1.1 连续型结果的数据测量3.1.2 固定效应模型3.1.3 随机效应模型3.1.4 异质性检验3.1.5 亚组分析3.1.6 其他结果的meta分析3.1.7 总结3.2 二元结果的meta分析3.3 异质性与meta回归4.进阶操作（将在后续部分讲，敬请期待）4.
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2023-08-21 10:10:29
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在前面的章节中，我们已经探讨了2种SCI单因素表的制作方法，今天我们来将第三种表，其实这三种表已经涵盖了绝大部分的SCI的单因素表，只要您有心，绝对可以做出来。今天我们来看看这第三种，这种就像是第二种的加强版，先把产妇分为未生育的和已经生育的，再在里面比较两个人群前置胎盘患者的关系。 我们还是使用既往的乳腺癌的数据 age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大小（厘米），lnpos表示腋窝淋巴结
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2023-10-25 18:55:49
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