Ｋ线图分析法简介
Ｋ线图这种图表源处于日本，被当时日本米市的商人用来记录米市的行情与价格波动，后因其细腻独到的标画方式而被引入到股市及期货市场。目前，这种图表分析法在我国以至整个东南亚地区均尤为流行。由于用这种方法绘制出来的图表形状颇似一根根蜡烛，加上这些蜡烛有黑白之分，因而也叫阴阳线图表。通过Ｋ线图，我们能够把每日或某一周期的市况表现完全记录下来， 股价经过一段时间的
R语言预测模型可视化-动态列线图原创 修身立道 数据统计和机器学习 2023-02-12 11:16 发表于河南收录于合集#预测模型7个#r语言60个之前的文章 R语言预测模型可视化-Nomogram 介绍了静态列线图的制作过程，做出来的图形如下图所示，可直接在文章中使用。这种图片可以说在逻辑回归模型中是标配，但是使用起来有点不方便，实用
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2023-08-20 15:18:49
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列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。列线图(Nomogram)可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。近些年来在高质量SCI临床论文中用的越来越多。列线图将回归模型转换成了可以直观的视图，让结果更容易判断，具有可读性，。 我们既
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2023-06-25 11:14:29
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竞争风险模型就是指在临床事件中出现和它竞争的结局事件，这是事件会导致原有结局的改变，因此叫做竞争风险模型。比如我们想观察患者肿瘤的复发情况，但是患者在观察期突然车祸死亡，或者因其他疾病死亡，这样我们就观察不到复发情况了，这种情况下不能把缺失数据仅仅当做右删失处理，这样的话会造成数据的估值错误。这是我们应该优先选择竞争风险模型来做数据分析，而不是COX回归。我们在既往文章《手把手教你使用R语言做竞争
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2024-01-09 16:35:12
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竞争风险模型就是指在临床事件中出现和它竞争的结局事件，这是事件会导致原有结局的改变，因此叫做竞争风险模型。比如我们想观察患者肿瘤的复发情况，但是患者在观察期突然车祸死亡，或者因其他疾病死亡，这样我们就观察不到复发情况了，这种情况下不能把缺失数据仅仅当做右删失处理，这样的话会造成数据的估值错误。这是我们应该优先选择竞争风险模型来做数据分析，而不是COX回归。我们既往已经多篇文章介绍了R语言竞争风险风
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2024-02-22 22:40:25
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# 如何使用R语言绘制线图
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[创建绘图窗口]
B --> C[绘制线图]
C --> D[设置标题和标签]
D --> E[保存图片]
```
## 步骤说明
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| ---- | ---- | ---- |
| 准备数据 | `x
原创
2023-11-17 08:32:29
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我们经常做的研究就是建立预测模型，我常常问自己，建的模型有啥实际应用价值？直到我了解到列线图这个东西，才知道模型可以通过列线图转化为实际的应用工具。列线图也叫Nomogram，中文常称为诺莫图：Nomograms are visual and intuitive, which helps the general population and health managers to undersand
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2024-02-05 11:36:00
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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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2023-08-26 16:17:17
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医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。前面讲了logistic回归和cox回归的列线图绘制方法，今天说一下列线图的本质。 文章目录列线图与模型的关系列线图分数的计算方法分类变量分数的计算连续性变量分数的计算 列线图与模型的关系列线图又叫诺莫图，nomogram plot，前面
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2023-08-17 07:41:19
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Hdnom包可以用于用于给高维数据构建Cox 模型、绘制列线图-校准曲线-时间依赖ROC-外部验证，而且Hdnom包简化了建模过程，带有自动选择变量功能，将用户从繁琐且容易出错的调参过程中解放出来. hdnom提供了多项自动调参和模型选择功能，包括以下模型类型： 下面我们通过数据来演示一下，我们先导入数据和R包，library("hdnom")
smart<-read.csv("E:/r/t
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2024-04-18 15:04:43
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在既往的内容中，我们介绍了多因素回归分析时，为探讨影响因素对结局事件的影响大小，可以利用森林图更直观的将回归结果可视化。还没来得及阅读的小伙伴请点击查看：一文带你玩转森林图！；手把手教绘制回归分析结果的森林图『GraphPad Prism和Excel』；绘制回归分析结果的森林图，R和Stata软件学起来！同样是构建多因素回归模型，往往我们另一个主要目的是为了对结局事件的发生风险进行预测，那么是否也
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2023-06-25 11:14:56
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## 实现“logistic列线图R语言”步骤
为了实现“logistic列线图R语言”，你需要按照以下步骤进行操作：
### 步骤1：导入数据
首先，你需要导入数据，可以使用以下代码来实现：
```R
data E[保存图表]
```
请注意，在代码中的`col1`和`col2`是代表你的数据中的两列，具体根据你的数据而定。
原创
2024-01-04 04:15:26
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列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。列线图(Nomogram)可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。 近些年来在高质量SCI临床论文中用的越来越多。列线图将回归模型转换成了可以直观的视图，让结果更容易判断，具有可读性，例如：
# R语言列线图模型实现流程
## 概述
在R语言中，可以使用各种包和函数来实现列线图模型。列线图模型常用于描述数据中多个变量之间的关系和趋势。本文将介绍如何使用R语言实现列线图模型，并提供相应的代码示例和解释。
## 实现步骤
下面是实现列线图模型的一般步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 创建模型 |
| 3
原创
2023-10-03 06:23:08
95阅读
## R语言Logistic列线图
Logistic列线图是一种用于可视化分类数据的图表。它通过显示每个类别的频率和相对频率，帮助我们理解数据的分布情况。在R语言中，我们可以使用`ggplot2`包来创建Logistic列线图。
### 准备数据
首先，我们需要准备一些分类数据来创建Logistic列线图。我们以一个假想的调查数据为例，该调查问卷包含一个问题：“您愿意购买以下产品吗？”，答案
原创
2023-09-08 06:50:04
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## R语言logistic列线图实现步骤
### 1. 引言
在本文中，我们将学习如何使用R语言绘制logistic列线图。logistic列线图是一种常用的数据可视化方法，用于显示两个或多个分类变量之间的关系。通过绘制列线图，我们可以更直观地观察不同分类变量之间的差异和关联。
在本文中，我们将使用R语言中的ggplot2包来绘制logistic列线图。ggplot2是一个强大的数据可视化
原创
2023-08-22 12:07:55
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这篇文章我们来介绍线形图的进阶画法，如何画出适合数据的线形图。 首先导入必要的包library (ggplot2)
library(cowplot)#将图片组合在一起
library(gcookbook)#数据集
library(plyr)#后面用到ddply函数首先我们以BOD数据集为例画出最基础的线形图> BOD
Time demand
1 1 8.3
2 2
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2024-04-03 16:34:10
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本文对应《R语言实战》第11章：中级绘图；第16章：高级图形进阶基础图形一章，侧重展示单类别型或连续型变量的分布情况；中级绘图一章，侧重展示双变量间关系（二元关系）和多变量间关系（多元关系）的绘图；高级绘图进阶一章介绍四种图形系统，主要介绍lattice和ggplot2包。===============================================================
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2024-05-19 22:41:45
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# RMS包列线图 R语言
RMS（Regression Modeling Strategies）是一个用于建立和评估预测模型的R语言包。它提供了一套强大的工具和函数，用于拟合、评估和可视化回归模型。其中之一是RMS包的列线图功能。在本文中，我们将介绍RMS包的列线图功能，并给出代码示例。
## 什么是列线图？
列线图是一种用于将变量按照其重要性进行排序和可视化的图表。它显示了每个变量与目标
原创
2023-11-02 03:41:03
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# R语言中的逻辑回归列线图：实用指南
## 引言
逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的统计分析方法。通过逻辑回归模型，我们能够预测事件发生的概率。在医学、社会科学和商业等多个领域，逻辑回归都得到了广泛应用。为了便于理解和传达逻辑回归模型的预测结果，列线图作为一种有效的可视化工具，可以帮助我们直观地展示模型的输出。
本文将展示如何在R语言中创建逻辑回归模型，如何制作相应的列线图，并结合状态图
