常用R包：princomp，prcomp及rdaR中输入数据类型有两类，R mode和Q mode。一般来说数据每一列为一个变量（variable），每一行为一个数据（observation）。其中R mode的数据行数大于列数，是基于变量的分析；Q mode数据列数大于行数，是基于数据的分析。Princomp和prcomp都是R自带的stats包中的函数。Princomp只能用于R mode，它
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2023-07-21 18:45:44
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Cox比例风险模型(cox proportional-hazards model)，简称Cox模型是由英国统计学家D.R.Cox(1972)年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为应变量，可同时分析众多因素对生存期的影响，能分析带有截尾生存时间的资料，且不要求估计资料的生存分布类型Cox模型的基本假设为：在任意一个时间点，两组人群发生时间的风险比例是恒定的；或者说其危险曲线应该是成
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2023-08-27 19:34:52
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在关于R语言的生存分析中，Cox比例风险模型（Cox regression）是一个非常重要的统计工具，广泛应用于医学和社会科学领域。下面我将详细记录下在使用R语言进行Cox分析时所遇到的问题和解决过程。
### 问题背景
在某医学研究项目中，团队需要通过Cox模型分析患者的生存数据，以识别可能影响生存时间的因素。项目时间线大致如下：
- **研究设计**：确定分析目标，设计实验，收集生存数据
R语言|12. 森林图-1: 多因素Cox回归模型森林图 (基于forestplot包)本期开始介绍Cox回归模型可视化。 之前学习过的的临床回归模型可视化方法主要是森林图和列线图 (Nomogram)。 计划是介绍一下单因素、多因素、亚组分析、其他类型森林图绘制；列线图部分介绍下基本的变量筛选方法、绘制过程、验证方法（ROC/DCA/校准图/分组比较等）、网页版列线图。本期介绍for
我们既往已经在文章《手把手教你使用R语言制作临床决策曲线》介绍了怎么使用rmda包制作了临床决策曲线，但是rmda包只能制作logistic回归模型的临床决策曲线，原来制作COX回归模型的stdca包R上下载不到。有粉丝留言向我推荐了ggDCA包，今天来演示一下怎么使用ggDCA包制作COX回归模型临床决策曲线。 ggDCA包由我们R语言大神，南方医科大学的博导Y叔制作，使用ggDCA包可以制作l
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2023-07-31 10:49:03
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基于Logistic回归的列线图1. 引用R包1 #install.packages("rms")2 library(rms) #引用rms包2. 读取文件1 setwd("C:\Users\000\Desktop\09_Nomogram") #设置工作目录2 rt 3 head(rt) #查看数据集rt▲ 在该数据集中，主要包含了年龄(Age)，性别(Gender)，BMI值，教育水平(Educ
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2023-09-14 13:26:51
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0X01 前言变量之间关系可以分为两类：函数关系：反映了事务之间某种确定性关系相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系；相关系数(r)可以衡量这种相关关系。r的取值范围是[-1,1]，r=1表示完全正相关！r=-1表示完全负相关！r=0表示完全不相关。为什么要对相关系数进行显著性检验？1)实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到
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2023-11-08 19:42:15
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在纽约，PyGotham每年召开之际，都会有超过600名程序员聚集在一起讨论工作。为了让会议更加多元化，组织者尽量邀请一些女性程序员以及各种肤色的程序员。但是，本文作者A.Jesse Jiryu Davis(MongoDB的软件工程师)发现会议似乎忽略了“年长程序员”这一团体。那么，老程序员都去哪了?他们去了大学教书，还是成为了管理人员。以下是作者的调查结果，请欣赏。缺爱的群体：老程序员每年都会有
# 用R语言进行Cox回归预测
Cox回归是一种用于生存分析的统计模型，用于研究影响事件发生时间的因素。在R语言中，我们可以利用`survival`包来实现Cox回归分析。下面将通过一个代码示例来展示如何使用R语言进行Cox回归预测。
## 数据准备
首先，我们需要准备一些生存分析的数据。这里我们使用`lung`数据集作为示例数据。`lung`数据集包含了用于研究肺癌患者生存时间的数据。
原创
2024-06-12 06:04:06
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原创 HANSEN老师 汉森定理 R语言是世界上最广泛使用的统计编程语言。本文的目的是使得读者快速上手R语言编程。 1 R语言概述R语言是世界上最广泛使用的统计编程语言。有人认为，它是数据科学家的第一选择（人生苦短，我选Python），并由一个充满活力和有才华的贡献者（包括Hansen老师）社区支持。R语言综合档案库CRAN（The Comprehensive R Arc
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2023-11-06 19:34:29
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# 了解LASSO Cox回归在R语言中的应用
LASSO Cox回归是一种用于生存分析的统计方法，它结合了Cox回归和LASSO（最小绝对收缩和选择算子）方法。在生存分析中，我们希望了解不同变量对于生存时间的影响程度，而LASSO Cox回归可以帮助我们筛选出对生存时间有显著影响的变量，并且可以进行变量选择，避免过拟合问题。
在本文中，我们将介绍如何在R语言中使用LASSO Cox回归进行生
原创
2024-04-25 06:27:31
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#简单线性回归：
##常用绘图：
fit<-lm(weight~height,data=women)
summary(fit)
plot(women$height,women$weight,xlab="Height (in inches)",ylab="Weight (in pounds)")
abline(fit)
fit2<-lm(mpg~wt+I(wt^2),data
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2024-01-21 08:08:49
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在Cox比例风险模型（考克斯，1972年）基本上是常用的统计在医学研究调查的患者和一个或多个预测变量的存活时间之间的关联回归模型。在本文中，我们将描述Cox回归模型，并提供使用R软件的实例。需要进行多元统计建模在临床研究中，有许多情况下，几个已知量（称为协变量）可能影响患者。统计模型是一个经常使用的工具，可以同时分析多个因素的生存情况。另外，统计模型提供了每个因素的效应大小。Cox比例风险模型的基
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2023-07-04 20:58:49
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# 实现R语言的Box-Cox变换
## 1. 简介
Box-Cox变换是一种常用的数据变换方法，用于使数据接近于正态分布。它通过对数据应用不同的转换函数来实现，可以消除数据的偏度和异方差性，进而提高模型的准确性和可解释性。
在R语言中，我们可以使用`boxcox`函数来实现Box-Cox变换。本文将介绍如何使用R语言进行Box-Cox变换，并提供详细的代码和解释。
## 2. Box-Co
原创
2023-08-21 08:41:15
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# 使用R语言实现单因素Cox回归分析
在生物统计学和流行病学中，Cox回归模型是一种重要的统计方法，用于分析生存数据。单因素Cox回归分析主要用于评估一个变量与生存时间之间的关系。本教程将为您提供详细的步骤和代码示例，以帮助您在R中实现单因素Cox回归。
## 流程概览
在实现单因素Cox回归分析时，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
# 教你如何在R语言中进行COX变量选择
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习在R语言中如何进行COX变量选择。COX模型是一种常用的生存分析模型，用于分析时间到达事件的概率。在进行COX模型分析时，选择合适的变量对结果的准确性和解释性至关重要。
## 整体流程
首先，让我们看一下整个COX变量选择的流程：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER
原创
2024-07-09 04:17:30
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# R语言 cox回归IDI
## 介绍
Cox回归是一种广泛应用于生存分析的统计模型。它可以用于估计危险比例（Hazard Ratio），评估某个变量对生存时间的影响。而IDI（Integrated Discrimination Improvement）是一种用于评估模型性能改进的指标。本文将介绍如何使用R语言进行Cox回归分析，并计算IDI指标。
## 数据准备
我们首先需要准备一个包含生
原创
2023-09-07 05:44:02
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在生存分析中，探究生存时间的影响因素是一个重要的研究内容，通过KM和log-rank test检验的方法，只能够处理单个二分类因素的生存数据。当想探究多个因素或者离散型变量对生存时间的影响时，我们就需要借助于cox回归方法。cox回归的全称如下cox proportional hazards regression model称之为cox等比例风险回归模型， 对应的公式如下将上述公式进行log转换，
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2023-08-25 16:40:43
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上次介绍了生存分析中的寿命表、K-M曲线、logrank检验、最佳切点的寻找等，本次主要介绍Cox回归。本推文不涉及理论，只有实操，想要了解生存分析的理论的请自行学习。Cox回归使用survival包中的lung数据集用于演示，这是一份关于肺癌患者的生存数据。time是生存时间，以天为单位，status是生存状态，1代表删失，2代表死亡。rm(list = ls())
library(surviv
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2024-03-05 11:01:10
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# R语言lasso回归cox
## 简介
Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator regression）是一种用于模型选择和参数估计的统计方法。Lasso回归通过对回归系数进行惩罚来实现变量选择，使得部分回归系数变为0，从而实现特征选择和模型简化。
Cox回归是一种用于生存分析的方法，可以用于预测事件发生的概率。Cox
原创
2023-09-22 14:21:37
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