plot() 函数(1) plot(x, y) 其中x和y是向量,生成y关于x的散点图。 (2) plot(x) 其中x是一时间序列,生成时间序列图形。如果x是向量,则产生x关于下标的散点图。如果x是复向量,则绘出复数的实部与虚部的散点图。 (3) plot(f) plot(f, y) 其中f是因子,y是数值向量。第一种格式生成f的直方图;第二种格式生成y关于f水平的箱线图。 (4) plot(d            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 理解Cox比例风险模型及其在R语言中的应用
在生物统计学和流行病学中,Cox比例风险模型是一种广泛用于生存分析的方法。它通过分析时间至事件(如死亡、疾病复发等)和一组解释变量之间的关系来建模风险。本文将详细介绍Cox比例风险模型的基础知识,并提供在R语言中实现该模型的代码示例。
## 什么是Cox比例风险模型?
Cox比例风险模型(Cox Proportional Hazards Mod            
                
         
            
            
            
            我们在临床研究中,经常要研究疾病与生存率的关系,cox回归是用得比较常见的模型之一。Cox 比例风险模型依赖于风险随时间变化的假设(PH假设),意思是协变量对结局的影响随着时间变化是固定的。然而现实中常有不满足于PH假设的情况。如文章:All-cause and cause-specific mortality associated with diabetes in prevalent hemod            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            多元线性回归是研究一个连续型变量和其他多个变量间线性关系的统计学分析方法,如果在自变量中存在分类变量,如果直接将分类变量和连续性变量统一纳入模型进行分析是有问题的,尤其是无序分类资料,即使进入了模型,也难以解释,因此分类资料纳入模型最佳的方式是设置哑变量。在SPSS软件中,做Logistic回归时,直接有选项可以将分类变量设置哑变量,但是在做多元线性回归时,分析过程中没有设置哑变量的选项,就需要对            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            单变量的线性回归模型就不再细说了,这里只记录多变量线性回归中几个需要实现的步骤和函数,其他内容在课程中的讲义和习题中都有详细描述。特征标准化,对应featureNormalize函数 
  作用:消除不同特征间的量纲,提高梯度下降的速度,缩短收敛时间需要在featureNormalize.m文件中填充的代码:mu = mean(X);    % 计算每个特征的均值
sigma = std(X);            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            par函数概述在R绘图时,有时我们想在一个绘图区中同时绘制多幅图。在R语言中可以有多个函数来实现此要求。这里先介绍一下绘图参数par函数的使用。R中的par()函数可以将绘图区分割成规则的几个部分。多图环境用参数mfrow或参数mfcol来设定,如:par(mforw=c(3,2))则是在同一绘图区中绘制3行2列共6个图形,而且是先按行绘制,即绘制完第1行的2个图形后,再绘制第2行的2个图形,最            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R语言paste函数解析目录R语言paste函数解析paste函数理解sep 和collapse参数与expand.grid函数联合使用实现循环拼接paste函数paste函数的作用就是将R对象转换为字符后连接向量。paste (..., sep = " ", collapse = NULL)
paste0(..., collapse = NULL)参数...	一个或多个R对象,要转换为字符向量。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R语言小白学习笔记7—高效的分组操作:dplyr笔记链接学习笔记7—高效的分组操作:dplyr7.1 管道和tbl数据类型7.2 select函数7.3 filter函数7.4 slice函数7.5 mutate函数7.6 summarize函数7.7 group_by函数7.8 arrange函数7.9 do函数7.10 dplyr使用数据库小结 学习笔记7—高效的分组操作:dplyrdply            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用平滑曲线,沿着X轴从左向右的顺序依次连接,可以使用spline样条函数线。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R语言使用subset()函数从dataframe数据中取出满足条件的数据子集目录R语言使用subset()函数从dataframe数据中取出满足条件的数据子集R 语言特点R语言使用subset()函数从dataframe数据中取出满足条件的数据子集R可以在CRAN(Comprehensive R Archive Network,http://cran.r-project.org)上免费下载。R            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-05 19:47:00
                            
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             数据作为信息的载体,要分析数据中包含的主要信息,即要分析数据的主要特征(即数据的数字特征), 对于数据的数字特征, 包含数据的集中位置、分散程度和数据分布,常用统计项目如下:集中趋势统计量:离散趋势统计量:标准差(sd)、方差(var)、极差(range)、变异系数(CV)、标准误、样本校正平方和(CSS)、样本未校正平方和(USS)分布情况统计量:偏度、峰度示例函数 集中趋            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-25 15:42:32
                            
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            1.源码   function (x, y, wt = NULL, intercept = TRUE, tolerance = 1e-07, 
          yname = NULL) 
{
  x <- as.matrix(x)
  y <- as.matrix(y)
  xnames <- colnames(x)#x的列名
  if (is.null(xnam            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-05-23 12:07:22
                            
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            R语言实际上是函数的集合,用户可以使用base,stats等包中的基本函数,也可以自己编写函数完成一定的功能。但是初学者往往认为编写R函数十分困难,或者难以理解。这里对如何编写R函数进行简要的介绍。函数是对一些程序语句的封装。换句话说,编写函数,可以减少人们对重复代码书写,从而让R脚本程序更为简洁,高效。同时也增加了可读性。一个函数往往完成一项特定的功能。例如,求标准差sd,求平均值,求生物多样性            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在R语言的帮助文档里,apply函数的功能是:Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix.就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins(可以理解为数组的每一行或者每一列)中,返回值时v            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            meltmelt(data, id.vars, measure.vars,
  variable.name = "variable", ..., na.rm = FALSE, value.name = "value",
  factorsAsStrings = TRUE)id.vars 表示固定不变的列  measure.vars 控制变量,需要处理的列,将这些列名作为某一列的数值  variab            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用qqnorm函数绘制QQ图、如果向量为正态分布则数据点基本在一条直线上目录R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用qqnorm函数绘制QQ图、如果向量为正态分布则数据点基本在一条直线上R 语言特点R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用qqnorm函数绘制QQ图、如果向量为正态分布则数据点基本在一条直线上R 语言特点R 语言环境软件属于 G            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            两模型比较:anova()函数:可以比较两个嵌套模型的拟合优度。fit1<-lm(Murder~Population+Illiteracy+Income+Frost,data=states)
fit2<-lm(Murder~Population+Illiteracy,data=states)
anova(fit2,fit1) 结论:p=0.994,不显著,不需要将Income            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            函数 kron 格式 C=kron (A,B)   kron即为Kronecker积,所谓Kronecker积是一种矩阵运算,其定义可以简单描述成: X与Y的Kronecker积的结果是一个矩阵:X11*Y   X12*Y … X1n*Y X21*Y   X22*Y … X2n*Y …… Xm1*Y             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-21 23:25:15
                            
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            常见概率分布及在R中的应用转载 :http://eyejava.iteye.com/blog/324189R提供工具来计算累计分布函数p(cummulative distribution function CDF),概率密度函数d和分位数函数q,另外在各种概率分布前加r表示产生随机序列(R这种直接在分布前面加前缀的语法太难读了,pt() 误以为还是一个函数,实际上的含义是p(t()),为什么不写成            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-06 22:16:50
                            
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