ROC曲线到底是什么嘞ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种用于评估分类模型性能的工具。它以二分类模型为基础，比如说医学诊断中的正常/异常、信用评分中的违约/不违约等。ROC曲线以真正例率（True Positive Rate，也称为灵敏度）为纵轴，假正例率（False Positive Rate）为横轴绘制而成。在了解ROC曲线之前，需
# RCS曲线 logistic R语言
RCS曲线（Restricted Cubic Spline）是一种在统计学中常用的非线性回归模型。它通过对自变量进行分段线性插值，能够更好地拟合非线性关系。在本文中，我们将介绍如何使用R语言来绘制RCS曲线。
## RCS曲线原理
RCS曲线通过将自变量进行分段线性插值，使用样条函数来拟合数据。这种方法可以更好地捕捉自变量与因变量之间的非线性关系，从
原创
2024-03-02 04:00:44
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数据可视化——R语言使用ggplot2工具包绘制分面的曲线图概述：R语言使用ggplot2工具包绘制分面的曲线图，即依据数据的不同属性进行分面显示，并详细设置了不同绘图参数，使得绘制的图形更美观。使用工具：R语言中的ggplot2工具包， RcolorBrewer颜色工具包RcolorBrewer包在我之前的博客有介绍，请参考：数据可视化——R语言使用ggplot2工具包绘制精美的条形图下面展示一
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2023-08-31 17:04:27
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circlize包circlize包在德国癌症中心的华人博士Zuguang Gu开发的，有兴趣的可以去看看他的Github主页（https://github.com/jokergoo）。这个包有两个文档，一个是介绍基本原理的绘制简单圈圈图的，也是本次要介绍的。另外一份文档专门介绍基因组数据绘制圈圈图Genomic Circos Plot，我自己还没看完，下次再介绍。根据我的学习发现这个包与ggpl
# 如何在R语言中合并不同分组的rcs曲线
## **步骤概述**
以下是整个过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 准备数据 |
| 步骤二 | 拟合rcs模型 |
| 步骤三 | 绘制rcs曲线 |
| 步骤四 | 合并不同分组的rcs曲线 |
## **具体步骤**
### **步骤一：准备数据**
在这一步中，首先需要准备好数据，确
原创
2024-04-20 06:38:48
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生存分析（survival analysis）是生物医学研究中常用的分析方法。在队列随访研究中，我们会事先定义一些观察终点，比如肿瘤复发、患者死亡、血压达标等，这些终点称为事件（event）。从研究开始到发生事件的时间间隔称为生存时间（survival time），某些场景下也称为失效时间（failure time）。由于生存时间数据具有以下两个特点，所以提出生存分析这一特殊的分析方法。SPSS就
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2024-06-14 21:01:05
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一、概述生存分析（Survival Analysis）是用来描述和分析时间因素对个体生存的影响，其中生存曲线一般是常见的图表之一。而通过Kaplan-Meier（KM）法，可以绘制生存曲线用以描述研究对象的存活情况。KM生存曲线是用来描述随时间推移一个群体中存活的比例，通常是用来描述疾病的存活率。在 KM 生存曲线上，X 轴表示时间，而 Y 轴表示生存率（或存活概率或累计存活率），即一个人在某一时
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2023-08-08 08:42:52
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# R语言中的生长曲线绘制
生长曲线是生物学和生态学中非常重要的一个概念，广泛用于描述个体或种群随时间变化的生长情况。例如，在农业科学中，我们可以通过分析作物的生长曲线，以评估不同栽培方法对产量的影响。
在本篇文章中，我们将探讨如何在R语言中绘制生长曲线，并提供一些代码示例，帮助大家更加直观地理解这一过程。
## 什么是生长曲线？
生长曲线通常用来表示某个生物体（或群体）在特定时间内的生长
RCS Logistic R语言是一种用于运输和物流管理的统计分析方法。它可以帮助企业优化物流运输和仓储过程，提高效率并降低成本。在本文中，我们将介绍RCS Logistic R语言的基本原理和应用，并给出一些代码示例。
RCS Logistic R语言基于R语言平台，结合了统计学、运筹学和计算机科学的理论和技术。它使用数学模型和算法来分析和优化物流系统中的运输和仓储问题。RCS Logisti
原创
2024-02-14 03:51:47
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#
# 用术语来说，核密度估计是用于估计随机变
# 量概率密度函数的一种非参数方法。虽然其数学细节已经超出了本书的范畴，但从总体上讲，核
# 密度图不失为一种用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制密度图的方法（不叠加到另一幅图
# 上方）为：
plot(density(x))
#
# 其中的x是一个数值型向量。由于plot()函数会创建一幅新的图形，所以要向一
# 幅已经存在的图形上叠加一条
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2023-06-20 15:16:30
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浅谈ROC曲线
机器学习中很常见的一个大类就是二元分类器。很多二元分类器会产生一个概率预测值，而非仅仅是0-1预测值。我们可以使用某个临界点（例如0.5），以划分哪些预测为1，哪些预测为0。得到二元预测值后，可以构建一个混淆矩阵来评价二元分类器的预测效果。所有的训练数据都会落入这个矩阵中，而对角线上的数字代表了预测正确的数目，即True Positive+True Nagetive
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2023-08-22 22:02:39
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本文以1950年到2010年期间我国的火灾统计数据为例,数据如下所示：
(0)加载数据 data<-read.csv("E:\\MyDocument\\p\\Data\\1950~2010火灾情况.csv")
x=t(data[1])
y=t(data[2])
z=t(data[3])
w=t(data[4])
maxy=max(y)
maxz=max(
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2023-08-25 16:07:27
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对于程序员，一般来说，我们可以简单将内存分为三个部分：静态区，栈，堆。静态区：保存自动全局变量和static 变量（包括static 全局和局部变量）。静态区的内容在整个程序的生命周期内都存在，由编译器在编译的时候分配。栈：保存局部变量。栈上的内容只在函数的范围内存在，当函数运行结束，这些内容也会自动被销毁。其特点是效率高，但空间大小有限。堆：由malloc 系列函数或new 操作符分配的内存。其
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2024-06-05 22:46:15
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本文以1950年到2010年期间我国的火灾统计数据为例,数据如下所示：
(0)加载数据
data<-read.csv("E:\\MyDocument\\p\\Data\\1950~2010火灾情况.csv")
x=t(data[1])
y=t(data[2])
z=t(data[3])
w=t(data[4])
maxy=max(y)
maxz=max(z)
maxw=max(
原创
2021-08-30 14:43:32
601阅读
在本文中，我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包，并重点介绍了六个有用的包。
原创
2021-05-12 14:07:07
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本文以1950年到2010年期间我国的火灾统计数据为例,数据如下所示：
(0)加载数据
data<-read.csv("E:\\MyDocument\\p\\Data\\1950~2010火灾情况.csv")
x=t(data[1])
y=t(data[2])
z=t(data[3])
w=t(data[4])
maxy=max(y)
maxz=max(z)
maxw=max(w
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2021-08-31 13:54:56
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在本文中，我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包，并重点介绍了六个有用的包。
原创
2021-05-19 23:45:04
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在数据分析领域，R语言因其强大的统计计算能力和数据可视化功能，成为了分析师和数据科学家的心头好。而在实际项目中，如何通过平滑曲线比较不同数据集的趋势，显得尤为重要。本文将详细探讨如何利用R语言绘制平滑曲线并进行比较的技术和模型。
## 背景定位
随着数据分析需求的增加，平滑曲线的使用频率也大幅提高。平滑曲线通过对数据进行拟合，能够更直观地展现数据趋势。尤其在时间序列分析和回归模型中，平滑曲线帮助
作者：丁点helper绘制折线图如果将散点图上的点从左往右连接起来，就会得到一个折线图。今天我们以R中自带的Orange 数据集为例，来学习折线图的画法，该数据集中包含五种橘树的树龄和年轮数据。要考察橘树的年轮如何随着树龄变化，先画个散点图看看： # 先看第一种橘树，提取第一种树的数据，保存在t1中
t1 <- subset(Orange, Tree==1)
戳此复习subset()函数
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2023-06-21 22:41:37
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2.2作图系统2.2.1图形布局x<-runif(50,0,2)#生成50个（0，2）区间服从均匀分布的随机数
y<-runif(50,0,2)#同上
plot(x,y,main = "Main title",sub = "subtitle",
xlab="x-label",ylab="y-label")#绘图添加主标题，副标题，x轴标签，y轴标签text(0.6,0.6,"
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2023-11-02 20:49:49
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