对于熟悉线性回归拟合结构方程模型的分析师来说，在R环境中，拟合结构方程模型涉及学习新的建模语法，新的绘图语法以及通常是新的数据输入方法结构方程模型入门 介绍然而，拟合结构方程模型可以成为分析师工具箱中的强大工具。相关视频设置 环境在R中实现SEM有许多不同的包，lavaan软件包为大多数SEM用户提供了全面的功能集，并且具有易于学习的语法来描述SEM模型。要安装lavaan，我们只需运行
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2023-08-14 14:36:02
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## nomogram: R语言中的可视化预测工具
### 引言
在数据分析和机器学习领域，预测模型的解释性非常重要。我们往往需要了解输入变量对预测结果的影响程度，以便更好地理解模型。在R语言中，有一个非常有用的工具叫做nomogram，可以帮助我们直观地理解预测模型的效果和影响因素。
nomogram是一种可视化工具，通过图形化方式展示预测模型的结果。它可以将模型的预测能力转化为易于理解且
原创
2023-11-23 10:14:10
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R语言的nomogram不仅在医学统计中广泛应用，也日益成为数据科学家们构建与验证模型的重要工具。然而，使用nomogram进行内部验证时，有很多潜在问题需要关注。在这篇文章中，我们将一起探索如何解决R语言nomogram内部验证的问题，分为多个结构化部分。
### 背景定位
当我们建模的对象涉及多个影响因素时，如何准确评估模型的有效性变得尤为重要。Nomogram作为一种可视化的工具，可以有
# 基于 R 语言的风险分组与列线图
在现代医学研究中，风险分组是一种重要的分析方法。它可以帮助临床医生评估患者的预后，以及制定个性化的治疗方案。本文将介绍如何使用 R 语言构建风险分组模型，并使用列线图（Nomogram）可视化风险评估结果。
## 为什么选择 R 语言？
R 语言被广泛应用于统计分析和数据可视化，其拥有丰富的包和良好的可扩展性。特别是在生物统计与医疗数据分析中，R 语言是
Cox模型+等比例风险检验+Nomogram+C-index+校准曲线+时间-ROC曲线 # 内置包数据运行，预期结果看图 #可以直接复制到R运行 #加载包 我用 R-3.6版本的
library(cmprsk) #已经包含在这里了library(survival)
library(riskRegression)
library(rms) #绘制列线图 ??rms
li
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2023-11-25 05:53:28
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线性代数的研究提供了矩阵类型，这种数据结构很类似于其它语言中的二维数组，但 R 提供了语言级的矩阵运算支持。矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。一个 M x N 的矩阵是一个由 M 行（row） 和 N 列（column）元素排列成的矩形阵列。R 语言的矩阵可以使用 matrix() 函数来创建，语法格式如下：matrix(data = NA,
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2023-06-21 22:13:28
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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：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，那么是否也可以将预测模型的结果，像森林图那样可视化地展示出来呢？今天小咖就来带大家认识一下神奇的列线图。认识列线图列线图(Alignment Diagram)，又
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2024-01-26 18:13:44
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## 使用R语言绘制Nomogram并自定义Points名称
在统计学和生物统计学领域，Nomogram是一种常用的工具，用于通过图形方式展示模型的预测结果。这种图用于计算患者的预后，结合多个预测变量以提供个性化的风险评估。在R语言中，`rms`包提供了功能强大的工具帮助我们构建Nomogram，并且可以根据需求自定义输出结果，例如改变Points的名称。
### 实际问题
设想我们正在进行
# R语言中的Nomogram图及“subscript out of bounds”错误的解决
在R语言中，Nomogram（列线图）是一种用于表示预测模型的工具，通过它可以帮助我们直观地理解不同变量如何影响最终结果。然而，初学者在绘制Nomogram图时，常会遇到“subscript out of bounds”的错误。本文将帮助你理解如何实现Nomogram图，并解决这个常见的错误。
##
一、matplotlib库1、基本绘图命令import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(5,4)) #设置图形大小plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示负号plt.rcParams['font.sans-self']=['Kai Ti'] #设置字体，这里是楷体，SimHei表示黑体#基本
N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。本文将从此开始，进而向读者展示N-Gram在自然语言处理中的各种powerful的应用。基于N-Gram模型定义的字符串距离利用N-Gr
R语言Logistic回归模型深度验证以及Nomogram绘制
01 研究背景 本章将常用的基于R语言实现二元Logistic回归模型临床预测模型的构建和验证，以及诺曼图的绘制记录下来，更为复杂的生存分析中的Cox回归将在后续章节介绍。临床预测模型的思路总结如下：①明确临床问题，确定科学假设。②查找文献，确定预测模型的研究思路。③确定模型中结局变量。④
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2023-08-22 20:47:38
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建立一个模型后，我们常常会评价模型的区分度（discrimination）和校准度（calibration）。生存模型中，我们经常会看到使用calibration图来呈现模型的校准度。笔者近期查阅了网上许多绘制calibration图的R代码，发现很多代码忽略了time.inc参数的使用，甚至注释中提到了这个参数的重要性却仍然用错了。将愚见记录与此，若有理解错误，烦请大佬指正。发现这个
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2023-08-01 13:11:24
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用于预测模型可视化的列线图（Nomogram，诺模图）已为大家所熟知，很多朋友在自己的文章中也用过。不过，大家使用的列线图一般是下图这样的（见图1）。 图1. 普通列线图
对于这样的列线图，观赏性可能要大于实用性。如果让你用这样的图去说明某特征患者的3年生存率是多少，你会怎么做？拿着直尺画垂直线，然后将各个特征对应的points加起来，根据Total points再画垂直线吗
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2023-12-14 00:31:49
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写在前面后台难得有读者私信，请教了下图中文章的GSEA图能不能用R来画，今天就来简单写个教学。 GSEA（Gene Set EnrichmentAnalysis），即基因集富集分析，它的基本思想是使用预定义的基因，将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序，然后检验预先设定的基因集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集。GSEA 和GO、KEGG pathway不同的地方在于，后两者会提前设定一个阈值
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2023-06-25 13:20:52
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怎么画散点图矩阵？data <- data.frame(x=c(1,2.5,3),y=c(3,5,6),z=c(2,3,5))
data
pairs(data[,1:3]) 怎么看散点图矩阵？第一行第二个图表示的是y与x的关系，其中y为横坐标，x为纵坐标第一行第三个图表示的是z与x的关系，其中z为横坐标，x为纵坐标第二行第一个图表示的是x与y的关系，其中x为横坐标，y为纵坐标
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2023-08-14 09:23:21
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R语言灰色关联分析法输入数据数据的标准化/归一化求灰色系数求差序列和最大值最小值求关联系数计算关联度并排序所有代码 灰色关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA），是一种多因素统计分析的方法。简单来讲，就是在一个灰色系统中，我们想要了解其中某个我们所关注的某个项目受其他的因素影响的相对强弱，再直白一点，就是说：我们假设以及知道某一个指标可能是与其他的某几个因素相关 的，那
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2023-08-31 09:21:50
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混合模型是k个分量分布的混合，它们共同形成混合分布：F（x ）f(x)（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。F（x ）= Σk = 1ķαķFķ（x ）f(x)=∑k=1Kαkfk(x)为什么要使用混合模型？让我们通过一个例子激发您为何使用混合模型的原因。让我们说有人向您展示了以下密度图：p <- ggplot(faithful, aes
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2023-06-25 13:19:53
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R语言data.table速查手册介绍R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本，让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加。data.table已经在金融，基因工程学等领域大放光彩。他尤其适合那些需要处理大型数据集（比如 1GB 到100GB）需要在内存中处理数据的人。不过这个包的一些符号并不是很容易掌握，因为这些操作方式在R中比较少见。这也是这篇文章的目的，为了给大家提
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2023-09-12 16:32:32
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1.什么是NMDS分析？ 人眼一般能感知的空间为二维和三维。高维数据可视化的重要目标就是将高维数据呈现于二维或三维空间中。高维数据变换就是使用降维度的方法，使用线性或非线性变换把高维数据投影到低维空间，去掉冗余属性，但同时尽可能地保留高维空间的重要信息和特征。 非度量多维标度（NMDS）分析，是PCoA的非度量替代方法。NMDS是一种将多维空间的研究对象（样本或变量）简化到低维空间进行定位、分析和
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2023-06-25 15:14:08
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