比如NEJM这张图：比如另外一个顶级期刊Lancet的亚组森林图在之前，我这边花了2周时间结局了类似的森林图的画法一键搞定亚组森林图！快速生成顶级SCI论文的高清图的方法来了但是还是达不到我们理想的森林图的模样！因为图中的文字不能灵活修，也有人说森林图效应值置信区间没有边界“工”字型边界线。它的网址是www.medsta.cn/（在电脑端浏览器打开，位于“风暴智能统计”模块）浏览器输入medsta
# 森林图的绘制与分析——用R语言实现
## 引言
森林图（forest plot）是一种常用于展示多个研究结果的图表，广泛应用于医学、社会科学等领域。它能够直观地比较不同研究结果之间的差异，并提供统计显著性的信息。本文将介绍如何使用R语言绘制森林图，并通过一个医学研究案例进行分析。
## 准备工作
在使用R语言绘制森林图前，首先需要导入一些必要的包。我们将使用`ggplot2`包进行绘图，`
原创
2023-09-08 13:31:24
555阅读
如何实现森林图的R语言代码
## 概述
森林图（Forest Plot）是一种常用于展示多个研究结果的图表，通常用于展示各个研究结果的效应估计值和置信区间。本文将介绍如何使用R语言实现森林图的代码。
## 实现步骤
下面是实现森林图的一般步骤，我们可以通过表格来展示这些步骤。
| 步骤 | 描述 |
|-----|-----|
| 1. 数据准备 | 准备需要展示的研究结果数据和其对应的置信
原创
2023-12-29 03:16:05
415阅读
# R语言中的森林图和列名的使用
在统计分析领域，森林图（Forest Plot）是一种非常重要的可视化工具，常用于展示多项研究结果的汇总，例如元分析（Meta-Analysis）中结果的比较。本文将介绍如何在R语言中创建森林图，并探讨其列名的使用，以帮助您更好地理解和应用这一功能。
## 1. 什么是森林图？
森林图通常用于展示不同研究的效果大小和置信区间。这种图形以简洁明了的方式揭示了不
原创
2024-08-21 07:01:28
284阅读
# 如何在R语言中实现随机森林图
随机森林是一种强大的机器学习算法，可以用于分类和回归任务。本文将详细介绍如何在R语言中实现随机森林，并通过具体的代码示例使你能够轻松上手。
## 流程概述
我们将按以下步骤完成随机森林的构建和可视化：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------------|
原创
2024-09-11 05:08:02
416阅读
## 实现"Logistic森林图"的R语言流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入数据)
B --> C(数据预处理)
C --> D(模型训练和评估)
D --> E(结果分析和可视化)
E --> F(结束)
```
### 步骤说明
#### 1. 导入数据
```R
# 导入所需的
原创
2023-09-03 04:48:05
274阅读
医学顶级期刊的临床试验试验，经常采用亚族森林图的方式，开展亚组分析比如NEJM这张图：比如另外一个顶级期刊Lancet的亚组森林图在之前，我这边花了2周时间结局了类似的森林图的画法2. 操作介绍这样的操作就很简单，在网站（百度风暴统计）。https://shiny.medsta.cn/forestplot/https://shiny.medsta.cn/forestplot1/https
生存分析定义随访研究（follow-up study）是一种前瞻性研究（prospective study） 随访研究的研究设计可以是横断面研究（cross sectional study）、病例对照研究（case-control study），也可以是队列研究（cohort study）。 这类研究的应用情景就是：我们关注的临床结局是一个事件，比如：死亡，复发，症状消失，疾病痊愈等等，且在很
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2023-08-24 08:58:25
592阅读
?文章目录原图图片元素拆解ggplot绘制森林图过程加载相关程序包和数据填充色块添加箭头与注释参照线附上所有代码 森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和置信区间(CI)，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及置信区间。它非常
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2023-06-21 22:55:03
425阅读
R版本：3.6.1rpart()：建立分类回归树rpart.plot():可视化分类回归树rpart.control()：设置分类回归树的参数printcp()：查看复杂度参数CPplotcp()：可视化复杂度参数CPprune()：得到决策树的修剪子树bagging()：利用袋装技术建立组合预测模型predict.bagging()：进行组合预测boosting()：利用推进技术建立组合预测模型
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2023-09-14 14:07:45
645阅读
meta分析中结果有些会产生偏倚，偏倚的识别方法有: 漏斗图法、 Begg秩相关法、 Egger 回归法。我们今天来介绍使用stata绘制meta分析漏斗图，虽然讲得有点迟了，但是还要讲一讲，也许有些人需要呢。 首先要进行stata的meta分析模块进行安装，不懂的看看我的上一篇文章《Stata绘制(meta分析)森林图（1）》，安装好以后我们先要导入数据（回复：森林图数据1，可以获得数据），我就
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2023-10-18 21:26:14
257阅读
R语言 rr值 森林图 r语言seq
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2022-08-30 13:23:00
187阅读
森林图在论文中很常见，多用于表示多因素分析中的变量与结果变量的比值效应，可以用图示的方法比较直观的绘制出来，本期介绍两种快速绘制多因素回归分析森林图方法，比较适合新手，可以快速出图。 继续使用我们的乳腺癌数据首先把数据和包导入library(foreign)
library(survival)
library("survminer")
bc <- read.spss("E:/r/test/B
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2023-08-17 16:47:41
303阅读
# 如何用R语言绘制随机森林图
## 一、流程概述
在R语言中绘制随机森林图可以帮助我们更直观地理解随机森林模型的结构和特征重要性。下面我将详细介绍整个实现过程，包括建模、绘制随机森林图等步骤。
### 实现步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装并加载必要的R包 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3 | 构建随机森林模型 |
| 4 | 绘制随机
原创
2024-05-25 05:58:12
571阅读
# Meta分析森林图与R语言的结合
Meta分析是一种用于系统评价和综合多个研究结果的统计方法。通过对不同研究的效应值进行综合分析，Meta分析可以帮助我们从总体上理解某一研究问题。在R语言中，绘制森林图是展示Meta分析结果的一种常见方法。本文将为您详细介绍怎样在R语言中进行Meta分析并绘制森林图，包括代码示例、关系图和类图。
## 什么是森林图？
森林图是一种展示多个研究结果的图形，
现在亚组分析好像越来越流行，无论是观察性研究还是RCT研究，亚组分析一般配备森林图。比如NEJM这张图：但是利用R语言绘制森林图，简单的代码只能画出简单的图，像是下面寥寥几行代码，绘制的森林图也较为的简单！代码出自：'生信小白要知道'公众号想要森林图美观，就需要大量的参数进行调整了，大到布局与字体标签，小到线条颜色，十分的复杂，那么有没有简便的方法，可以绘制出好看的森林图呢？代码出自：'生信小白要
## R语言中的皮尔逊相关森林图
在数据分析中，皮尔逊相关系数用于衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。而森林图是一种有效的可视化工具，常用于展示多个估计值及其置信区间。本文将引导你逐步实现“R语言中皮尔逊相关的森林图”。
### 流程概述
下面是实现这个任务的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码位置 |
|--
原创
2024-10-17 12:04:24
103阅读
通过随机森林 1和随机森林 2 的介绍，相信大家对理论已经了解的很透彻，接下来带大家敲一下代码，不懂得可以加我入群讨论。第一份代码是比较原始的代码，第二份代码是第一段代码中引用的primitive_plot，第三份代码是使用 sklearn 包实现的代码，第四份代码是 sklearn 使用第一份代码数据集的实现代码。import primitive_plot
from ma
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2024-06-20 22:32:47
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上一篇简单的介绍了COX生存分析结果绘制森林图Forest plot（森林图） | Cox生存分析可视化，本文将介绍根据数据集合的基本信息以及点估计值（置信区间区间）的结果直接绘制森林图的方法。其中点估计值（置信区间）的结果可以是COX也可以是logistic回归等其他方法的结果，适用范围更广。 一 准备数据#载入R包
library(forestplot)
#数据来源：https://
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2023-07-07 15:17:10
440阅读
# R语言项目方案：如何查看森林图的坐标
## 项目背景
森林图（Forest Plot）是一种非常有用的统计图表，它常用于展示多个研究或实验的结果，尤其是在Meta分析中。它能够直观地展示各个研究的效应值及其置信区间。在R语言中，我们可以很方便地绘制森林图，并可以通过精确的坐标查看各个效应值的位置。本文将介绍如何使用R语言绘制和分析森林图的坐标。
## 项目目标
我们的目标是创建一个R语
