今天给大家演示限制性立方样条回归。做限制性立方样条回归的R包很多，这里以rms为例，以后有机会再介绍其他R包，比如splines。...rms做限制性立方样条回归很简单，对需要使用的变量使用rcs()函数即可。...# 加载R包 library(rms) # 拟合限制性立方样条，这里对变量x使用，跟多项式回归差不多 f <- lm(y ~ rcs(x,5)) # 画出原数据 plot(x,y) lines(x,...rms包中的lrm函数和cph进行拟合。...逻辑回归的立方样条 逻辑回归和cox回归就不展开讲了，用法一模一样。
4样条曲线 多项式的进一步细化是拟合“分段”多项式，我们在数据范围内将多项式链在一起以描述形状。“样条线”是分段多项式，以绘图员用来绘制曲线的工具命名。...将工作日的字符转换为整数，并使用recode包中的函数重新编码工作日：1.星期一，…，7星期日。...调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq.（adj）值有点低。 让我们绘制拟合值： 我们需要将两个自变量的交互作用包括到模型中。 第一种交互类型对两个变量都使用了一个平滑函数。...可以使用软件包的更多可视化和模型诊断功能来比较这两个模型。 第一个是function gam.check，它绘制了四个图：残差的QQ图，线性预测变量与残差，残差的直方图以及拟合值与因变量的关系图。...GAM、样条回归 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、
我们可以使用多项式之类的变换。下面，我使用三次多项式，因此模型适合： 。这些的组合使函数可以光滑地近似变化。这是一个很好的选择，但可能会极端波动，并可能在数据中引起相关性，从而降低拟合度。...4样条曲线 多项式的进一步细化是拟合“分段”多项式，我们在数据范围内将多项式链在一起以描述形状。“样条线”是分段多项式，以绘图员用来绘制曲线的工具命名。...将工作日的字符转换为整数，并使用recode包中的函数重新编码工作日：1.星期一，…，7星期日。...调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq.（adj）值有点低。 让我们绘制拟合值： 我们需要将两个自变量的交互作用包括到模型中。 第一种交互类型对两个变量都使用了一个平滑函数。...可以使用软件包的更多可视化和模型诊断功能来比较这两个模型。 第一个是function gam.check，它绘制了四个图：残差的QQ图，线性预测变量与残差，残差的直方图以及拟合值与因变量的关系图。
，其RMS约等于峰值的0.707倍）DC偏移：在录制期间应用到波形的任何直流偏移（正值高于中心线，而负值低于中心线），若存在直流偏移，可通过 “菜单栏-收藏夹-修复DC偏移” 进行修复测量位深度：波形的位深度动态范围...：最大和最小 RMS 振幅之间的差值使用的动态范围：动态范围减去 RMS 振幅较低的特别长的期间，如静音段落响度(旧版)：显示平均振幅感知响度(旧版)：补偿人耳对中频的关注RMS直方图：用直方图展示RMS...相关信息RMS设置：设置计算RMS统计数据的方式0dB=FS正弦波：将 dB 水平与全刻度正弦波相对应，其中峰值振幅比全刻度方波大约安静 3.01dB0dB=FS方波：将 dB 水平与全刻度方波相对应，...其中峰值振幅比全刻度正弦波大约响亮 3.01dB考虑DC：是否忽略测量中的 DC 偏移窗口宽度：指定每个 RMS 窗口中的毫秒数（选定的范围包含Au进行平均以计算最小RMS和最大RMS值的一系列这样的窗口...；要获得最准确的RMS值，动态范围较广的音频使用宽窗口，动态范围较窄的音频使用窄窗口）04编辑器 & 混音器编辑器是 Audition 剪辑音频最主要的工作区。
今天我们就学习一下这个图。...加载数据和R包 library(survival) library(rms) dim(lung) str(lung) 传统列线图 大多数情况下都是使用1代表死亡，0代表删失，这个数据集用2代表死亡。...在这里没有影响，但有的R包会报错，需要注意！...继续改进 我又去pubmed以及google使用关键词nomogram继续搜索，果然又搜到一篇带有彩色条带的列线图，而且我感觉这个图更加好看！...一模一样的思路，选择一个你想展示的病人，然后计算它每一项的分数，然后使用arrows函数在合适的位置绘制箭头即可。 下面随便展示下，我这里并没有认真计算这个人的各项分数。
列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归，通过回归分析将多个预测指标进行整合...，然后采用带有刻度的线段，表达预测模型中各个变量之间的相互关系。...今天我们的主题便是如何借助R实现基于cox模型的列线图的绘制。 欲画该图，必备该包rms 1....手把手教你做倾向评分匹配 手把手教你比较两个模型的预测能力 手把手教你画双基因生存曲线 轻轻松松绘制桑基图 手把手教你学会风险因子关联图绘制 手把手教你绘制临床三线表 手把手教你学会森林图绘制...ggpubr—专为学术绘图而生 手把手教你用ggsci包绘制不同杂志风格的图形 手把手带你画高大上的lasso回归模型图
这些图看起来挖掘出了年龄和工资之间的更多联系。它们是非线性的，因为在建立年龄和工资模型的时候使用的是非线性等式。这种使用非线性函数的回归方法，叫做多项式回归。...基函数 为了捕捉回归模型中的非线性，我们得变换部分或者全部的预测项。而为了避免将每个自变量视为线性的，我们希望有一个更普遍的“变换族”来应用到预测项中。...约束和样条 在使用分段多项式时，我们得非常小心，因为它有很多的限制条件。看看下边这幅图： ? 我们可能会遇到这种情况----节点两端的多项式在节点上不连续。...) -> 39.4 rms2 = sqrt(mean_squared_error(valid_y, pred2)) print(rms2) -> 39.3 #我们将使用70个点进行图形的绘制 xp =...译者补充 本文所有实验需要的包汇总： ?
ggplot2 R的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。...#参数调整：method=""等 #(a). method = "loess", 默认平滑算法, 通过span=调整窗宽， span=0(波动) 到 span=1（光滑） qplot(carat...# method="lm",formula = y ~ ns(x, 3)，三次自然样条，需要载入splines包 library(splines) qplot(carat, price, data =...具体形式上来看是图例和坐标刻度。scale和mapping是紧密相关的概念。 ? 几何对象(Geometric)：几何对象代表我们图中看到的图形元素，如点、线、多边形等。 ?...统计变换(Statistics)：对原始数据进行某种计算，例如二元散点上加上一条回归线。 ?
；第二种是应用一个坐标变换。...4.6.1 移除刻度线、刻度标签和网格线 theme(axis.ticks=element_blank()) # 移除两坐标轴刻度线，无法仅隐藏单个坐标轴的刻度线 theme(axis.text.x...4.6.2 设置刻度线位置 调整参数breaks可以修改刻度线的位置 scale_y_continuous(breaks=c(4, 5, 6, 7，8)) # x轴同理 使用seq()函数可以生成刻度线的位置向量...by="2 month") scale_x_date(breaks=datebreaks) # 使用设定的日期刻度分割点 调整日期刻度标签的格式 library(scales) # 使用scales包中的...日期刻度标签的外观的调整跟前面刻度参数调整一样。 theme(axis.text.x = element_text(angle=30, hjust=1)) ?
如果我们的y不是正态分布的，则使用广义线性模型 _（Nelder＆Wedderburn，1972）_，其中y通过链接函数进行变换，但再次假设f（y）和x线性相关。...我们可以使用多项式之类的变换。下面，我使用三次多项式，因此模型适合： 。这些的组合使函数可以光滑地近似变化。这是一个很好的选择，但可能会极端波动，并可能在数据中引起相关性，从而降低拟合度。...4样条曲线 多项式的进一步细化是拟合“分段”多项式，我们在数据范围内将多项式链在一起以描述形状。“样条线”是分段多项式，以绘图员用来绘制曲线的工具命名。...这种样条曲线为“三次” ，并且使用10个结 5光滑函数 样条曲线可以是光滑的或“摇摆的”，这可以通过改变节点数（k）或使用光滑惩罚γ来控制。如果我们增加结的数目，它将更“摇摆”。...上面的示例显示了基于样条的GAM，其拟合度比线性回归模型好得多。 12参考： NELDER, J. A. & WEDDERBURN, R. W. M. 1972.
线图（AlignmentDiagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系...Bootstrap自抽样法是在研究样本中进行有放回的抽样，然后使用抽得的样本进行计算。交叉验证是指将研究对象随机分为多段，然后交叉使用上述数据进行建模和验证。...外部验证是使用另外一组研究对象的数据(即外部数据)去验证模型的预测准确性。...（摘自临床研究方法学园地） 接下来我们介绍在R语言中如何绘制以及分析列线图结果，前期的验证我们就不再赘述了，方法有很多。 首先我们导入需要的R包rms。我们以逻辑回归为例绘制列线图。...接下来我们看下其中主要的函数： datadist将数据转化成rms包识别的数据格式 ? nomogram构建列线图绘制数据 ? 其中的fun参数的主要是进行Logistic分布的随机化。
2.2基础绘图 R是一个非常强大的数据可视化平台，使用R内置的作图函数可以轻松的构建各种类型的图形，此外还有各种作图包来使得图形更加“惊艳”。..."/yaxt="n"：禁用x/y轴的刻度线 xlim：xlim=c(a,b)将x轴刻度范围限定在a到b ylim：ylim=c(a,b)将y轴刻度范围限定在a到b xaxs：控制x轴显示范围，默认为“r...表示在图形的哪边绘制坐标轴（1=下，2=左，3=上，4=右） at：一个数值向量，表示需要绘制刻度线的位置 labels：一个字符型向量(也可以是数值型)，表示刻度线旁边的文字标签(刻度值)，如果整个不写...，则直接使用at的值 col：线条和刻度的颜色 lty：线条类型 las：因子坐标轴的标签的字体平行(=0)或者垂直(=2)坐标轴 tck：刻度线的长度(默认值-0.01，负值表示刻度在图形外，正值表示刻度在图形内侧...2.3Ggplot2绘图 ggplot2（http://ggplot2.tidyverse.org/reference/）是专门用来绘制数据图形的R软件包，与其他R语言包相比，其语法相对独特，是基于图形语法
其实很简单，直接用rms包即可搞定。 下面分别演示logistic和COX的RCS的列线图绘制。...建立logistic模型 library(rms) # 逻辑回归数据 getHdata(titanic3) # 使用rms前先把数据打包 dd <- datadist(titanic3); options...这个包把一切都给你做好了，不用自己操心，如果你做临床预测模型，是不可能绕开这个包的。...因为是演示数据，所以画出来的图不是很美观，但是实现方法就是这么简单！ 大家如果有问题可加入我们的免费千人QQ群讨论，我会把你们的问题写成推文推送。...使用tidymodels搞定二分类资料多个模型评价和比较 使用workflow一次完成多个模型的评价和比较 使用mlr3搞定二分类资料的多个模型评价和比较 Fine-Gray检验、竞争风险模型、列线图绘制
5.名称：ggannotate包 简介：在github上，对于ggplot2觉得调legends的位置，图形形状觉得费力的同学，可以使用ggannotate进行交互式修图，让你使用R有一种使用Graphpad...优点是提供了一些其他包中没有的图表如等值线，蜡烛图还有3D图。...，对热图进行各种高级的展示，经常在cns期刊可以见到这个包的使用。...20.名称：rms 简介：rms是一个计算和绘制列线图的R包。列线图我们知道在临床数据分析有举足轻重的地位，相比于多因素回归的公式预测模型有更加直观及快速评估预测结局。...有了rms包之后，绘制列线图简单。 缺点：暂时没得。 21.名称：FactoMineR 简介：FactoMineR是一个计算和绘制PCA的R包。
数据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电表数据读到data.table。...将工作日的字符转换为整数，并使用recode包中的函数car重新编码工作日，以适应一周中出现的情况：1.星期一，…，7星期日。...通过平滑函数s对自变量建模，对于每日季节性，使用三次回归样条，对于每周季节性，使用P样条。...\（R ^ 2 \）–调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq。（adj）值有点低... 让我们绘制拟合值： 我们需要将两个自变量的相互作用包括到模型中。...可以使用软件包的更多可视化和模型诊断功能来比较这两个模型。 第一个是function gam.check，它绘制了四个图：残差的QQ图，线性预测变量与残差，残差的直方图以及拟合值与响应的关系图。
数据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电表数据读到data.table。...将工作日的字符转换为整数，并使用recode包中的函数重新编码工作日：1.星期一，…，7星期日。...通过平滑函数s对自变量建模，对于每日季节性，使用三次样条回归，对于每周季节性，使用P样条。...调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq.（adj）值有点低。 让我们绘制拟合值： ? 我们需要将两个自变量的交互作用包括到模型中。 第一种交互类型对两个变量都使用了一个平滑函数。...可以使用软件包的更多可视化和模型诊断功能来比较这两个模型。 第一个是function gam.check，它绘制了四个图：残差的QQ图，线性预测变量与残差，残差的直方图以及拟合值与因变量的关系图。
mkpp 使用分段多项式 spline 三次样条插值 pchip 分段hermit插值 6、函数最值的求解 fminbnd（‘f’，x1，x2，optiset（,））求f在 x1和x2之间的最小值...，目前使用第一区域。...变换 fft2 二维离散Fourier变换 fftn 高维离散Fourier变换 fftshift 直流分量对中的谱 fieldnames 构架域名 figure 创建图形窗 fill3 三维多边形填色图...hsv 饱和色图 I i if-else-elseif 条件分支结构 ifft 离散Fourier反变换 ifft2 二维离散Fourier反变换 ifftn 高维离散Fourier反变换...quiver3 三维方向箭头图 R r rand 产生均匀分布随机数 randn 产生正态分布随机数 randperm 随机置换向量 range 样本极差 rank 矩阵的秩 rats
2、在AI画布内画完你的路径字体后，最后要有一步调整画板中心点的步骤，不然你复制到C4D里面位置会错开中心点，而且当你后面再添加路径时错位很难手动对齐 就是Ctrl+R后打开标尺，然后到左上角空白的那个小角的地方按住鼠标左键拖动刻度线起始点到画板的中心点这时候会制动对齐的...三、然后调整一下地形的大小和高度，基本上总体看起来是一个竖立的高峰就行了，在选择地形的前提下按住Shift去长按紫色弧形的那个扭曲弹出样条约束后直接选择，你看样条约束就像套套一样紧紧的把地形包裹住了！...之后再调整一下样条约束的轴向朝着山峰的竖立方向…… ? 再然后呐就是把你要约束的按个路劲直接拖进样条约束的对象下方样条的选项里面（最好把路径命名） ?...之后也加上那个样条约束调整一下大小就可以啦！ ? 五、创建一个材质球，我设置的参数如下，好吧看起来有些麻烦，所以我会把整个设计的源文件附送给大家， ? ?...然后把所有的字体模型部分群组，快捷键Alt+G，之后在这个组上右键，选择加上一个合成标签，然后再到渲染里面把通道部分也选上，这样导出来的图是带一个通道的，后期加工不需要再抠图了，毕竟我们渲染出来的图单纯一次性使用可能性很小
将工作日的字符转换为整数，并使用recode包中的函数重新编码工作日：1.星期一，…，7星期日。...通过平滑函数s对自变量建模，对于每日季节性，使用三次样条回归，对于每周季节性，使用P样条。...调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq.（adj）值有点低。让我们绘制拟合值：我们需要将两个自变量的交互作用包括到模型中。第一种交互类型对两个变量都使用了一个平滑函数。...可以使用软件包的更多可视化和模型诊断功能来比较这两个模型。第一个是function gam.check，它绘制了四个图：残差的QQ图，线性预测变量与残差，残差的直方图以及拟合值与因变量的关系图。...最受欢迎的见解1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析3.使用r语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析4.r
编辑，浏览，打印，图形文件的转换，NC程序的传输等 Modify 修整 修改几何图形，包括倒圆，修整，打断，连接，延伸，改变曲面法向，动态移位等 Xform 转换 对图素或图素群组做图形变换...）的控制点 Dynamic 动态绘点 沿着一个图素，使用选点设备，动态生成一系列点 Length 指定长度 沿着一个图素，与端点一定距离，生成一个点 Slice... 选择参数 Type P/N 曲线型式 参数式样条曲线/非均匀有理B样条曲线。 ...Manual 手动 手动输入一组点 Automatic 自动 自动选取已存在的一组点 Ends Y/N 端点状态， 选Y时，可调整曲线的起...投影方向可以垂直于曲面或构图面 Part line 分模线 生成曲面与构图面有关的分模线 One edge 单一边界 生成曲面的一条指定的边界线
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