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R语言中生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

我们将来演方法些变量包括 时间:以单位生存时间 状态:审查状态1 =审查,2 =失效 性别:男= 1女= 2 是审查? 我们可以使coxph函数拟合生存数据模型,该函数Surv在左侧使个对象,而在右侧具公式标准语法R。 通常,人们会希望使地标分析对单个协变量进行可视化, 使时间相关协变量Cox进行单变量和多变量建模。 3部分:竞争风险 是竞争风险? 请参阅此演文稿源代码中例 竞争风险 两种方法: 特定原因风险 当前事件受试者中给定事件类型瞬时发生率 使Cox估算  Subdistribution子分布风险 给定类型事件在经历过此类事件受试者中瞬时发生率 4部分:高级主题  涵盖内容 生存分析基础知识,包括Kaplan-Meier生存函数和Cox 地标分析和时间相关协变量 竞争风险分析累积发生率和

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【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享

同时95%置信区间相关上下限。 xx年生存率和生存曲线 11年存活率概率在y轴上点对应于11年x轴生存曲线。 Xx年生存率常常被错误估计 如果 使真”估计会怎样? 我们可以使coxph函数拟合生存数据模型,该函数Surv在左侧使个对象,而在右侧具公式标准语法R。 通常,人们会希望使地标分析对单个协变量进行可视化, 使时间相关协变量Cox进行单变量和多变量建模。 3部分:竞争风险 是竞争风险? 请参阅此演文稿源代码中例 竞争风险 两种方法: 特定原因风险 当前事件受试者中给定事件类型瞬时发生率 使Cox估算 Subdistribution子分布风险 给定类型事件在经历过此类事件受试者中瞬时发生率 4部分:高级主题 涵盖内容 生存分析基础知识,包括Kaplan-Meier生存函数和Cox 地标分析和时间相关协变量 竞争风险分析累积发生率和

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    手把手掌握临床研究必备绘图技能:列线

    ,然后采刻度线段,表达预测模型中各个变量之间相互关系。 列线图既然也是种图,那它究竟代表呢?从本质上讲应该就是函数关系可视化,将方程通过图形进行展使得结果更具可读性。 正是由于列线图这种直观便于理解特点,使它在医学研究和临床实践中也逐渐得到了越来越多关注和应。 今我们主题便是如何借助R实现基于cox模型线绘制。 欲画该图,必备该包rms 1. #此处maxscale=100定义了单项分数刻度100分,也可以设置10分;fun.at是要横坐标轴,可以不设置,但可能出现数字重叠情况。 6. 画出列线图: ? ? 7. ggpubr—专学术绘图而生 手把手教你ggsci包绘制不同杂志风格图形 手把手带你画高大上lasso模型图

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    R语言中生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

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    气预报 :气数据集爬取 + 可视化 + 13种模型预测

    本文就是利前几学到爬虫知识使 Python 爬取气数据集,并做期讨论日期与最低气温能是否是最高气温影响因素,进而判断能否精确预测气情况。 这也能解释何针对测试数据R方事实上不够理想 3.2 多变量线 在单变量线中,最高气温仅与日期关(尝试可知,这然是极不合理),按照这假设,其预测结果并不令人满意(R方=0.833 实现多变量线模型 与单变量线类似,但要注意训练数据此时是(是训练数据条数,是自变量个数) 针对测试数据预测结果,其R方约0.466,这时我们发现还单变量量线R方值大,说明拟合效果差于单变量线 使自定义批量梯度下降法 在未对自变量化处理情况下,运算可能出现异常,无法收敛,但这里出现 化处理后,能够得到与LinearRegression类似结果,即R方值约0.582 因此, 在该分界线侧,所数据点都被passed类(1),另数据点都被unpassed类(0) 对于本例来说,决策边界线条直线(在案例2中进行了说明) ''' 使LogisticRegression

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    多元分析

    176篇/张俊红 01.前言 前面我们讲了线看过可以先去看看:线分析。这篇我们来讲讲多元线。 02.参数估计 多元方程中各个参数也是需要估计,关于要估计,其实我们在线里面也讲过。与线不同是,线拟合线,而多元拟合个面。 多元里面也R^2,R^2 = SSR/SST = 1 - SSE/SST。因增加自变量会降低残差SSE,进而导致R^2增加。 加入新变量会使SSE降低呢? 除了R^2以外,我们还可以使标准误差来衡量模型好坏。标准误差就是均方残差(MSE)平方根,其表根据各自变量x来预测因变量y平均预测误差。 05.多重共线性 多元个不同点就是,多元可能会存在多重共线性。 是多重共线性呢?多元里面我们希望是多个x分别对y起作,也就是x分别与y相关。

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    不得不学统计学基础知识(二)

    接上分享,今继续学习统计学相关知识,今涉及到五个知识点主要包括离散型概率分布、连续型概率分布、假设检验、假设检验类错误与二类错误)以及相关、因果以及关系。 比如灯泡使寿命服从指数分布,无论它已经使了多长时间,假设s,只要还损坏,它能再使段时间t概率与件新产品使时间t概率是。 以运营例:卡方检验可以检验男性或者女性对线上买生鲜食品区别;不同城市级别消费者对买SUV车区别;如果著区别话,我们会考虑把这些变量放到模型或者分析里去。 3.类错误与二类错误 (1)即使证据很力,也无法确定断言是错误。 (2)假设检验可能出现错误两种: 类错误:错误地拒绝真实假设。 P(类错误)=α,其中α假设著性水平。 (1) 线模型 线描述因变量如何依赖自变量和误差项方程称模型。可以表:Y=β₀+β₁X+ε式中,β₀,β₁模型参数。

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    机器学习笔试题精选(二)

    以上说法都不对 答案: B 解析:Lasso 类似于线,只不过它在线基础上,增加了个对所参数数值大小约束,如下所: min 1m∑i=1m(yi−β0−xTiβ)2 subject Lasso 其实就是在普通线损失函数基础上增加了个 β 约束。那 β 约束使这种形式,而不使 β 平方约束呢? 原因就在于范数约束下,部分系数刚好可以被约束 0。这样话,就达到了特征选择效果。如下图所: ! 下面三张图展了对同训练样本,使不同模型拟合效果(蓝色曲线)。那,我们可以得出哪些结论(多选)?** ! 不需要迭代训练 答案:ABC 解析:求解线系数,我们般最常方法是梯度下降,利迭代优化方式。除此之外,还种方法是使正规方程,原理是基于最小二乘法。下面对正规方程做简要推导。

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    原创 | ACMer不得不会线段树,究竟是种怎样数据结构?

    当然也可能遇到面试官自己不会,了防止尴尬强行让你线段树解法来完成,比如我就遇到过…… 例题 说了这多废话,那线段树究竟是呢? 我们先放放,先来看道例题,来实际体会下,需要线段树这个数据结构,以及它使场景究竟是。 n范围呢是 ,操作数量也是 ,请问我们应该怎实现? 线段树概念 当然你可能已经知道要线段树了,只是不知道线段树是以及怎使。 很明,3表是左半边区间最小值,1表右半边区间最小值。 到了三行我们得到了4个数,同理,再下8个数。很明这是颗二叉树,并且二叉树当中个节点维护了个区间值。 原理看起来不难,理解起来也不难,但是要代码实现出来其实不太容易。因线段树操作都是基于递,所以想要顺利、深入地理解线段树,对于递以及掌握定要过关。

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    DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化--week3 超参数调试、Batch正则化和程序框架

    , r) β=0.9,……,0.999 同理这里也不能使线性轴来采样数据,我们可以通过对1-β=0.1,……,0.001来间接采样。 例如令所超参数随机初始化。到了发现效果还不错,此时可以去增加学习率(也可以修改其他参数)。 如上图所,假设我们现在要计算三层隐藏层值,很然该层计算结果依赖二层数据,但是二层数据如果未化之前是不可知,分布是随机。 七、 测试Batch Norm 前面提到batch norm都是基于训练集,但是在测试集上,时候可能我们测试数据很少,例如只1个,在这个时候进行化则多大意义了。那该怎办呢? ^{[l]}_j}}\) 该节视频中吴大大并很详细介绍softmax原理和公式推导,感兴趣可以戳如下链接进行进步了解: ufldl:Softmax softmax公式推导&算法实现 九、

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    R语言从入门到精通:Day12

    个广义概念,涵盖了许多变种,R语言中也其提供了强大而丰富函数和选项(但然选项越多,对初学者越不友好),早在2005年,R中就200多种关于分析函数 (https://cran.r-project.org 如果你读到这里发现自己还不知道是OLS(普通最小二乘),建议去补习下统计学知识了,否则作未来统计学家却不知道基础统计学知识,也太不像话了,被说认识我科研猫~~ ? 图2:多项式 当然你也可以三次甚至更高次多项式来完成这次分析,但我发现使比三次更高项几乎必要。 多元结果文盲率系数4.14,表控制人口、收入和温度不变时,文盲率上升1%,谋杀率将会上升4.14%,它系数在p<0.001水平下著不0。 相反,Frost系数著不0(p=0.954)。 以上分析中,并考虑预测变量交互项。接下来,我们将考虑个包含此因素例子。

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    3分钟,看分析模型怎

    起来看下。 翻译自:regression,最初是统计学家们,关注到:孩子身高总会向平均身高靠近,即使父母都很高,孩子也不会无限长高下去。 在讨论问题时候,业务部门最喜欢扯“”,做数据小伙伴们,千万别被绕进去了!!! 二、模型模型是来做:预测。 今就从最简单,只个变量简单线分析讲起。 判断关系,最简单快捷方法就是:散点图。因此拿到数据以后,可以先做散点图。如上图所,因变量和自变量之间看起来是线性关系,因此可以线来做。 简单线excel→数据分析→即可计算(如下图) 至于模型解读,略复杂,我们慢慢看哦 四、模型计算与解读 分析模型解读略复杂,并且包含了大量假设检验知识,这里先不探讨其复杂原理

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    sublime text 插件使心得

    篇文章和大家分享了sublime使, 今来和大家聊聊他丰富插件 , 上篇说了安装插件,但插件安装后如何使如何设置呢? 哪些能提高我们工作效率插件呢 ? 大家在项目中写todo list时候是不是记事本草草记录,跟踪,标注,是否完成无法直观眼看清楚,现在了solution。 时间跟踪: 输入 s, 按两下tab键,它将生成个任务开始时间,这个日期时间当前日期时间;当任务标记完成或取消时,PlainTasks会计算任务所花时间并档任务里. 本月(如果今就是下个月) @due(2-3) → 今年2月3日(如果今就是…同上,你懂) @due(31 23:) → 当月或下个月3123时,分钟当前时间分钟, 当前日期时间加212小时 Ctrl+space(Linuxalt+/) 标签列表 8.

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    100搞定机器学习|Day3多元线

    前情100搞定机器学习|Day2简单线分析,我们学习了简单线分析,这个模型非常简单,很容易理解。 对R感兴趣同学可以看下我之前分享几篇文章 R多元线容易忽视几个问题(1)多重共线R多元线容易忽视几个问题(2)多重共线克服 R多元线容易忽视几个问题(3)异方差性 R多元线容易忽视几个问题(4)异方差性克服 多元线中还虚拟变量和虚拟变量陷阱概念 虚拟变量:分类数据,离散,数值限且无序,比如性别可以分男和女,模型中可以虚拟变量表 虚拟变量陷阱解决方案是删除个分类变量 —— 如果多个类别,则在模型中使m-1。 遗漏值可以被认是参考值。 ? (X_train, Y_train) Step 3: 在测试集上预测结果 y_pred = regressor.predict(X_test) 代码部分好说,跟简单线分析类似。

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    【数据分析篇】11个常见数据分析方法相关问题集锦

    答: 站内助攻如果Google Analytics,与站外助攻(跨渠道因)样功能完备报告。但还是两个功能可以使。 这个报告因模型,但会出所事件前后关联情况(就是事件路径)。如果你功能不能普通页面监测,而必须使事件监测时适个报告是助攻转化报告,会告诉个渠道在这个期间助攻了多少次。另外个是助攻路径报告,详细助攻给了谁。 工具最长可以展90因。 Q9:宋老师,关于热图还疑问想请教。在做热图数据分析时,两个问题:大标题或者些文字描述、些图片会点击,比较纳闷,因户明知道这不是可点击,我需要怎调整呢? “ 答: 户并不定知道这不是不能点击你认户明知道呢?我觉得可能户并不知道这些不可点击。不过,不排除随便点击些随机点。

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    python之day3(文件操作、字符转

    \n”)    #再次写入内容,打开文件仍然二行内容  f.flush()      #执行刷新命令后,内容立刻写入文件 程序,进度条 import sys,time    #导入模块 for ,表清空文件 f.truncate(10)  #表从头开始截取10个字符,与seek到位置无关 f=open(“yesterday”,”r+”,encoding=”utf-8”)  #以读写(确切说是读和追加 log() func1() func2() func3() 4、 使函数 代码重复利 保持致性 可扩展性 5、 函数值 def test1():     print("in the test2() z=test3() print(x) print(y) print(z) 运行结果: None 0 (1, 'hello', ['tone',123], {'name': 'tone'}) 值 递函数特性: 必须要个明确结束条件;(否则是死循环,程序默认保护机制循环999,然后报错) 每次进入更深层递时,问题规模相比上次递都应所减少; 递效率不够,递层次过多会导致栈溢出;

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    【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中

    (GAM)在电力负荷预测中 1导言 这篇文章探讨了使广义相加模型 是个不错选择。 此,我们首先需要看线,看看在某些情况下它可能不是最佳选择。 2模型 假设我们些带两个属性Y和X数据。 如果它们是线性相关,则它们可能看起来像这样: 了检查这种关系,我们可以使模型。线使X来预测变量Y方法。将其应于我们数据将预测成红线组值: 这就是“直线方程式”。 11小结 所以,我们看了模型,我们是如何解释个变量y和另个变量x。其中个基本假设是线性关系,但情况并非总是这样。当关系在x范围内变化时,我们可以使函数来改变这个形状。 上面了基于样条GAM,其拟合度比线模型好得多。 12GAM进行建模电负荷时间序列 我已经准备了个文件,其中包含四个电时间序列来进行分析。

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    ggstatsplot包: 行代码搞定作图问题!

    需要注意是,了演,小编还是使iris数据集,而在重复测量数据里,x轴通常指是不同时间。上图中红色线条即了注明它们之间是配对。 除了散点图,还分别画出了两个变量各自直方图从而可以观察它们分布情况,非常! 默认使 Pesrson 相关分析(参数性检验),上述中含 X 方框,表统计学意义。 9. ggcoefstats():将系数作图 比如,建立了线模型,现在想要将自变量系数进行作图,那可以这做: mymodel <- lm(mpg ~ cyl + disp + hp 行代码搞定切?容易事情! 虽然说梦想是行代码搞定切,但现实中是不可能!下面举个例子,如何进步调整输出图片从而满足自己需求。 以4部分散点图例: ?

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    多元线容易忽视几个问题(1)多重共线

    最近在看《R数据分析——方法与案例详解》,感觉很不错,本书精华是统计学理论与R结合,尤其是多元统计部分,因本书其中个作者朱建平是厦大统计系教授,曾编写过《应多元统计分析》书,可能同学过这本教材 线模型在数据分析中非常常,但是实际中经典假设不定都能完全符合,出现问题该如何解决?今我们先看个问题:多重共线性。 多重共线定义 “多重共线性”词由R. 当相关性较弱时,可能影响不大,但是随着解释变量间线性程度加强,对参数估计值准确性、稳定性带来影响。 检验多重共线方法主要: 1、可决系数法。可决系数值较大而系数大多不著。 般认,当0<CI<10 时, X 多重共线性;当10<CI<100 时, X存在较强多重共线性;当CI>100 时,存在严重多重共线性。 从结果可以看出,调整后R2是0.9995,说明拟合非常好;F检验p-value1.392e-13,说明是。但是除了消费变量外,其余变量均不著,这个结果很奇怪。这是

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