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列出R中向量中的不同值

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R语言使用限制平均生存时间RMST比较两条生存曲线分析肝硬化患者

在比较性的纵向临床研究中,主要终点往往是发生特定临床事件的时间,如死亡、心衰住院、肿瘤进展等。_风险_比例估计值几乎被常规用于量化治疗差异。然而,当基础模型假设(即比例危害假设)被违反时,这种基于模型的组间总结的临床意义可能相当难以解释,而且很难保证模型的建立在经验上的正确。例如,拟合度检验的非显著性结果并不一定意味着_风险_比例假设是 "正确的"。基于限制性平均生存时间(RMST)的组间总结指标是_风险_比例或其他基于模型的措施的有用替代方法。本文说明了如何使用该包中的函数来比较两组限制平均生存时间。

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左手用R右手Python系列——因子变量与分类重编码

今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。 比如年龄段、性别、职位、爱好,星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解,除了其在数据结构中的特殊地位之外,在数据可视化和数据分析与建模过程中,因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用,其意义非同寻常,无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模,都不容忽视。 通常意义上,按照其所描述的维度实际意义,因子变量一般又可细分为无序因

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