临床研究中常需要绘制两组或多组患者(如非AKI组和AKI组)的基线特征表。 下图就是临床中常见的基线特征表。 ? 那么在R中怎么快速绘制绘制临床论文中的基线特征表1？...今天介绍一个新的绘制基线表的包——compareGroups。 ---- 目 录 1. 安装和加载R包 2. 加载数据集 3. 描述总研究人群(overall列) 4....连续变量的统计检验 6. 绘制分层基线特征表 7. 导出基线特征表 7.1 导出csv文件 7.2 导出Excel文件 7.3 导出Word文件 7.4 导出PDF文件 ---- 1....安装和加载R包 compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。 在使用之前先安装和加载R包。...绘制分层基线特征表 有时我们需要绘制分层后的基线特征表，绘制分层基线特征表的函数为strataTable()函数。
临床研究中常需要绘制两组或多组患者(如非AKI组和AKI组)的基线特征表。 下图就是临床中常见的基线特征表。 ? 那么在R中怎么快速绘制绘制临床论文中的基线特征表1？...今天介绍一个新的绘制基线表的包——compareGroups包。 ---- 目 录 1. 安装和加载R包 2. 加载数据集 3. 描述总研究人群(overall列) 4....安装和加载R包 compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。 在使用之前先安装和加载R包。...如果基线表中纳入的变量较多，不想这么麻烦，也可以选择用移除变量的形式来绘制基线特征表。 比如说可以通过-号的形式移除下面这四个变量。...绘制分层基线特征表 有时我们需要绘制分层后的基线特征表。 我们可以先绘制一个基线特征表，然后再使用strataTable()函数来添加分层变量，比如说这里我们将性别sex变量分层。
我们第一个数据可视化交流圈子也已经上线了，主要以我的第一本书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供「课堂式」教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，书籍修正和新增都会分享到圈子里面...「contsurvplot」-生存曲线系列图绘制就用它~~ 今天我们的课程DataCharm优质课程推荐学员向我咨询了R语言中有没有绘制生存曲线(survival curves) 类可视化的好用的工具，...特别是 「分层生存曲线(Stratified survival curves)」 显然这是一个医学、生物统计学、流行病学等学科中常用的一种统计图形，小编虽然不能做到对每个专业的常用图表都非常熟悉，但我可以给大家推荐优质的相关学习工具呀...~~ 今天就生存曲线类的图表绘制，小编就推荐contsurvplot可视化工具包~~ 「contsurvplot包介绍」 contsurvplot 是一个R语言拓展软件包，可用于可视化连续变量对时间到事件结果的因果效应...它包含多种不同类型的图，如生存面积图、等值线图、热图、生存量化图 等，这些图表类型都可以根据混杂因素进行调整，而且都有很多内置选项，可以根据用户需求进行定制。
定量 & 定性分组交叉 定性 & 定性分组交叉 交叉统计函数 pivot_table(values, index, columns, aggfunc, fill_value) values：数据透视表中的值...index：数据透视表中的行 columns：数据透视表中的列 aggfunc：统计函数 fill_value：NA值的统一替换 import numpy import pandas data = pandas.read_csv...主要指定性分组，通过饼图或圆环图进行数据展现。...pandas中进行占比计算，使用groupby计算出分组结果，或pivot_table计算出交叉表的结果之后，如果 还需要继续运算，可使用数据框自带函数计算。...线性相关：当一个连续变量发生变动时，另一个连续变量相应的呈线性关系变动 采用皮尔逊相关系数r的绝对值来度量连续变量之间线性相关强度 线性相关系数r（取绝对值）的范围 相关程度 0 ≤ r < 0.3
检查我们的数据结构str(heart)查看我们的数据摘要summary(heart)通过观察以上的总结，我们可以说以下几点性别不是连续变量，因为根据我们的描述，它可以是男性或女性。...----点击标题查阅往期内容R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次...（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS...软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型SPSS中的多层（等级）线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型
生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计。使用R单独进行统计，汇总，然后结果复制到excel表中，耗时耗力且易错！...二 单组汇总 1 汇总整个数据集 对pbc整个数据集进行描述汇总，使用CreateTableOne()即可 tab1 <- CreateTableOne(data = pbc) print(tab1)...3 非正态分布变量 由于默认连续变量呈正态分布，因此上面的连续变量均表示为均数＋标准差。 实际数据中的非正态分布数据，可通过nonnormal指定，则此变量展示为中位数（四分位数）。...三 多组汇总 1 分组统计 实际结果中，通常需要对数据集按照某个变量的分组进行汇总。...注意NA不作为分组 结果可看出，对trt进行分组且对每一组均进行了汇总，且统计输出了检验的P值。
然而这些方法忽略了前列腺样本中的大量的异质成分。那么这篇文章的研究的目的就是使用更复杂的分析方法对前列腺癌转录组数据的结构进行反卷积，为该疾病提供新颖的临床可行信息。...每个特征是代表性的基因表达模式。LPD能够根据每个样本中特征的相对表示对复杂数据进行分类。...该算法主要用于对所有数据集的附加表达谱进行分类，一次一个样本。 4）统计检验 使用R进行所有的统计检验。为了表征样本，每个样本都被分配给该样本具有最大（γ）值的特征。...6）差异表达和甲基化特征 通过使用limma R包中的t检验（至少50/100次差异表达）来识别每个特征的差异表达探针集。...对于列线图的构建，将Cox比例风险模型拟合到通过组合MSKCC，CancerMap和Stephenson数据集而获得的元数据集，并使用rms R软件包在CamCap上进行了验证。
在此，目标是使用一些协变量（例如，驾驶员的年龄和汽车的年龄）来预测保险索赔的平均成本（请注意，此处的损失为责任损失）。通过对数链接从（标准）广义线性模型获得的预测。...并且应该记住，平均成本对巨额亏损极为敏感。...---- 最新见解 用SPSS估计HLM层次线性模型 python用线性回归预测股票价格 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言分层线性模型案例 线性混合效应模型Linear Mixed-Effects...Models的部分折叠Gibbs R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言曲线回归：多项式回归、多项式样条回归、非线性回归数据分析...SPSS中的等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析
在文章中，作者通过几种不同类型数据集综合对比了近期学术界提出的多个相关算法。...本文给出了这种现象背后的原因，他们选取了 45 个开放数据集，并定义了一个新基准，对基于树的模型和深度模型进行比较，总结出三点原因来解释这种现象。...R语言图形的扩展包，可以更轻松的实时将R生成的图嵌入到集成开发环境等应用中（包括Html/JavaScript）。...通过提供一个相应指标的工具箱，riskyr 可以通过各种方式对风险相关信息进行计算、转换和可视化。采用多个互补视角提供了对关键参数之间相互作用的更深层次理解，并使有关风险的教学和训练更加透明。...统计量确定生存图中数值变量的最佳切点 生物统计学研究中的常见需求是根据连续的解释变量对患者进行分组。
表中为初始因子载荷矩阵表， F1、F2、F3分别作为第一、第二、第三公共因子。...点击标题查阅往期内容 数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归...R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合...(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 R语言分层线性模型案例 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验...（SAT）建立分层模型 使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 SPSS中的多层（等级）线性模型
表中为初始因子载荷矩阵表， F1、F2、F3分别作为第一、第二、第三公共因子。...点击标题查阅往期内容数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归...线性混合效应模型实战案例R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合...(Singular fit)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验...（SAT）建立分层模型使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型SPSS中的多层（等级）线性模型Multilevel
当方差不齐时，则通过非参数检验中的K个独立样本检验法进行检验 方差检验基于平均值，P=0.001<0.05,说明变量各总体方差不相等 只能看不等方差的两两对比。...无因变量，则建立无监督模型 目的：1）对人进行分类，2）对变量/指标进行分类，3）分析变量与变量之间的测量关系 方法选择： 1）自变量为连续变量时，选择因子分析（对变量/指标分类）、聚类分析（对人分类...、对变量/指标分类） 2）自变量为分类变量时，对应分析（对人分类）、多维尺度分析（对人分类） 其他分析 1）当模型中需要加入潜在变量（通过多个客观指标测量的抽象概念）、或需要考虑多个变量之间的因果关系时...2）综合评价：通过多个指标对多个评价对象进行排名，可选择层次分析法、因子分析等 2、相关分析： 相关系数 相关系数是衡量两个变量之间变化趋势的相似性 不同变量类型的相关系数 两个变量都为连续变量，则可用...应用 1）分析哪些自变量对因变量存在显著影响作用，R方值可以不要求大于0.8： 2）通过选择对因变量存在显著影响的自变量，建立预测因变量取值的预测模型，模型R方值必须要求大于等于0.8 但是，在人文社科领域
你是否也厌倦了编写从这个O对象到那个O对象之间的转换代码？！ 你有没有想过，这一切的根源在哪里呢？有没有办法解决这个问题呢？ 本文试图给你答案！...CQRS通过对系统进行纵向切分：将「数据读」和「数据写」分离开，使得数据读写独立进化，来解决数据显示复杂性问题。 CQRS架构如下： ?...那存在读库中的数据结构就可以完全按照展示逻辑来优化，比如：我可以有一张订单展示表，表中包含了买家信息和卖家信息。在展示时，直接查询这张表就可以了，不需要和用户表进行关联查询，提高了数据读性能。...Redis有两种持久化方式RDB方式和AOF方式： RDB：在指定的时间间隔内，执行指定次数的写操作，则会将内存中的数据写入到磁盘中。对当前数据快照进行持久化 AOF：将指令追加到文件末尾。...即WriteDB中存储事件，额外再定时对数据进行快照备份。恢复数据时先通过快照备份恢复，再从指定位置进行命令重演，来提高性能。 强一致性or最终一致性 读写分离后，导致的一个问题就是读写一致性。
p=13885 本文目标是使用一些协变量（例如，驾驶员的年龄和汽车的年龄）来预测保险索赔的平均成本（请注意，此处的损失为责任损失）。通过对数链接从广义线性模型获得的预测。...点击标题查阅往期内容 R语言预测人口死亡率：用李·卡特（Lee-Carter）模型、非线性模型进行平滑估计 R语言再保险合同定价案例研究 R语言模拟保险模型中分类器的ROC曲线不良表现 R语言分析负利率下金融市场...，随机森林和深度学习模型分析 SPSS中的等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模 R...语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 R语言用线性模型进行预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值 使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus...的分层线性模型HLM 更多内容，请点击左下角“阅读原文”查看报告全文 ?
样本相关系数，表示为r， 介于-1和+1之间，并量化两个变量之间的线性关联的方向和强度。...相关系数的大小表示关联的强度。 例如，r = 0.9的相关性表明两个变量之间强烈的正相关，而r = -0.2的相关性表明弱相关性。接近于零的相关性表明两个连续变量之间没有线性关联。...需要注意的是，两个连续变量之间可能存在非线性关联，但相关系数的计算不会检测到这一点。因此，在计算相关系数之前仔细评估数据总是很重要的。图形显示对探索变量之间的关联特别有用。...下图显示了四个假设情景，其中一个连续变量沿着X轴绘制，另一个沿着Y轴绘制。 情景1描述了强烈的正相关（r = 0.9），类似于我们可以看到的婴儿出生体重与出生体重之间的相关性。...请注意，我们只是简单地将平均孕龄和出生体重的偏差从上表中的两张表中复制到下表中并进行相乘。 毫不奇怪，样本相关系数表明强正相关。 正如我们所指出的，样本相关系数范围从-1到+1。
使用R中的鸢尾花数据集k-means聚类 讨论和/或考虑对数据进行标准化。...y = 方差比例, group = 1) 数据中80%的方差是由前两个主成分解释的，所以这是一个相当好的数据可视化。...hclust(dst, method = 'average') hclust(dst, method = 'single') 向下滑动查看结果▼ 绘制预测图 现在模型已经建立，通过指定所需的组数，对树状图切断进行划分...(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 R语言分层线性模型案例 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验...（SAT）建立分层模型 使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 SPSS中的多层（等级）线性模型
如果检验不通过，对时变效果进行绘制，并基于绘制结果进行数据分层（stratify）。 建立Extended Cox PH Model，对风险因子进行影响估计。...E代表是否观察到“死亡”，1代表观测到了，0代表未观测到，即生存分析中的删失数据，共7个。...E代表是否观察到“死亡”，1代表观测到了，0代表未观测到，即生存分析中的**“删失”**数据，删失数据共11个。...，但是age还不行 3.3.5 连续变量未沟通PH检验处理方式一：strata分层变量 那么这里第一种方式还是把age变量分箱pd.cut，然后进行分层： # age修复二:age进行分层 并作为分层变量...， cv是有时变协变量的数据样本， 最后两者拼接在一些 5.3.2 第二种：to_episodic_format 第二种就是在3.3.7中提及的发现某一连续变量age需要改成时变，然后通过to_episodic_format
样本相关系数，表示为r， 介于-1和+1之间，并量化两个变量之间的线性关联的方向和强度。...相关系数的大小表示关联的强度。 例如，r = 0.9的相关性表明两个变量之间强烈的正相关，而r = -0.2的相关性表明弱相关性。接近于零的相关性表明两个连续变量之间没有线性关联。...需要注意的是，两个连续变量之间可能存在非线性关联，但相关系数的计算不会检测到这一点。因此，在计算相关系数之前仔细评估数据总是很重要的。图形显示对探索变量之间的关联特别有用。...下图显示了四个假设情景，其中一个连续变量沿着X轴绘制，另一个沿着Y轴绘制。 ? 情景1描述了强烈的正相关（r = 0.9），类似于我们可以看到的婴儿出生体重与出生体重之间的相关性。...请注意，我们只是简单地将平均孕龄和出生体重的偏差从上表中的两张表中复制到下表中并进行相乘。 ? ? 毫不奇怪，样本相关系数表明强正相关。 正如我们所指出的，样本相关系数范围从-1到+1。
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