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【R语言】因子在临床分组中的应用

前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子 方法一、使用gsub函数 前面也给大家介绍过☞R替换函数...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表

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【机器学习】在【Pycharm】中的应用：【线性回归模型】进行【房价预测】

引言 线性回归（Linear Regression）是一种常见的统计方法和机器学习算法，用于根据一个或多个特征变量（自变量）来预测目标变量（因变量）的值。...在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用Pycharm这个集成开发环境（IDE）来进行线性回归建模。...如果你还没有安装Python，可以前往Python官网下载并安装。 2.2 安装必要的库 在Pycharm中安装库非常方便。...MSE的公式为： 决定系数（R²）：度量模型解释变量的比例，取值范围为0到1，值越接近1越好。R²的公式为： 7....结果可视化：通过散点图和残差图直观展示模型的预测效果和误差分布。 通过遵循这些注意事项，你可以确保在Pycharm中顺利构建和应用线性回归模型进行房价预测。

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    拓端tecdat|R语言计量经济学：虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用

    相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。 对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。...因此，在y和x的真实关系中，性别既影响截距又影响斜率。 首先，让我们生成我们需要的数据。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松...Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic...逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

    1.7K20

    R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量

    p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...泊松过程的（年度）强度在这里 > 365/1000 [1] 0.365 因此，如果我们对曝光的对数进行Poisson回归，我们应该获取一个相近参数 > log(365/1000) [1] -1.007858...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归，则我们期望其系数接近1。...（我们使用非参数转换，可视化发生的情况） plot(reg,se=TRUE) 有明显而显着的效果。时间越长，他们获得索赔的可能性就越小。实际上，无需进行回归即可观察到它。

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    R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量

    p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...因此，如果   表示被保险人的理赔数量 ，则具有特征 和风险敞口 ，通过泊松回归，我们将写 或等同 根据该表达式，曝光量的对数是一个解释变量，不应有系数（此处的系数取为1）。...我们不能使用暴露作为解释变量吗？我们会得到一个单位参数吗？ 当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归，则我们期望其系数接近1。...（我们使用非参数转换，可视化发生的情况） plot(reg,se=TRUE) 有明显而显着的效果。时间越长，他们获得索赔的可能性就越小。实际上，无需进行回归即可观察到它。

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    详解线性回归、朴素贝叶斯、随机森林在R和Python中的实现应用！（附代码）

    主要学习在R语言和Python中这些算法的理论和实现应用。 谁能从这篇指南中获益最多？ 本文要讲的内容，可能是作者写过的最有价值的指南了。...利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到所需输出值的函数。该训练过程会持续进行，直到模型在训练数据上达到预期精确度。...一元线性回归的特点是只有一个自变量。多元线性回归的特点，顾名思义，存在多个自变量。在寻找最佳拟合直线时，可以拟合到多项或曲线回归。这就被称为多项或曲线回归。...· 变量应该统一化，否则范围较大的变量可能会造成偏差。 · 在进行kNN处理之前，要在处理阶段的离群点、噪音去除等方面多下功夫。...m表示从M中随机选择m个变量，该m中最好的切分将被用来切分该节点。M值在森林生长过程中保持不变。 3. 每棵树都尽可能地生长，不进行任何修剪。

    2.8K10

    CART: 用于图像生成的复合自动回归Transformer !

    在作者的框架中，作者将图像分解为一个基础因素和细节因素，分别表示为： 其中，表示训练集的一个图像，和分别表示基础因子和细节因子。...公式10定义了I的n阶分解。在此分解中，基础因子捕获了图像的整体结构、组成和全局特征，而细节因子则表示局部特征，这些特征有助于图像的细小细节。图3（a）展示了层次基础-细节分解过程。...给定一组 Token {r1,r2,...,rM}，自回归似然度定义为： 每个自回归单元是一个包含个 Token 映射的 Token 。...基础和细节因子都使用相同的代码书，其中。与[12, 39]中的方法类似，分词器在OpenImages [21]上使用组合损失（等式6）和空间下采样16倍进行训练。...在表4中，作者比较了在不同的分解顺序下，使用提出的CART模型进行学习过程时的性能。0阶分解相当于没有进行细节分解，因此是VAR的特殊情况。

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    一文带你详细了解因子分析(长文预警)

    ，找出不同很容易，而不同中找相同却不太容易所以不可观测)，而特殊因子则与公共因子无关，抓住这些特殊因子就可以起到降维和分析的作用，原始变量可以分解成少数几个不可观测的公共因子的线性函数和特殊因子之和 将原始变量代入因子计算每种因子得分...)，并进行数据标准化，使得标准化后的变量均值为0，方差为1，消除量纲的影响 X为可观测的(因为是原始变量)，根据公式 计算变量间的协方差矩阵为R(在这里选用协方差矩阵和相关系数矩阵R一样，因为标准化后方差都是...，一般是用回归的思想求出线性组合系数的估计值，即公共因子是因变量，原始变量为自变量的回归方程，即 由上述公式综合得到 A是载荷矩阵，R是原始相关系数矩阵，这样就估计出公共因子的得分，将一组数据X(含...p个指标)代入求得因子得分，根据因子得分的高低确定因子载荷矩阵(即公共因子序列)，相当于在原来p维的基础上替换成立少数的公共因子维度(进行了降维)，从而可以用来进行样本点比较，样本点聚类等问题 计算因子载荷的方法...等价的话，则因子分析中的因子载荷和主成分分析因子符合矩阵是一致的(忽略F为不可测变量的差距)

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    R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

    在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep... = ",")看起来所有变量都是数字变量，但实际上，大多数都是因子变量，> str(credit)'data.frame': 1000 obs. of  21 variables: $ Creditability...本文选自《R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测》。...R语言在逻辑回归中求R square R方R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和...GAM回归R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例在R语言中实现Logistic

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    因子建模（附代码）

    我们将使用基础R函数进行这些计算，但是首先我们需要一些数据和R的一些库文件： 我们从Yahoo Finance使用quantmod或tidyquant的包装器将每日价格数据下载到了quantmod包中。...2 R实现 接下来，我们首先需要定义以下几点： 我们在投资组合中拥有的资产数量，以前表示为N 我们应用模型的天数，通常表示为T。 ? a. 我们可以计算如下所示： ? 其中收益： ?...注意：我只在for循环中将上述方程式中的更改为，其他所有内容都是不变的。 ? SPY收益的方差为 ? 其中计算为： ? 在R中我们可以像这样简单计算它： ? 将所有这些放在一起，我们可以计算beta。...更正式地说，我们的等式变为： ? 在R中使用以下来解决： 1、像以前一样下载数据，并将每日价格转换为每日收益-（我们设置了一个seed，以便使用set.seed收集相同的数据）。 ? ?...我们可以像以前一样根据ETF的alpha对ETF进行排名，并在高alpha上做多，在低alpha上做空。通过此处的Fama French回归来运行我们的对冲投资组合，看看我们是否能够获得更好的表现。

    1.7K20

    因子发表后就会失效：是拥挤还是过度优化？

    本文发现整体而言，因子在发表后的表现会衰减50%左右。本文进一步对因子在发表后的表现与样本内组合的各特征进行了回归，发现发表日期的因素能解释30%的因子衰减。...为了控制由股票数量增多带来的SR变小的影响，本文根据以下公式对SR进行调整： 下图2中，实线是未调整的SR对比，虚线是调整后的SR的对比。...对于以上指标的单变量回归结果见表7。统计上显著的过拟合变量捕捉不同的过拟合相关效应，因为它可以从它们之间较低的相关性水平推断。首先，出版日期是出版后SR衰减的一个非常强的预测因素。...如图5所示，最近公布的因子往往更过度拟合。其次，在“灵活性”变量中，操作的数量（operation）是唯一显著的。...回归结果如表8，首先，发表日期对夏普衰变截面具有很强的解释力，R方为0.30。其次，overfitting vulnerability变量也相当强，R方为0.15。

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    R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

    在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能 数据集是 credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep... = ",") 看起来所有变量都是数字变量，但实际上，大多数都是因子变量， > str(credit) 'data.frame': 1000 obs. of  21 variables:  $ Creditability...让我们将分类变量转换为因子变量， > F=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor...(credit))[-i_test] 我们可以拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归 > LogisticModel <- glm(Creditability ~ Account.Balance + ...，套袋Bagging，增强树 左右滑动查看更多 01 02 03 04 我们可能在这里过拟合，可以在ROC曲线上观察到 > perf <- performance(pred, "tpr", "fpr

    37720

    点击率预估模型01-FM因子分解机理论与实践

    如SVM，因子分解机是一个通用的预测器，可以用在任意实数值向量上。但是不同于SVM，因子分解机能通过分解参数对变量之间的交互关系进行建模；即使在非常稀疏的场景下，如推荐系统，也能对交叉特征进行建模。...因子分解机可以通过算式优化，在线性时间内进行应用计算；而且不同于SVM在对偶形式中求解问题，FM在原问题空间进行求解，不需要支持向量等，可以直接对模型参数进行估计。...因子分解机FM模型 因子分解机FM的优势 在数据稀疏场景下仍然能进行参数预估；而SVM则不行； FM计算时间复杂度为线性时间，可以直接在原问题中进行优化，而且不依赖如支持向量机的支持向量。...其原因在于，对于稀疏数据，样本向量x中绝大部分元素均为0，进而导致建模特征i，j的变量wij也为0，通常情况下wij的估计，需要样本中存在xixj，即xi、xj均不为0；FM通过分解，由wiwj的內积来表示...因子分解机的公式可以表示成：线性回归+二阶交叉项。其求解过程主要集中在交叉项的计算。这项计算借鉴了完全平方公式：***(a+b)²=a²+2ab+b²***，2ab=(a+b)²-a²-b² ?

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    推荐系统之矩阵分解(MF)及其python实现

    前言         目前推荐系统中用的最多的就是矩阵分解方法，在Netflix Prize推荐系统大赛中取得突出效果。...以用户-项目评分矩阵为例，矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值，然后根据预测值以某种方式向用户推荐。今天以“用户-项目评分矩阵R（M×N）”说明矩阵分解方式的原理以及python实现。...那么，如何根据目前的矩阵R（5,4）如何对未打分的商品进行评分的预测（如何得到分值为0的用户的打分值）？ ——矩阵分解的思想可以解决这个问题，其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题（回归问题）。...矩阵分解的过程中，,矩阵R可以近似表示为矩阵P与矩阵Q的乘积： ?...不停迭代直到算法最终收敛（直到sum(e^2) 的真实值和预测值小于自己设定的阈值） 为了防止过拟合，增加正则化项 3.加入正则项的损失函数求解 通常在求解的过程中

    2.6K20

    R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

    在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能 数据集是 credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep... = ",") 看起来所有变量都是数字变量，但实际上，大多数都是因子变量， > str(credit) 'data.frame': 1000 obs. of  21 variables:  $ Creditability...让我们将分类变量转换为因子变量， > F=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor...(credit))[-i_test] 我们可以拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归 > LogisticModel <- glm(Creditability ~ Account.Balance + ... glm(Creditability ~ .,  +  family=binomial,  +  data = credit[i_calibrat ---- 我们可能在这里过拟合，可以在ROC曲线上观察到

    37300

    【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享|附代码数据

    自然，线上的点仍然比原始 2D 空间中的点更接近，因为您正在失去区分它们的维度。但在很多情况下，通过降维实现的简化超过了信息的损失，损失可以部分或全部重构。在我们之前的示例中，我们只有一个主成分。...原始特征通常显示出显着的冗余，这也是主成分分析在降维方面如此有效的主要原因。R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。...来自内比奥罗葡萄的葡萄酒被称为巴罗洛。这些数据包含在三种类型的葡萄酒中各自发现的几种成分的数量。# 看一下数据head(no)输出转换和标准化数据对数转换和标准化，将所有变量设置在同一尺度上。...点击标题查阅往期内容数据分享|R语言用主成分分析（PCA）PCR回归进行预测汽车购买信息可视化R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图主成分分析PCA谱分解、奇异值分解SVD预测分析运动员表现数据和降维可视化用回归和主成分分析...R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归R语言聚类算法的应用实例基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

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    【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享|附代码数据

    自然，线上的点仍然比原始 2D 空间中的点更接近，因为您正在失去区分它们的维度。但在很多情况下，通过降维实现的简化超过了信息的损失，损失可以部分或全部重构。在我们之前的示例中，我们只有一个主成分。...原始特征通常显示出显着的冗余，这也是主成分分析在降维方面如此有效的主要原因。R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。...来自内比奥罗葡萄的葡萄酒被称为巴罗洛。这些数据包含在三种类型的葡萄酒中各自发现的几种成分的数量。# 看一下数据head(no)输出转换和标准化数据对数转换和标准化，将所有变量设置在同一尺度上。...点击标题查阅往期内容数据分享|R语言用主成分分析（PCA）PCR回归进行预测汽车购买信息可视化R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图主成分分析PCA谱分解、奇异值分解SVD预测分析运动员表现数据和降维可视化用回归和主成分分析...R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归R语言聚类算法的应用实例基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

    1.3K00

    文献导读（二）：循环炎症细胞因子与五种癌症的风险：孟德尔随机分析

    接下来就以方法学部分为主来进行一个学习的大动作—— 1孟德尔随机化，流程图必不可少 2如何选择细胞因子的工具变量 作者团队曾进行过一项研究：从北芬兰 1966 年出生队列（NFBC1966）、芬兰年轻人心血管风险研究...对的 beta 系数之间的相关性，重点关注 r 2在两个 GWAS 中至少有一个中 p的 SNP。...在相关性较好的情况下，首先使用线性回归的截距和β系数将原始 GWAS 转换成与芬兰数据库相同的尺度，然后通过固定效应元分析将相应研究的估计值汇集起来，并用标准差进行权衡。...在顺式位点为主的 MR分析的背景下，使用极小的相关性阈值可能会导致因果变异的丢失；因此，使用 r2 的成对连锁不平衡（LD）阈值进行了聚类。...我们搜索了以前报道过的与我们分析中作为工具的任何 SNP 的关联，与炎症特征相关的任何次要表型的关联都被认为是垂直多效性。

    2.1K10

    数据分析师需要掌握的10个统计学知识

    识别手写邮政编码中的数字。 根据组织样本进行癌症分类。 建立人口调查数据中工资与人口变量之间的关系。...01 线性回归 在统计学中，线性回归是一种通过拟合自变量与因变量之间最佳线性关系，来预测目标变量的方法。过程是给出一个点集，用函数拟合这个点集，使点集与拟合函数间的误差最小。...最好的方法是选择具有最高R^2和最低 RSS 的模型，交叉验证。 向前逐步选择：建一个模型，里面不含预测因子，然后逐个添加，直到所有预测因子都在模型中。...这种收缩，也就是正则化，有减少方差，防止模型过拟合的作用。根据执行的收缩类型，一些系数可能被估计为零。因此，该方法也执行变量选择。两种最著名的缩小系数的方法是岭回归和套索回归。 ?...07 非线性模型 在统计学中，非线性回归是回归分析的一种形式，其中观测数据是由一个函数建模的，该函数是模型参数的非线性组合，并取决于一个或多个自变量。数据通过逐次逼近的方法进行拟合。

    1.4K20

    你应该掌握的几个统计学技术！

    识别手写邮政编码中的数字。 根据组织样本进行癌症分类。 建立人口调查数据中工资与人口变量之间的关系。...01 线性回归 在统计学中，线性回归是一种通过拟合自变量与因变量之间最佳线性关系，来预测目标变量的方法。过程是给出一个点集，用函数拟合这个点集，使点集与拟合函数间的误差最小。...最好的方法是选择具有最高R^2和最低 RSS 的模型，交叉验证。 向前逐步选择：建一个模型，里面不含预测因子, 然后逐个添加, 直到所有预测因子都在模型中。...这种收缩，也就是正则化，有减少方差，防止模型过拟合的作用。根据执行的收缩类型，一些系数可能被估计为零。因此，该方法也执行变量选择。两种最著名的缩小系数的方法是岭回归和套索回归。 ?...07 非线性模型 在统计学中，非线性回归是回归分析的一种形式，其中观测数据是由一个函数建模的，该函数是模型参数的非线性组合，并取决于一个或多个自变量。数据通过逐次逼近的方法进行拟合。

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