案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。
各位小伙伴，大家好，我是邓飞，今天介绍一下，如何使用R语言进行logistic分析，并且计算OR值和置信区间。
今天我将和大家介绍篇关于肥胖和高血压的孟德尔随机化研究，原文标题如下： “Does greater adiposity increase blood pressure and hypertension
在分析二元结果时，逻辑回归是分析师对回归建模的默认方法。随机研究中，当然很容易估计比较两个治疗组的风险比。对于观察数据，治疗不是随机分配的，估计治疗效果的风险比有点棘手。
在流行病学应用中，疾病通常是人们关注的结局，而疾病的结局通常是二分类变量（即只有患病和无病两种情况）。在这里，我将使用流行病学术语定义具有结局事件的个体为病例（Y=1），将没有结局事件发生的个体作为对照（Y=0）。比率估计的定义与连续型结局变量的定义类似：比率方法对数风险比率估计（二分法IV）= ∆Y/∆X= (y1‘ − y0)/(x1’−x0’) 。其中yi’通常是遗传亚组i中结局事件发生概率的自然对数，或者是“风险比”的自然对数。这里的风险比率（riskratio）是一个泛指，它包括相对危险度（relative risk, RR）或者优势比（odds ratio，OR）。当IV是多分类或者连续型变量时，用于比值估计的系数βY|G^取自Y在G上回归的结果。原则上我们使用的回归模型可以是线性的，其中IV估计值表示暴露单位发生变化后引起的结局事件概率的变化。但是对于二分结果，我们通常首选对数线性或逻辑回归模型，其中IV估计值分别表示暴露单位变化的对数相对风险或对数比值比。对于Logistic模型，估计比值比取决于模型中选择的协变量。
今天这篇文献主要是为了和大家探讨一下在MR研究中我们如何看待SNP（IV）的数量。
大家好，今天我们来讲一讲用R做森林的方法。森林图在R中最方便的实现方法是使用“forestplot”包。
在关联分析的结果中，对于odd ratio值会给出95% CI的结果，这里的CI其实是confidence interval的缩写，代表置信区间。那么置信区间有什么用呢？
今天和大家分享一篇研究脂蛋白（a）和心肌梗死因果关联的孟德尔随机化研究，原文标题如下：
学过统计学的同学应该对置信区间都有了解，置信区间又叫估计区间，是从概率来讲某个随机变量可能取的值的范围。
因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。首先，我们可以得到估计量的方差
女性的月经周期主要受下丘脑---垂体---卵巢轴的调控，一般在21天到35天之间，平均月经周期为28天。已有大量研究证实：月经不规律或月经周期过长（月经周期40天以上）能增加卵巢癌、心脑血管疾病和二型糖尿病的发病风险，但是却并没有研究评估月经周期和早死（通常将70岁之前的死亡定义为早死）的关系。
通过线性模型和广义线性模型（GLM），预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
今天我们提供一些示例来说明孟德尔随机化估计值与其他流行病学方法的估计值之间的差异，例如随机对照试验（RCT）的效果估计，以及多变量调整回归模型的观测关联。
本文我们超越了 CAPM 的简单线性回归，探索了 Fama French (FF) 股票风险/收益的多因素模型。
统计学课本中写到：没有统计显著性则不能‘证明’零假设（关于两组之间无差或者两个实验组和对照组的假设）。同时，统计显著性也不能‘证明’其他假设。
风险价值（VaR）用于尝试量化指定时间范围内公司或投资组合中的财务风险水平。VaR提供了一段时间内投资组合的最大损失的估计，您可以在各种置信度水平上进行计算。
单样本检验：检验单个变量的均值与目标值之间是否存在差异，如果总体均值已知，样本均值与总体均值之间差异的显著性检验属于单样本假设检验。
假设随机变量X的分布函数是已知的，但是它的一个或多个参数未知，需要借助总体的一个样本来对总体参数进行估计，就是参数估计问题。
最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型（GLM）预测置信区间的研究报告，包括一些图形和统计输出。
除coin和lmPerm包外，R还提供了其他可做置换检验的包。perm包能实现coin包中的部分功能，因此可作为coin包所得结果的验证。corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验。
这是 W. Edwards 的依据名言，它表明，A/B 测试对于做出良好的商业决策来说至关重要。在 Manomano，我们向数百万用户展示数百万 DIY 和园艺产品，并每天进行数十个 A/B 测试，以改善我们网站的用户体验。
信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险。本文使用了 R 语言中的逻辑回归（logistic）模型，利用国泰安数据库中的103个上市公司的数据进行信用风险建模，其中包括51个正常公司和52个ST公司。在这个数据集中，我们选取了经营活动产生的现金流量净额、净资产收益率、每股收益和每股净资产等指标来分析其对公司是否为ST股票的影响。
本文是通过对area,perimeter,campactness几个变量的贝叶斯建模,来查看他们对groovelength这个变量的影响.
数据分析的统计推断是科学研究中的重要环节，它通过对样本数据的分析，对总体参数进行估计，并对假设进行检验。这一过程旨在从数据中提取有意义的信息，为决策提供科学依据。
在R中编写计算置信区间的函数twosample.ci()如下，输入参数为样本x, y,置信度α和两个样本的标准差。
ROC曲线是临床中常用的统计分析之一，R中可以绘制ROC曲线的包也有很多，pROC包就是其中的佼佼者。
这里的A表示minor alllel, a表示major allel，以major allel为参照，用minor alllel的频数去除以参照的频数。然后用case组的比值除以control组的比值就可以得到odd ratio的值了。
本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLNMs的发展以及时间序列数据的实现。本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用，并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。尽管这些例子在空气污染和温度对健康的影响方面有具体的应用，但它们很容易被推广到不同的主题，并为分析这些数据集或其他时间序列数据源奠定了基础。
前面我们讲过一个R函数搞定风险评估散点图，热图，其中LASSO模型的输入就是单因素cox分析得到的显著与生存相关的基因。今天我们就来探讨一下如何使用R来做单因素和多因素cox回归分析。
今天的主要内容来自 How to Calculate Confidence Interval in R : Statistics in R : Data Sharkie
为了帮助客户使用POT模型，本指南包含有关使用此模型的实用示例。本文快速介绍了极值理论（EVT）、一些基本示例，最后则通过案例对河流的极值进行了具体的统计分析
区间估计，首先找到所求值的点估计，然后根据数据获得所求值得抽样分布，确定信赖水平（可信度），最后得到相应信赖水平下的信赖区间。
从回归模型的结果来看，三个自变量对因变量都有显著的意义。其中，area有正向的影响。而其他两个变量是负向的影响。从r方的结果来看，达到了0.895，模型具有较好的解释度。
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型。
前面理论知识上提到了很多的知识点需要计算，作为一个实用主义的博主，怎么可以忍受空谈呢？所以本期就给大家分享如何利用Python对这些知识点进行计算。
这篇论文采用了来自 30 个省级行政单位 8866 名患者的数据，其中包括确诊患者 4021 名（占比 45.35%），其余为疑似患者。数据截止到 2020 年 1 月 26 日 [注]，这是当前样本规模最大的新冠疫情临床回顾性研究。
置信区间是一种对估计不确定性的量化方法，它们可以用来在总体参数（例如平均值mean，就是从总体中的一个独立观测样本上估计而来）上添加一个界限或者可能性。
鉴于违约风险敞口，违约概率和违约信息损失，估计交易对手组合的潜在损失。一个Copula对象用于每个债务人的信用与潜在变量模型。潜在变量由一系列加权潜在信用因子以及每个债务人的特殊信用因子组成。潜在变量根据其默认概率映射到每个方案的债务人的默认或非默认状态。Copula对象支持投资组合风险度量，交易对手级别的风险贡献以及模拟收敛信息。
BBsolve()@BB：使用Barzilai-Borwein步长求解非线性方程组
我想这应该是很多刚学习可视化的同学都会遇到的问题，今天这篇推文就给大家推荐一个非常好用的、可以一键绘制出版级别论文配图的可视化工具-「ggpubr」
今天小编在做线性回归的时候，突然想 R 能不能把结果以表格的形式输出呢？这样就不需要自己复制粘贴画表格啦。小编搜了一下果然有相关的 R 包—— stargazer ，现将自己关于该包的一些学习笔记分享给大家。
对单个的predicter做是否有效（不等于0）的检验可以使用t-test，但是对整体做是否有效（至少有一个系数不等于0）则需要用F-test。
文章开始前，先和大家介绍“生信与临床”的新成员Ammy，同样也是本文的作者：
编者按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI 研习社编译。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 Jason Brownlee
我们就拿论文配图里的误差柱形图来说，真的是PS痕迹满满啊！简单给大家列举一下，可能存在的问题也在图中给大家标注了(仅限个人理解，可能有的误差线就是这么做的呢
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