在探究基因表达、基因拷贝数等连续变量对癌症病人的预后情况的影响时，我不得不面对和处理的主要问题是如何对这种连续型的变量进行分组，然后进行相应的生存分析。...用R来做，不外乎以下几步: # 载入分析和画图包 library(survival) library(survminer) # 读入数据 df <- read.table(......1369 0 ## 6 TCGA-05-4390-01 10.90 1126 0 载入写好的函数脚本： source("~/Desktop/groupSurvival.R"...如果你有一些R的编程基础，完全可以基于这两个函数将所有的方法算一遍，然后再去查看结果，确定合适的分组方式。
任何尝试在使用逻辑回归进行分析之前，在不同阈值下对连续变量进行二分法的人都会知道，估计的系数会发生变化。 我们可以使用模拟。
在使用逻辑回归分析之前尝试在不同阈值上将连续变量二等分的任何人都知道，估计的系数确实会发生变化，并且它们会发生很大的变化！这是否与结果不应依赖阈值的说法相符？ 我们可以使用模拟进行检查。
在R语言中绘制表格的包我们介绍了非常多，除了专门绘制基线资料表的compareGroups/tableone/table1，还介绍了绘制普通表格的gt，以及扩展包gtExtra。...联合broom/gt/labelled等R包，可以直接生成发表级的结果，配合rmarkdown，可自定输出到Word、PDF、HTML等多种文件中。...本期目录： 安装 tbl_summary 基本使用 自定义输出 修改统计方法 同一个变量展示多个统计量 交叉表 和compareGroups包进行比较 安装 # 2选1 install.packages...为了方便大家复现结果，运行环境如下： sessionInfo() ## R version 4.2.0 (2022-04-22 ucrt) ## Platform: x86_64-w64-mingw32...## [4] httr_1.4.3 tools_4.2.0 backports_1.4.1 ## [7] utf8_1.2.2 R6
今（昨）天上午时候交流群里一个小伙伴关于管道符疑问中出现了tbl_summary函数，下午另一个小伙伴有table1相关疑问。...晚上想起上午时候提示我没有tbl_summary函数，查到是gtsummary包的，习惯性看了下包的功能，这不是也可以绘制三线表？ 惊了，于是有了这篇分享。...1 下载R包，数据 使用内置数据集演示 #install.packages("gtsummary") library(gtsummary) #查看内置数据集 head(trial) ?...2.2 小修小改 1）添加一下参数，完成上述需求 table2 <- tbl_summary( trial2, by = trt, # 分组 statistic = list...table3 <- tbl_summary( trial2, by = trt, # 分组 statistic = list(all_continuous() ~ "{mean
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用「bstfun」包的函数来自定义绘制各种图表，此款R包包含众多函数都非常的实用，下面小编来简单介绍几个案例来做展示，希望各位观众老爷能够喜欢，更多详细文档请参考作者官方文档...❞ 官方文档 ❝https://rdrr.io/github/ddsjoberg/bstfun/ ❞ 加载R包 library(tidyverse) devtools::install_github("...添加迷你图 trial %>% select(age, marker) %>% tbl_summary(missing = "no") %>% add_sparkline() 3....将表格转化为ggplot2格式 tbl % select(age, marker, trt) %>% tbl_summary(by = trt, missing = "no")
one-hot编码 分类变量（定量特征）与连续变量（定性特征）。我们训练模型的变量，一般分为两种形式。以年收入增长率为例，如果取值为0-1之间任意数，则此时变量为连续变量。...直接转换为数字，也会带来一些问题： 1,转换为数字后，默认为连续变量，违背最初设计，影响效率。 2,转换后的值会影响同一特征在样本中的权重。比如转换为1000和转换为1对模型影响明显不同。...比如用LR算法做模型，在数据处理过程中，可以先对连续变量进行离散化处理，然后对离散化后数据进行one-hot编码，最后放入LR模型中。这样可以增强模型的非线性能力。 R语言举例。...使用R中的默认数据集CO2，查看数据，发现Type，Treatment等为分类变量。 ? 以Type变量为例，进行one-hot编码。为了观察结果方便，把顺序打乱，观察编码后结果。 ? ?...2，连续变量经过编码后，从一个权重变为多个权重，提升了模型的非线性能力。 3，不需要多参数进行归一化处理。 4，随着将大权重拆分成几个小权重管理特征，降低了异常值对模型的影响，增加了模型稳定性。
首先，在R语言中进行地理探测器操作，可通过geodetector包、GD包等2个包实现。...1 包的安装与导入 首先，我们可以先到GD包在R语言中的官方网站（https://cran.r-project.org/web/packages/GD/index.html），大致了解一下该包的简要介绍...其中，读取栅格数据的方法，大家参考R语言raster包读取栅格遥感影像即可；关于数据格式的转换，大家参考栅格数据实现地理探测器：基于R语言geodetector包即可。这一部分的内容本文就不再赘述。...首先，如果大家输入数据中的自变量数据具有连续变量，需要将其转换为类别变量；gdm()函数可以实现连续变量的离散化方式寻优与自动执行。...可以看到，my_gd变量包含了每一个连续变量在离散化后，对应的最优离散化方法与类别数量，以及地理探测器的各个分析结果。
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！ tableone包“应运而生”，可以非常简单快捷的解决这个问题，重点是学习成本很低，大概几分钟？...一 载入数据 R包 ## install.packages("tableone") library(tableone) library(survival) data(pbc) head(pbc) ?...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）。...检验方法：分类变量默认使用卡方检验 chisq.test()；连续变量默认使用方差分析oneway.test()，当两组时方差分析等用于t检验。...参考资料： https://cran.r-project.org/web/packages/tableone/vignettes/introduction.html
p=8508 在本节中，我们将首先讨论相关性分析，它用于量化两个连续变量之间的关联（例如，独立变量与因变量之间或两个独立变量之间）。...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。...情景2描述了我们可能期望看到的年龄与体重指数（其随着年龄增加而增加）之间的较弱关联（r = 0,2）。 情景3可能表明青少年媒体暴露的程度与青少年发起性行为的年龄之间缺乏联系（r大约为0）。
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....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。...在这个包中，默认情况下，连续变量认为是正态分布变量，在生成基线特征表时，将使用均值+标准差描述连续变量。...method中的数字解释：1表示指定连续变量为正态分布；2表示指定连续变量为非正态分布；3表示将连续变量指定为分类变量；NA表示变量自动执行Shapiro-Wilks检验来确定是正态分布还是非正态分布。...6.2 连续变量OR/HR值计算 连续变量也是可以计算OR或HR值的，默认情况下，连续变量每增加一个单位，计算OR/HR。
p=8508 在本节中，我们将首先讨论相关性分析，它用于量化两个连续变量之间的关联（例如，独立变量与因变量之间或两个独立变量之间）。回归分析是评估结果变量与一个或多个风险因素或变量之间关系的相关技术。...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。...情景2描述了我们可能期望看到的年龄与体重指数（其随着年龄增加而增加）之间的较弱关联（r = 0,2）。 情景3可能表明青少年媒体暴露的程度与青少年发起性行为的年龄之间缺乏联系（r大约为0）。
plot_flux(dat, label = F, caption = F) 5可视化一下吧 5.1 连续变量 这里我们对连续变量的缺失值进行一下可视化，可以看到红色的为缺失值...ggmice(dat, aes(Ozone, Solar.R))+ geom_point() ---- 5.2 分类变量 接着我们对分类变量的缺失值进行一下可视化，红色的为缺失值。...ggmice(dat, aes(Month, Solar.R)) + geom_point() ---- 5.3 分面展示 ggmice(dat, aes(Month, Solar.R)) +...可选method包括： ✅ pmm, ✅ logreg, ✅ polyreg, ✅ polr imp <- mice(dat, m = 3, method = "pmm") ---- 6.2 连续变量缺失值填补后可视化...ggmice(imp, aes(Ozone, Solar.R))+ geom_point() ---- 6.3 分类变量缺失值填补后可视化 ggmice(imp, aes(Month, Solar.R
检验3组及以上人群在某个连续变量均值上是否存在差异，或某个分类变量对某个连续变量是否存在显著相关。...方法选择： 1）因变量为连续变量（建立的模型又称为回归预測模型），自变量为连续变量时，可选择回归分析、方差分析；自变量为分类变量或分类+连续变量，可选择带虚拟变量的回归分析、联合分析、方差分析。...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...，很多回归模型的R方值达不到0.8，也可以用来做预测。...定义旧值与新值的转换关系 2、分析-回归-线性，输入：把所有自变量全部放入模型中 3、统计-共线性诊断，残差-DW诊断检验 4、图-标准化残差图-直方图、正态概率图 5、结果解读: 1）拟合优度检验R方值
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容，包括：数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等，今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。...结合《R数据科学》食用噢！...哪些变量是连续变量？当调用mpg时，如何才能看到这些信息？glimpse(mpg)显示为chr的是分类变量，为int的是连续变量。将一个连续变量映射为color、size和shape。...对分类变量和连续变量来说，这些图形属性的表现有什么不同？...接着在R中运行代码，并检查你的预测是否正确。
AI科技评论将在以下篇幅介绍如何利用 R 实现可视化： 1. 散点图 使用场景：散点图通常用于分析两个连续变量之间的关系。...直方图 使用场景：直方图用于连续变量的可视化分析。将数据划分，并用概率的形式呈现数据的规律。我们可以将分类根据需求进行组合和拆分，从而通过这种方式看到数据的变化。...箱线图 使用场景：箱线图一般用于相对复杂的场景，通常是组合分类的连续变量。这种图表应用于对数据延伸的可视化分析和检测离值群。主要包含数据的5个重要节点，最小值，25%，50%，75%和最大值。...另外，它也被用来绘制连续变量和分析的基本趋势。 超市案例中，当我们需要知道随着时间的眼神，折扣店商品的品种走势，我们可以画出如下的面积图，图中呈现了折扣店商品的成交量的变化。...关系图 使用场景：关系图用作表示连续变量之间的关联性。每个单元可以标注成阴影或颜色来表明关联的程度。颜色越深，代表关联程度越高。正相关用蓝色表示，负相关用红色表示。
用连续变量分面试试:ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = model, y = hwy)) + facet_grid( ~ displ...)图片直接用连续变量分面，可以看到因为连续变量的数值较多，导致分面的图形拥挤完全无法观看。...那么如果连续变量较少呢？...所以这些数据实际是缺失的：table(mpg$drv, mpg$cyl)## ## 4 5 6 8## 4 23 0 32 48## f 58 4 43 1## r...data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + facet_grid(trans ~ drv)图片参考资料：https://r4ds.had.co.nz
R里面给我们提供了非常强大的IV值计算算法，通过引用R里面的informationvalue包，来计算各指标的IV值，即可得到各定性指标间的重要性度量，选取其中的high predictive指标即可。...对入模的定量和定性指标，分别进行连续变量分段（对定量指标进行分段），以便于计算定量指标的WOE和对离散变量进行必要的降维。对连续变量的分段方法通常分为等距分段和最优分段两种方法。...等距分段是指将连续变量分为等距离的若干区间，然后在分别计算每个区间的WOE值。
在之前的文章R语言GD包实现栅格图像地理探测器与参数离散化方法寻优中，我们介绍了基于R语言的GD包，实现地理探测器的详细方法——当时在进行前面这一篇文章所述操作的过程中，我暂时没有遇到莫名运行报错、失败的问题...首先，通过逐步骤运行代码，发现几乎全部的问题，都出在连续变量的最优离散化方法选取与执行这一步上，而并不是后期的地理探测器具体分析步骤上。其次，结合这无数次的重复，总结出一些经验如下。...2.2 减少类别数量 其次，同时发现有的时候将连续变量离散化参数中的discitv，也就是类别的数量适当调小，也会解决一些报错。...如下图所示，可以看到我这里某一列连续变量的值，很多都是完全一样的；那么在此时，如果我们的样本数过少，就可能导致这一个连续变量最多也只有2到3个不一样的数值；此时，我们在对其加以离散化的时候，肯定也就只能分为...包，大家可以参考栅格数据实现地理探测器：基于R语言geodetector包。
之前已经介绍的变量分析： ①相关分析：一个连续变量与一个连续变量间的关系。 ②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。 ③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。...本次介绍： 线性回归：多个连续变量与一个连续变量间的关系。 其中线性回归分为简单线性回归和多元线性回归。 / 01 / 数据分析与数据挖掘 数据库：一个存储数据的工具。...其中R²值为0.454，P值接近于0，所以模型还是有一定参考意义的。 使用线性回归模型测试训练数据集，得出其预测值及残差。...可以使用调整后的R²(与观测个数及模型自变量个数有关)来评价回归的优劣程度，即评价模型的解释力度。 下面还是以书中的案例，实现一个多元线性回归。...输出R²为0.542，调整R²为0.513。 方程显著性(回归系数不全为0)的检验P值为1.82e-10，接近于0，说明回归方程是有意义的。 客户年龄、小区房屋均价的回归系数都不显著。
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