quantreg 分位数回归
MASS BOX-COX变换
mfp COX比例危险回归模型多重分数多项式
car 可以检查vif
ridge 岭回归
lars lasso回归
msgps adaptive lasso
pls 偏最小二乘
横截面数据 回归机器学习 方法
rpart.plot 画回归树
mboost boosting回归
ipred bagging回归
randomForest 随机森林回归
e1071 or kernlab SVR支持向量机回归
nnet+caret or neuralnet 神经网络
横截面数据 分类 经典方法
glm( ) 广义线性模型
MASS 的 lda( ) or mda 的 mda( ) or fda 的 fda( ) 线性判别
横截面数据 分类机器学习 方法
rpart.plot 画分类树
adabag adaboost分类、bagging分类
randomForest 随机森林分类
e1071 or kernlab SVR支持向量机分类
kknn 最近邻分类
nnet 神经网络分类
横截面数据 计数或有序因变量
Possion 散布问题（方差不等于均值）：
dglm 双广义线性模型（Tweedie分布）
MASS 的 glm.nb( ) (负二项分布）
pscl 的 zeroinfl( ) 零膨胀计数数据模型
rminer 支持向量机
mlogit 多项logit模型
MASS 的 loglm( ) or nnet 的 multinom( ) 多项分布对数线性模型
MASS 的 polr( ) or VGAM 的 vglm( ) 多项分布对数线性模型
纵向数据：多水平模型、面板数据
lme4 的 lmer( ) or nlme 的 lme( ) 线性随机效应混合模型
REEMtree 拟合固定效应部分的决策树
coxme cox随机效应分析
JM 联合模型
plm 拟合面板数据
多元分析
factanal( ) 因子分析
cluster 分层聚类
ICGE INCA指数
ggmap 画地图
NbClust 一系列聚类方法
CCA 典型相关分析
MASS 对应分析
以下为非经典多元数据分析
FactoMineR 主成分分析、对应分析（补充元素作为测试集）；多重对应分析（可以包含数量变量和分类变量）、多重因子分析、分层多重因子分析、基于主成分分析的分层聚类
多元数据的关联规则分析
arules 关联规则分析
路径建模数据的PLS分析
plspm 的函数 plspm( ) 偏最小二乘
lavvan 加协方差关系
本文案例数据是NHLBI（美国国家心肺血液研究所）著名的Framingham心脏研究数据集的一个子集。大概长这个样子：
Note: 查看complex模型曲线上的各数据点。NB也可以改成sNB，表示经过患病率的标准化。
使用simple模型预测1000人的风险分层，显示“损失:受益”坐标轴，赋以8个刻度，显示置信区间
使用complex模型预测1000人的风险分层，显示“损失:受益”坐标轴，赋以8个刻度，显示置信区间
它相当于在回归预测分析的基础上，引入了损失函数。先简单定义几个概念：
P：给真阳性患者施加干预的受益值（比如用某生化指标预测某患者有癌症，实际也有，予以活检，达到了确诊的目的）；
L：给假阳性患者施加干预的损失值（比如预测有癌症，给做了活检，原来只是个增生，白白受了一刀）；
Pi：患者i有癌症的概率，当Pi >Pt时为阳性，给予干预。
所以较为合理的干预的时机是，当且仅当 Pi × P >(1 – Pi) × L ，即预期的受益高于预期的损失。推导一下可得， Pi >L / ( P + L ) 即为合理的干预时机，于是把 L / ( P + L ) 定义为Pi的阈值，即Pt。
参考资料
https://www.rdocumentation.org/packages/customLayout/versions/0.2.0
https://mp.weixin.qq.com/s/zbp8pOQcNB4XBBF5SCg5GA
customLayout用于拼图特别方便，尤其是仪表盘布局
支持R内置的base绘图对象，ggplot2对象（与grid结合 ）
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”library(ggplot2)library(customLayout)
通过设置简单的数字矩阵以及对应的宽高比，可以非常方便的设置出来数字拼图
关键函数：
mat数字矩阵必须从1开始，且必须连续
其它拼图包没有的功能，非常好用
跟合并矩阵类似。分为行合并和列合并
这个功能也是其它包没有的，非常有用
关键函数：
参数lay表示大画布，参数newlay表示要嵌套进去的小画布，field表示指定要嵌套的区域编号
关键函数：
cowplot是一个ggplot2包的简单补充，意味着其可以为ggplot2提供出版物级的主题等。
更重要的是，这个包可以组合多个”ggplot2”绘制的图为一个图，并且为每个图加上例如A,B,C等标签，
这在具体的出版物上通常是要求的。 语法结构与ggplot类似，将ggplot2图作为一个对象置于 ggdraw() 中
表达式：
draw_plot(plot, x = 0, y = 0, width = 1, height = 1, scale = 1)
draw_text(text, x = 0.5, y = 0.5, size = 14, hjust = 0.5, vjust = 0.5,...)
draw_plot_label(label, x = 0, y = 1, hjust = -0.5, vjust = 1.5, size = 16, fontface = "bold", family = NULL, colour = NULL, ...)
参数解释：
grid中文翻译为网格，可将其解释为画布分割，通过设定相应的参数，从而可以任意的摆放图形
常用函数：
语法：
参数解释：
layout参数
综合例子
子母图，主要是形成局部放大的效果，既可以从整体上对比，又兼顾特别小的数据组，或特别密的数据点可以查看，而没有必要单独做2张图
<pre style="box-sizing: border-boxfont-family: Monaco, Menlo, Consolas, "Courier New", monospacefont-size: 13pxwhite-space: pre-wrapdisplay: blockpadding: 9.5pxmargin: 0px 0px 10pxline-height: 1.42857color: rgb(51, 51, 51)word-break: break-alloverflow-wrap: break-word !importantbackground-color: whiteborder: 1px solid rgb(204, 204, 204)border-radius: 4pxmax-width: 100%font-variant-numeric: normalfont-variant-east-asian: normalletter-spacing: 0.544pxtext-align: justifywidows: 1overflow: auto">## png
蝴蝶图
主要函数：
语法：
参数解释：
把绘图对象添加到列表总，并把该列表传递给 grid.arrange() 函数中的grobs参数
子母图
grid包可以画字母图
安装gridExtra包后，ggplot2中多了一个 ggplotGrob( )函数，可以创建grob对象参数
