Dynamic nomogram to visualise statistical models
Description
DynNom is a generic function to display the results of statistical model objects as a dynamic nomogram in an 'RStudio' panel or web browser. DynNom supports a large number of model objects from a variety of packages.
Usage
DynNom(model, data = NULL, clevel = 0.95, m.summary = c("raw", "formatted"),
covariate = c("slider", "numeric"), ptype = c("st", "1-st"),
DNtitle = NULL, DNxlab = NULL, DNylab = NULL, DNlimits = NULL,
KMtitle = NULL, KMxlab = NULL, KMylab = NULL)
DynNom.core(model, data, clevel, m.summary, covariate, DNtitle, DNxlab, DNylab, DNlimits)
DynNom.surv(model, data, clevel, m.summary, covariate,
ptype, DNtitle, DNxlab, DNylab, KMtitle, KMxlab, KMylab)
Arguments
model
an lm, glm, coxph, ols, Glm, lrm, cph, mgcv::gam or gam::gam model objects.
data
a dataframe of the accompanying dataset for the model (if required).
clevel
a confidence level for constructing the confidence interval. If not specified, a 95% level will be used.
m.summary
an option to choose the type of the model output represented in the 'Summary Model' tab. "raw" (the default) returns an unformatted summary of the model"formatted" returns a formatted table of the model summary using stargazer package.
covariate
an option to choose the type of input control widgets used for numeric values. "slider" (the default) picks out sliderInput"numeric" picks out numericInput.
ptype
an option for coxph or cph model objects to choose the type of plot which displays in "Survival plot" tab. "st" (the default) returns plot of estimated survivor probability (S(t)). "1-st" returns plot of estimated failure probability (1-S(t)).
DNtitle
a character vector used as the app's title. If not specified, "Dynamic Nomogram" will be used.
DNxlab
a character vector used as the title for the x-axis in "Graphical Summary" tab. If not specified, "Probability" will be used for logistic model and Cox proportional model objectsor "Response variable" for other model objects.
DNylab
a character vector used as the title for the y-axis in "Graphical Summary" tab (default is NULL).
DNlimits
a vector of 2 numeric values used to set x-axis limits in "Graphical Summary" tab. Note: This also removes the 'Set x-axis ranges' widget in the sidebar panel.
KMtitle
a character vector used as KM plot's title in "Survival plot" tab. If not specified, "Estimated Survival Probability" for ptype = "st" and "Estimated Probability" for ptype = "1-st" will be used.
KMxlab
a character vector used as the title for the x-axis in "Survival plot" tab. If not specified, "Follow Up Time" will be used.
KMylab
a character vector used as the title for the y-axis in "Survival plot" tab. If not specified, "S(t)" for ptype = "st" and "F(t)" for ptype = "1-st" will be used.
Value
A dynamic nomogram in a shiny application providing individual predictions which can be used as a model visualisation or decision-making tools.
The individual predictions with a relative confidence interval are calculated using the predict function, displaying either graphically as an interactive plot in the Graphical Summary tab or a table in the Numerical Summary tab. A table of model output is also available in the Model Summary tab. In the case of the Cox proportional hazards model, an estimated survivor/failure function will be additionally displayed in a new tab.
Please cite as:
Jalali, A., Roshan, D., Alvarez-Iglesias, A., Newell, J. (2019). Visualising statistical models using dynamic nomograms. R package version 5.0.
Author(s)
Amirhossein Jalali, Davood Roshan, Alberto Alvarez-Iglesias, John Newell
Maintainer: Amirhossein Jalali [email protected]
References
Banks, J. 2006. Nomograms. Encyclopedia of Statistical Sciences. 8.
Easy web applications in R. http://shiny.rstudio.com
Frank E Harrell Jr (2017). rms: Regression Modeling Strategies. R package version 4.5-0. https://CRAN.R-project.org/package=rms
See Also
DNbuilder, getpred.DN
CPH，如果是出现在机器性能参数表格里面应该就是此机一小时所打的点数，即反应机器速度的一个参数。Chip/Hour
哪位补充一下，这是我个人的理解。供参考！
如
High-speed mounting at 0.18 sec/chip (under optimum conditions).
16,200 CPH (0.22sec/chip) achieved under IPC9850 condition.
Mounting accuracy of +/-50 micron (absolute accuracy : μ+3σ<50μm) assured full-time for 0603 components. Repeatability of +/-30 micron (3σ<30μm) assured at full time.
中文名称：频率 英文名称：frequency 定义1：周期的倒数。 所属学科：电力（一级学科）；通论（二级学科） 定义2：交变信号在单位时间内的重复次数。频率的基本单位是赫兹，符号Hz，表示每秒一个完整周期。常用单位有千赫(kHz)、兆赫(MHz)与吉赫(GHz)。 所属学科：通信科技（一级学科）；通信原理与基本技术（二级学科）频率，是单位时间内完成振动的次数，是描述振动物体往复运动频繁程度的量，常用符号f或v表示，单位为秒-1。为了纪念德国物理学家赫兹的贡献，人们把频率的单位命名为赫兹，简称“赫”。每个物体都有由它本身性质决定的与振幅无关的频率，叫做固有频率。频率概念不仅在力学、声学中应用，在电磁学和无线电技术中也常用。交变电流在单位时间内完成周期性变化的次数，叫做电流的频率。物理学上的频率物质在1秒内完成周期性变化的次数叫做频率，常用f表示。 德国物理学家赫兹物理中频率的单位是赫兹（Hz），简称赫，也常用千赫（kHz）或兆赫（MHz）或GHz做单位，单位符合为f。1kHz=1000Hz，1MHz=1000000Hz 1GHz=1000MHz。频率f是周期T的倒数，即f =1／T，波速=波长*频率。而像中国使用的电是一种正弦交流电，其频率是50Hz,也就是它速度惊人的地方，一秒钟内做了50次周期性变化。 另外，我们听到的声音也是一种有一定频率的声波。人耳听觉的频率范围约为20－20000HZ,超出这个范围的就不为我们人耳所察觉。 在天文潮汐学中，由于各种天体活动周期长，以赫兹的单位显示不便，频率常用的单位为：cph，即cycle per hour。如最常见的M2分潮的周期约为12.42小时，则其频率通常表示为0.08051cph。 交流电周期的倒数叫做频率(用符号f表示)，即 它表示正弦交流电流在单位时间内作周期性循环变化的次数，即表征交流电交替变化的速率(快慢)。频率的国际单位制是赫兹(Hz)。角频率与频率之间的关系为： w = 2pf 猜想：由于组成物质的原子与分子始终在做无规则运动，因此可以猜想物质本身始终在一定频率范围内振动。由于不存在绝对静止，而且物质始终振动，所以人类已知的频率范围远远不及实际存在的频率范围。已知空间不存在真正的“空”，则空间必由物质所填充，物质的振动同时可引起空间共振，因此空间在振动，而由其频率的不同，从形成不同层面的空间.不同层面的空间所具有的频率不同，因此其空间所在光波频率非人类可见光波频率，所以不同层面空间不可见。 编辑本段数学中的频率 在相同的条件下，进行了n次试验，在这n次试验中，事件A发生的次数n(A)称为事件A发生的频数。比值nA/n称为事件A发生的频率，并记为fn(A).用文字表示定义为：每个对象出现的次数与总次数的比值是频率。 ⒈当重复试验的次数n逐渐增大时，频率fn(A)呈现出稳定性，逐渐稳定于某个常数，这个常数就是事件A的概率.这种“频率稳定性”也就是通常所说的统计规律性。 ⒉频率不等同于概率.由伯努利大数定理，当n趋向于无穷大的时候，频率fn(A)在一定意义下接近于概率P（A）. 英文释义： frequency 编辑本段频率分布直方图 在直角坐标系中，横轴表示样本数据，纵轴表示频率与组距的比值，将频率分布表中各组频率的大小用相应矩形面积的大小来表示，由此画成的统计图叫做频率分布直方图。 频率分布直方图几个比较重要的数据求法 平均数：频率分布直方图各个小矩形的面积*底边中点横坐标之和 中位数：把频率分布直方图分成两个面积相等部分的平行于Y轴的直线横坐标 众 数：频率分布直方图中最高矩形的底边中点的横坐标 补充：在图中，各个长方形的面积等于：相应各组的频率 编辑本段数学中的频率计算 随机事件在n次试验中发生m次的相对频次m/n。一般物理科学中频率指每秒中的振动次数，可以是随机的，也可以是确定性的。 在一定条件下,对所研究的对象进行观察或测验,每实现一次条件组，称为一次试验。其结果称为事件。在一次试验中，可能发生也可能不发生的事件称为随机事件。 随机事件 A发生的概率p(A)是该事件出现的可能性大小的度量。其数值在0与1之间。在一定条件下进行试验，如果事件A不可能发生,则p(A)＝0；如果事件A必然发生，则p(A)＝1。随着试验次数n的增大，频率接近于概率的可能性也越大，即： 式中δ是任意小数值。 水文现象是复杂的自然现象，其出现的概率无法确知，只能通过统计实测水文资料中出现的频率作出推断。由于受到所依据资料的限制，总会带有一定的误差。 描述水文随机现象的随机变量X , 一般属于连续型。因此,X等于任意数x的概率是p｛X＝x｝。水文计算中以累积频率曲线FX(x)～x来描述水文变量的统计特性。如求长江宜昌站年洪峰流量大于或等于 80000m3/s的概率p{X≥80000}=FX(80000)。 在水文计算中，一般根据实测资料通过统计分析推估水文变量的频率密度函数fX(x)，再对fX(x)积分(见图），可求得水文变量累积频率函数FX(x): 水文计算中，习惯上把累积频率曲线FX(x)简称为频率曲线，fX(x)～x曲线则称为频率密度分布曲线。 频率=频数/总数*100% 编辑本段多普勒效应 多普勒效应一种声音尽管只有一个恒定的频率，但是对听者来说，他有时却是变化的。当波源和听者之间发生相对运动时，听者所感到的频率改变的这种现象称为多普勒现象。 心理与教育统计中的频率： 又称相对次数，即某一事件发生的次数被总的事件数目除，亦即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。频率通常用比例或百分数表示。
