R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)原文: R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)====================================== 在前一章(TCGA生存分析)中,我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法,包括:1.2023-02-24Python240
R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)原文: R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)====================================== 在前一章(TCGA生存分析)中,我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法,包括:1.2023-02-24Python210
R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)原文: R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)====================================== 在前一章(TCGA生存分析)中,我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法,包括:1.2023-02-24Python210
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怎么使用r语言进行多层次模糊综合评价层次分析法把研究对象作为一个系统,按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策,成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响,而层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果,而2023-02-24Python180
2020-07-24单因素cox分析R代码data = cox_train_univar genes = colnames(data)[3:ncol(data)] outTab = data.frame() for(i in genes){ expr = dat2023-02-24Python150
R语言cox回归install.packages("survival")library(survival)sur<-Surv(time,status,data=test)单因素:summary(coxph(sur~x1,da2023-02-24Python140
R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)原文: R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)====================================== 在前一章(TCGA生存分析)中,我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法,包括:1.2023-02-24Python170
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R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)原文: R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)====================================== 在前一章(TCGA生存分析)中,我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法,包括:1.2023-02-24Python180
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上,建立模型并预测哪些员工更易离职。 一般而言,数据分析分为三个步骤:数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据2023-02-24Python160
R语言做cox模型,所需要的函数h(tX)=h0(t) exp (β1 X1 + β2 X2 + …… + βp Xp )h(tX): 基准风险函数 即所有变量取零时的t时刻的风险函数X1、X2 …… Xp:影响因素 变量β1、β2 …… βp:回归系数原文: R语言2023-02-24Python190
R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)原文: R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)====================================== 在前一章(TCGA生存分析)中,我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法,包括:1.2023-02-24Python130
正交试验设计及极差分析步骤总结!正交试验设计时试验优化的常用方法。它可以通过科学合理地规划设计,达到用较少的试验次数,取得较为准确可靠的结果。 当前有一项研究,研究大豆出油率分别与3个因素的关系情况,分别是萃取液,温度和处理时间。需要设2023-02-24Python160
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上,建立模型并预测哪些员工更易离职。 一般而言,数据分析分为三个步骤:数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据2023-02-24Python270
怎么用R语言话高,中低风险曲线图1.计算两种资产的投资组合我们需要知道每种资产的期望和标准差。2.然后根据两种资产所占的权重去计算组合的期望和标准差。3.在R中先把需要的参数μ,σ,ρ写入mu<-c(10,15)sigma<-c(16,24)rho2023-02-24Python180
关于R作交互作用的示意图的一个小问题,求助如果要做的话,在公式里面写出来就可以了。A*B表示因素A和B,还有它们的交互作用都包括在分析里,如果要单独写出来交互作用要用A:B。如果要画出来的话,interaction.plot()可以作出交互效应图,考查因素之间交互作用是否存在, 比2023-02-24Python290
R语言变量的定义R中有许多用于存储数据的结构,包括标量、向量、数组、数据框和列表。多样化的数据结构赋予了R极其灵活的数据处理能力。R可以处理的数据类型包括数值型、字符型、逻辑型(TRUEFALSE)、复数型(虚数)和原生型(字节)。数据框(data fr2023-02-24Python220
层次分析法有几个步骤层次分析法(AHP)是美国运筹学家萨蒂于上世纪70年代初,为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法。层次分析法是一种解决多目标的复杂问2023-02-24Python200
关于R作交互作用的示意图的一个小问题,求助如果要做的话,在公式里面写出来就可以了。A*B表示因素A和B,还有它们的交互作用都包括在分析里,如果要单独写出来交互作用要用A:B。如果要画出来的话,interaction.plot()可以作出交互效应图,考查因素之间交互作用是否存在, 比2023-02-24Python100