r语言怎么计算敏感度，特异度，g值
灵敏度=真阳性人数（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率。特异度=真阴性人数（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率。金标准（能确诊）超声诊断＋－合计＋AB－CD合计
推荐阅读
热门文章
R语言 广义加性模型GAM
原文链接：http:tecdat.cn?p=208821导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。2回归模型假设我们有一些带有两个属性Y
reduced major axis regression什么时候用
压轴回归分析（reduced major axis），也叫模型2回归或者SMA回归。这一方法适用于当数据变量具有误差，且科研人员自身无法控制时。这样的情况比普通最小二乘法(OLS)更适合（根据我对我数据结果比较，RMA斜率比OLS的大，截距
python标准类型的分类？
如果让我们描述标准类型，我们也许会称它们是Python的“基本内建数据对象原始类型"。“基本”是指这些类型都是Python提供的标准或核心类型。“内建”是由于这些类型是Python默认就提供的。“数据”是因为他们用于一般数据存储。
使用R语言进行协整关系检验
使用R语言进行协整关系检验协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系，协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子：伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好，但是其残差序列是一个非平稳
R语言中 fitted和predict的区别
简单的说，fitted是拟合值，predict是预测值：所做的模型是基于给定样本的值建立的，在这些给定样本x1,x2,...,xn（已知所对应的y值）上做预测就是拟合；在新样本上xn+1,xn+2,...（y值未知）做预测，就是模型预测。
r9000p共享显存怎么设置
1、首先进入r9000p的BIOS后“Advancedchipsetsetup”，“ONBOARDVGASHAREMERNORY”就是调整显存。2、其次设置显存容量为32MB以内。3、最后把较大的那根内存插在第一根插槽上就可以了，系统会自动
使用R语言进行协整关系检验
使用R语言进行协整关系检验协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系，协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子：伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好，但是其残差序列是一个非平稳
数据分析之美 决策树R语言实现
数据分析之美：决策树R语言实现R语言实现决策树1.准备数据[plain] view plain copy>install.packages("tree")>library(tree)&am
R语言中有关预测
ARIMA有现成的东西 nobs=length(data_set)fit=arima(data_set, order=c(1,1,1), xreg=1:nobs)fore=predict(fit, 15, newxreg=(nobs+1
使用R语言对SSR数据做主成分分析（PCA）的一个简单小例子
示例数据来自于R语言包 poppr ,csv文件存储，数据格式如下 使用到的是R语言的 poppr 包中的 read.genalex() 函数poppr 第一次使用需要先安装 读入数据 读入数据直接是 genclone obje
R语言作业-统计30题
链接： http:www.bio-info-trainee.com4385.html我做题的时候主要翻阅学习了《R语言实战》里统计相关内容。 需要掌握R内置数据集及R包数据集 鸢尾花(iris)数据集，包含150个鸢尾
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归
多元线性回归是简单线性回归的扩展，用于基于多个不同的预测变量（x）预测结果变量（y）。 例如，对于三个预测变量（x），y的预测由以下等式表示：y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回
做数据分析必须学R语言的4个理由
做数据分析必须学R语言的4个理由R 是一种灵活的编程语言，专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个
如何用R语言实现Adaptive LASSO
glmnet和lars一样都可以得到整个path，glmnet里面用的是CV选择的最优lambda，本身可以直接求解lasso估计，BIC直接根据其definition formula编写一个小的function来计算。你用glmnet得到
基于R语言的梯度推进算法介绍
基于R语言的梯度推进算法介绍通常来说，我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性：完善特征工程（feature engineering）或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼，我们可以发现人们更钟爱于Boostin
NIO的概述
java.nio全称java non-blocking IO，是指JDK提供的新API。从JDK1.4开始，java提供了一系列改进的输入输出的新特性，被统称为NIO。新增了许多用于处理输入输出的类，这些类都被放在Java.nio包及子包
r语言lm回归为什么自动变成多元的
r语言lm回归为什么自动变成多元的R语言的lm函数可以用于建立线性回归模型，当变量个数大于1时，它会自动变成多元回归。这是因为，当有多个变量时，模型会更加复杂，可以更好地拟合数据，因此多元回归模型可以更好地反映数据的特征。模型拟合对于人口模
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.
R语言-相关性检验及线性拟合
相关性检验R=1时为完全正相关。R=-1为完全负相关。R=0为正态分布 斜率与R值无关 输出P值为0.0122显示明显正相关 计算直线： lm（纵坐标，横坐标，data=数据框） 图加直线： abline(直线数据，