R语言绘制生存曲线95%区间1. 安装和加载包绘制Kaplan-Meier生存曲线需要用到的R包:survminer和survival。 library(survminer) # 加载包 library(survival) # 加载包2 拟合曲2023-02-26Python170
《R语言实战》自学笔记26-概率函数在R中,概率函数形如: [dpqr]distribution_abbreviation 其中第一个字母表示其所指分布的某一方面: d = 密度函数(density) p = 分布函数(distribution functi2023-02-26Python120
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2023-02-26Python130
R语言常用函数整理(基础篇)R语言常用函数整理本篇是基础篇,即R语言自带的函数。 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框 c:2023-02-26Python150
R语言计算α多样性指数与画图操作之前安装好ggplot2、vegan、ggpubr包。如下: install.packages("ggplot2")install.packages("ggpubr") install.p2023-02-26Python140
R语言的两种主成分分析的结果不一样?是不一样啊,主成分分析主要运算是求矩阵的特征值和特征向量。cor=T时,输入矩阵为相关系数矩阵,每个元素是0<=x<=1的,对角线为1;cor=F时,输入矩阵为协方差矩阵,对角线为每个变量的方差;默认是cor=F的,2023-02-26Python130
创建函数,R语言求解cutoff, AUC, 95%置信区间,敏感性,特异性cal_metrics <- function(label, pred){ roc.p=pROC::roc(label, pred,ci =T) if (roc.p$auc>0.5){ c2023-02-26Python150
R语言画生存曲线怎么标注相对危险度1、首先用Excel做好数据的统计,将数据整理成每个个体生存天数的形式,并将每个个体均定义为1。2、打开GraphPadPrism后,选择Survival,选择图形类型和结果的显示方式,Fraction是以分数形式显示,Percents是以2023-02-26Python110
R语言求95%置信区间标准正态分布下mean=0,sd=1 95%置信区间为[mean-1.96*sd,mean+1.96*sd] 即左侧概率和为97.5%的数据减去左侧概率和为2.5%的数据,期间的数据概率即为95%的置信区间。那为什么是1.96倍呢,2023-02-26Python120
python验证码识别模块只需要简单几步操作即可拥有两大通用识别模块,让你在工作中畅通无阻。 测试图片 test1.png 测试图片 test2.jpg 以上参数两者选其一即可,默认 model_type 为 ModelType.OCR, 若指定 co2023-02-26Python450
python验证码识别模块只需要简单几步操作即可拥有两大通用识别模块,让你在工作中畅通无阻。 测试图片 test1.png 测试图片 test2.jpg 以上参数两者选其一即可,默认 model_type 为 ModelType.OCR, 若指定 co2023-02-26Python130
python验证码识别模块只需要简单几步操作即可拥有两大通用识别模块,让你在工作中畅通无阻。 测试图片 test1.png 测试图片 test2.jpg 以上参数两者选其一即可,默认 model_type 为 ModelType.OCR, 若指定 co2023-02-26Python100
R语言画生存曲线怎么标注相对危险度1、首先用Excel做好数据的统计,将数据整理成每个个体生存天数的形式,并将每个个体均定义为1。2、打开GraphPadPrism后,选择Survival,选择图形类型和结果的显示方式,Fraction是以分数形式显示,Percents是以2023-02-26Python110
R语言 特征R语言特征:1. type.convert()函数主要用在read.table()函数中,返回向量和因子类型,当输入为double型时会丢失精度。>type.convert(c('abc','bcd2023-02-26Python130
Python 中的函数拟合很多业务场景中,我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据,以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等) 本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法:多项式拟合 和 自定义函数拟合。 通过多项式拟合,我2023-02-26Python140
Python 中的函数拟合很多业务场景中,我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据,以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等) 本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法:多项式拟合 和 自定义函数拟合。 通过多项式拟合,我2023-02-26Python130
python之KS曲线# 自定义绘制ks曲线的函数 def plot_ks(y_test, y_score, positive_flag): # 对y_test,y_score重新设置索引 y_test.index = np.aran2023-02-26Python160
标准曲线中R的平方是什么意思,这个值可以自己算吗?当根据试验数据进行曲线拟合时,试验数据与拟合函数之间的吻合程度,用一个与相关系数有关的一个量‘R平方’来评价,R^2值越接近1,吻合程度越高,越接近0,则吻合程度越低!R平方值可以自己计算.只要知道X,Y两组数据,根据公式:R =2023-02-26Python210
A=log10(1R)求R是用这个函数,还是用R=10-A啊r语言第一种方法是使用 R = 10^(-A) 的公式来计算 R 的值。因为 log10(1R) = -A,所以 1R = 10^(-A),即 R = 10^(-A)。例如,如果 A = 0.5,那么 R = 10^(-A) = 10^(-02023-02-26Python340
R语言中rt(5,df=10)什么意思?R语言中,rt(n, df) 表示 t分布,t分布:t分布曲线形态与n(确切地说与自由度v)大小有关。与标准正态分布曲线相比,自由度v越小,t分布曲线愈平坦,曲线中间愈低,曲线双侧尾部翘得愈高;自由度v愈大,t分布曲线愈接近正态分布曲线,当2023-02-26Python170