本文轉(zhuǎn)自易學(xué)統(tǒng)計(jì)基于Lasso回歸篩選變量構(gòu)建Cox模型并繪制Nomogram[https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MjgyODQzNw...
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美觀的小提琴圖是箱型圖的升級版本,很多文章應(yīng)用小提琴圖為文章填色不少 參考 代碼來源Split Violin Plot for ggplot2 · GitHub[https:...
有粉絲想找一本明確接收純生信數(shù)據(jù)挖掘的诀紊,而且影響因子在2-3分左右,知名度不高而又不在中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單( 2021年1月發(fā)布版)上的期刊隅俘,還有就是審稿速...
rm(list=ls())##清除之前數(shù)據(jù) library(rms) ###加載rms包# library(foreign) library(survival) libra...
0.決策曲線 決策曲線分析法(Decision Curve Analysis邻奠,DCA)是個(gè)與ROC曲線相提并論的相對比較新的模型評價(jià)方法笤喳。 關(guān)于它的原理,長篇大論的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)...
森林圖forest plot杀狡、nomogram的解讀 參考1https://www.sohu.com/a/225438746_489312[https://www.sohu....
在數(shù)據(jù)分析過程中呐矾,常常需要把組間的顯著性添加到圖形中,但是在ggplot2中實(shí)現(xiàn)起來略顯麻煩阐肤,幸運(yùn)的是凫佛,有很多R包可以幫助我們實(shí)現(xiàn)這一操作,比如ggsignif和ggpubr...
關(guān)鍵字:相關(guān)性分析孕惜、調(diào)整字體愧薛、Seaborn、Python涉及Seaborn常用的畫圖函數(shù)衫画,以及常用的調(diào)整字體毫炉,設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽、設(shè)置刻度削罩、保存圖片時(shí)不留白邊等技巧瞄勾。示例使用了...
關(guān)鍵字:R語言, 統(tǒng)計(jì)分析弥激, 概率密度圖进陡,聯(lián)合分布圖,箱線圖微服, 小提琴圖R語言畫的圖趾疚,當(dāng)在論文或PPT上呈現(xiàn)時(shí),可能會有字體太小,或者線條太細(xì)以及配色等問題糙麦,本文把相關(guān)代碼寫...
Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型(考克斯辛孵,1972年)是常用的統(tǒng)計(jì)在醫(yī)學(xué)研究調(diào)查的患者和一個(gè)或多個(gè)預(yù)測變量的存活時(shí)間之間的關(guān)聯(lián)回歸模型∩陌酰基礎(chǔ)知識可見:R-回歸分析[https://mp.w...
特征選擇 概念:就是從所有的特征中魄缚,選擇出有意義,對模型有幫助的特征焚廊,以避免必須將所有特征都導(dǎo)入模型去訓(xùn)練的情況冶匹。特征選擇常用的方法有:過濾法,嵌入法咆瘟,包裝法徙硅,和降維算法。 ...
相關(guān)性分析 相關(guān)性分析是指對兩個(gè)或多個(gè)具備相關(guān)性的變量元素進(jìn)行分析搞疗,從而衡量兩個(gè)變量因素的相關(guān)密切程度。相關(guān)性分析旨在研究兩個(gè)或兩個(gè)以上隨機(jī)變量之間相互依存關(guān)系的方向和密切程...
我們經(jīng)常做的研究就是建立預(yù)測模型须肆,我常常問自己匿乃,建的模型有啥實(shí)際應(yīng)用價(jià)值? 直到我了解到列線圖這個(gè)東西豌汇,才知道模型可以通過列線圖轉(zhuǎn)化為實(shí)際的應(yīng)用工具幢炸。 列線圖也叫Nomogr...
0.輸入數(shù)據(jù)和R包 在生信星球公眾號聊天框回復(fù)“forest779”即可獲得輸入數(shù)據(jù)苞氮。也可以自己根據(jù)表達(dá)矩陣與臨床信息生成,如下: 1.多因素cox回歸 建模就一句代碼瓤逼,出森...
今天的推文繼續(xù)學(xué)習(xí)A single-cell atlas of the peripheral immune response in patients with severe ...