r语言广义线性模型logistic回归模型亚组分析及森林图绘制

Data+Science+Insight Data+Science+Insight     2022-12-20     244

关键词:

R语言广义线性模型Logistic回归模型亚组分析及森林图绘制

#Logistic回归案例 6 亚组分析森林图
library(forestplot)
rs_forest <- read.csv(\'rs_forest.csv\',header = FALSE)
# 读入数据的时候大家一定要把header设置成FALSE,保证第一行不被当作列名称。
# tiff(\'Figure 1.tiff\',height = 1600,width = 2400,res= 300)
forestplot(labeltext = as.matrix(rs_forest[,1:3]),
           #设置用于文本展示的列,此处我们用数据的前三列作为文本,在图中展示
           mean = rs_forest$V4, #设置均值
           lower = rs_forest$V5, #设置均值的lowlimits限
           upper = rs_forest$V6, #设置均值的uplimits限
           is.summary = c(T,T,T,F,F,T,F,F,T,F,F),
           #该参数接受一个逻辑向量,用于定义数据中的每一行是否是汇总值,若是,则在对应位置设置为TRUE,若否,则设置为FALSE;设置为TRUE的行则以粗体出现
           zero = 1, #设置参照值,此处

r语言广义线性模型logistic回归模型列线图分析(nomogram)

R语言广义线性模型Logistic回归模型列线图分析(nomogram)我们来看图说话:gist是一种胃肠道间质瘤,作者构建了无复发生存率的logistic回归模型。并构建了如下的列线图或者nomogram现在假设新来了以为患者:我们知道的信息如下... 查看详情

r语言广义线性模型logistic回归案例代码

R语言广义线性模型Logistic回归案例代码在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途:1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素;2)用于预测,可以预测某种情况发生的概率或可能性大... 查看详情

r语言广义线性模型logistic回归模型cstatistics计算

R语言广义线性模型Logistic回归模型CStatistics计算区分能力指的是回归模型区分有病/无病、有效/无效、死亡/存活等结局的预测能力。比如,现有100个人,50个确定患病,50个确定不患病;我们用预测模型预测出45个有病,55个没病... 查看详情

r语言广义加性模型(generalizedadditivemodels,gams):使用广义线性加性模型gams构建logistic回归

R语言广义加性模型(generalizedadditivemodels,GAMs):使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归目录 查看详情

r语言使用glm函数构建逻辑回归模型(logistic)使用subgroupanalysis函数进行亚组分析并可视化森林图

R语言使用glm函数构建逻辑回归模型(logistic)、使用subgroupAnalysis函数进行亚组分析并可视化森林图目录 查看详情

r语言使用glm函数构建逻辑回归模型(logistic)使用subgroupanalysis函数进行亚组分析并可视化森林图

R语言使用glm函数构建逻辑回归模型(logistic)、使用subgroupAnalysis函数进行亚组分析并可视化森林图目录 查看详情

r语言之logistic回归分析

一、probit回归模型在R中,可以使用glm函数(广义线性模型)实现,只需将选项binomial选项设为probit即可,并使用summary函数得到glm结果的细节,但是和lm不同,summary对于广义线性模型并不能给出决定系数,需要使用pscl包中的pR2函数... 查看详情

r语言实战广义线性模型

本文对应《R语言实战》第13章:广义线性模型广义线性模型扩展了线性模型的框架,包含了非正态因变量的分析。两种流行模型:Logistic回归(因变量为类别型)和泊松回归(因变量为计数型) glm()函数的参数分布族默认的... 查看详情

r语言-广义线性模型

使用场景:结果变量是类别型,二值变量和多分类变量,不满足正态分布     结果变量是计数型,并且他们的均值和方差都是相关的解决方法:使用广义线性模型,它包含费正太因变量的分析1.Logistics回归(因变量为类别型)  ... 查看详情

如何在r语言中使用logistic回归模型

...用来选择回归类型,logit表示选择logistic回归参考技术A在R语言中使用Logistic回归模型:Logistic模型主要有三大用途:1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素;2)用于预测,可... 查看详情

如何在r语言中使用logistic回归模型

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败、流失或不流... 查看详情

基于r的广义线性模型分析

...辑回归也很简单,只需要构造好数据集,然后用glm函数(广义线性模型(generalizedlinearmodel))建模即可,预测用predict函数。可以用两种形式的数据来做分析:模型输出的结果,采用summary()来查看,可以看到具体的模型信息,回归系... 查看详情

机器学习——基础整理:线性回归;二项logistic回归;softmax回归;广义线性模型

...二分类:二项Logistic回归(三)多分类:Softmax回归(四)广义线性模型    二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型,我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可... 查看详情

r语言基于glmnet构建logistic回归模型使用l1正则化并可视化系数及最佳lambda值

R语言基于glmnet构建Logistic回归模型使用L1正则化并可视化系数及最佳lambda值Glmnet主要用于拟合广义线性模型。筛选可以使loss达到最小的正则化参数lambda。该算法非常快,并且可以使用稀疏矩阵作为输入。主要有线性模型用于回归... 查看详情

r语言学习笔记:广义线性模型

#Logistic回归install.packages("AER")data(Affairs,package="AER")summary(Affairs)affairsgenderageyearsmarriedchildrenMin.:0.000female:315Min.:17.50Min.:0.125no:1711stQu.:0.000male:2861stQu.:27.001stQu.:4. 查看详情

r语言广义线性模型泊松回归(poissonregression)模型

R语言广义线性模型泊松回归(PoissonRegression)模型试想一下,你现在就站在一个人流密集的马路旁,打算收集闯红灯的人群情况(?)。首先,利用秒表和计数器,一分钟过去了,有5个人闯红灯;第二分钟有4个人;而下一分钟... 查看详情

如何在r语言中使用logistic回归模型

Logistic回归在做风险评估时,一般采用二值逻辑斯蒂回归(BinaryLogisticRegression)。以滑坡灾害风险评估为例。1、滑坡发生与否分别用0和1表示(1表示风险发生,0表示风险未发生);2、确定影响滑坡风险的影响因子,这个根据区... 查看详情

r语言使用cox函数构建生存分析回归模型使用subgroupanalysis进行亚组分析并可视化森林图

R语言使用cox函数构建生存分析回归模型、使用subgroupAnalysis进行亚组分析并可视化森林图目录 查看详情