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Wilcoxon秩和检验适用于独立样本，即两个样本之间不存在配对关系。如果样本之间存在配对关系，应使用Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon signed-rank test）
R语言最初是为统计分析而设计的，至今仍然在这方面保持领先地位。无论是基础统计、回归分析、时间序列分析还是高级统计建模，R都能提供丰富的函数和包，帮助我们轻松实现各种统计分析，很简单的代码就能完成任务。
随着数据科学在临床数据分析和挖掘中的应用增多，医学/临床数据科学成为一门跨学科的学科，结合临床医学、统计学和计算机技术，探索不同类型、状态和属性的临床数据，揭示其中潜在的临床规律。医学/临床数据科学家或者行业专业人士利用每天在医疗系统内产生的庞大数据量来解决与健康相关的挑战。
非参数检验，又称分布自由检验，是一类不依赖于特定分布形式的统计检验方法。与参数检验相比，非参数检验不要求数据符合正态分布或方差齐性等条件，因此在处理数据分布不明确或样本量较小时特别有用。
根据 Wilcoxon 秩和检验的结果，两个独立样本（有子宫刺激症状组与无子宫刺激症状组母亲体重）的 W 统计量为 2896，p 值为 0.01626。由于 p 值小于常见的显著性水平 0.05，我们拒绝零假设，即认为有子宫刺激症状组和无子宫刺激症状组的母亲体重中位数之间存在显著差异。这表明子宫刺激症状可能对母亲的体重产生了显著影响
区域提议网络（Region Proposal Network，RPN）
LiteLLM是一个 Python 库，旨在简化各种大型语言模型 (LLM) API 的集成。通过支持来自众多提供商的 100 多种 LLM 服务，它使用户能够使用标准化的 OpenAI API 格式与这些模型进行交互。提供商包括AzureAnthropicCohereOpenAIOllama和Sagemaker等知名公司。这种广泛的兼容性为用户提供了广泛的语言模型功能，简化了将高级语言模型合并到
在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果，但这些系数都存在着无法克服的困难。大多数情况下变量间的相关性非常复杂，而且随着变量取值的变化而变化，而这些相关系数都是全局性的，因此无法提供变量间相关性变化的细节；Copula不但可以提供不同取值范围内变量间相关的结构和函数
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、流失或不流失、涨或跌等，对于这类问题，线性回归将束手无策。这个时候就需要另一种回归方法进行预测，即Logistic回归。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...
专注系列化、高质量的R语言教程推文索引 | 联系小编 | 付费合集本篇介绍各式各样的模型表达式的含义，主要参考资料是《An Introduction to R》（链接：https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-devel/R-intro.pdf）第11.1节的内容。本篇目录如下：1 示例数据2 常用操作符和函数3 基本形式4 转换形式5 多项式6 交互式6.
APSIM模型有Classic和Next Generation两个系列模型，能模拟几十种农作物、牧草和树木的土壤-植物-大气过程，被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安全、土壤碳周转、环境影响、农业可持续性、农业生态等诸多与农业生产和科研有关的领域。R语言是一门应用场景广泛、简单易学的程序语言，APSIM模型开发了许多R语言辅助包，在APSIM模型的气候、土壤、管理措施等数据准备，自动化
为了说明非人寿保险课程的下一部分，请考虑以下示例1，该示例的灵感来自http://sciencepolicy.colorado.edu/…。这就是Pielke等人在1900-2005年间所谓的“美国标准化飓风损害”数据集。（2008）。该数据集以xls格式提供，因此我们必须花一些时间来导入它，> library(gdata)> db=read.xls(+ "http:......
互联网购物基本是一种非契约型协议，顾客的购买行为均具有随机性和不可预测性，那如何在此激烈的网络市场立于不败之地，那就应该尽可能的降低网络顾客的流失率。目前用于预测顾客流失率的模型有：SVM模型，Logistics模型，Pareto/NBD模型，BG/NBD模型以及引申的各类模型，通过结合分类模型评估方法，就可以检验模型的准确率，从而进一步应用与实...
同时运行两或多个Rstudio运行多个R script运行多个R script印象中Rstudio是同时运行两个终端的（忘了谁说的了）比较费劲，以前看老师都是两台电脑，一台电脑写代码另一台电脑跑模型，所以印象中只能运行1个。或者说运行两个要折腾很久。之前查百度基本是没有相关信息的。今晚啊，在瞎折腾shiny，把文件开了关、关了开的。一下子开导我有两个Rstudio界面（不是文件拉出去多一个窗口），
本文解释线性回归模型的度量参数，并通过示例给出其计算过程。模型度量参数概述线性回归用于找到一条线能够最佳拟合数据集。通常使用三个不同的平方和值衡量回归线实际拟合数据的程度。Sum of Squares Total (SST)单个数据点（观测值）于响应变量的均值差的平方和。Sum of Squares Regression (SSR)预测值ŷi与响应变量均值差的平方和。Sum of Squares
以最简单的两因素两水平为例。logistic 回归模型得到的 OＲ 值，作为相对危险度(ＲＲ)的估计值，OＲ _A0B0 表示 A、B 都不存在时发病的 OＲ 值，分析时作为参照组;并不表示两因素无相加交互作用，也不表示无生物学交互作用，并从理论上探讨了用于评价因素间是否有区别于相乘交互作用的相加交互作用，以及三个评价指标:相对超危险度比(the relative excess risk due
据「钟南山院士」在大湾区科学论坛上的发言，预测模型seirs显示，第二波新冠疫情已于4月中旬开始，5月底波峰约为每周4000万人次，6月底波峰预计将接近每周6500万人次。提醒大家注意防护！本文主要介绍了如何使用R语言绘制热土地图和迁徙图。
专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。
文章目录前言一、RMSD(均方根误差)优化1.RMSD(均方根误差)优化代码2.运行结果二、梯度下降(Gradient Descent)1.梯度下降(Gradient Descent)优化代码2.运行结果前言采用冥函数为模型：Y=x^(-1)采用优化标准和方法：RMSD(均方根误差)，梯度下降(Gradient Descent)对比BIC和AIC一、RMSD(均方根误差)优化1.RMSD(均方根误
利用R语言实现ARMA模型的建立
以短期跨境资本流动为例，建立误差修正模型和对系数进行解读1.写作目的和写作结构目的文章内容结构2.代码过程载入程序包并进行数据处理ADF检验确定滞后项协整检验建立VECM3.系数解读1.写作目的和写作结构目的之所以写这篇文章是因为在找寻相关系数解读的资源中，对这方面的介绍比较少，多为专业性的代码分析过程，本人初次使用VECM，根据R语言对系数解读有一定困难，所以当问题解决后记录下过程文章内容结构本
Limma包是针对微阵列数据和RNA-seq数据开发的一个强大的R软件包，其提供了一套统计模型和工具来鉴定差异表达基因，是进行差异基因分析的常用方法之一。世上无难事，只要肯攀登-2023-7-9筑基篇
基于ARMA-偏tGARCH和DCC-GARCH模型测算CoVaR——R语言实现CoVaR是目前金融学界和管理实践中较为主流的测量一个机构（系统）对另一个机构（系统）风险溢出的指标，计算CoVaR的方法主要有分位数回归法、Coupla模型和DCC-GARCH型。本文主要介绍如何利用DCC-GARCH模型对CoVaR进行计算并利用R实现。代码见文末。CoVaRCoVaR这一概念由VaR衍生而来，其经
本文通过示例介绍R实现CART(classification and regression tree)过程。当一组预测变量与响应变量的关系为线性时，我们使用多重线性回归可以生成准确的预测模型。但当它们的关系为更复杂的非线性关系时，则需采用非线性模型。分类回归CART(classification and regression tree)方法使用一组预测变量构建决策树，用来预测响应变量。响应变量是连
library(pROC)# label: 金标准，0 1 变量# pred: 模型预测值，连续变量metrics <- function(label, pred){roc.p=pROC::roc(label, pred)if (roc.p$auc>0.5){cutoff=roc.p$thresholds[which.max(roc.p$sensitivities+roc.p$spec
广义可加模型(generalized additive models，GAMs)是广义线性模型和可加模型的结合，由 Hastie T 和 Tibshirani Ｒ于1986 年首先提出，其不要求应变量与自变量满足线性关系，适用于非线性数据的研究。既往我们已经介绍了使用VGAM包进行广义可加模型，今天我们继续来介绍使用mgcv包进行广义可加模型，这里我们使用我们原来的臭氧的数据（公众号回复：臭氧可以
survminer是专门用来进行生存分析可视化的R包，主要函数如下：生存曲线:Cox模型的诊断ggcoxzph():Cox模型总汇总ggforest():竞争风险模型:本次主要介绍生存曲线的绘制及细节。
介绍加权量化和（WQS）回归是一种统计模型，用于环境暴露、表观/基因组学和代谢组学研究等常见的高维数据集的多变量回归。该模型构建了一个加权指数，估计所有预测变量对结果的混合效应，然后可以在带有相关协变量的回归模型中使用，以检验该指数与因变量或结果的关联。然后，每个单独的预测因素对整体指数效应的贡献可以通过模型分配给每个变量的权重的相对强度来评估。gWQS包将WQS回归扩展到具有连续和分类结果的应用
灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列,而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型(Grey Model,GM),即对原始数据作累加生成(或其他方法生成)得到近似的指数规律再进行建模的方法。优点是不需要很多的数据,一般只需要4个数据,就能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题;能利用微分方程来充分挖掘系统的本质,精度高;能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列,运算简便,易
本文解释线性回归模型的一些度量参数及其之间的关系，并通过示例说明其计算过程。模型度量参数概述当我们使用回归模型时，通常在输出包括一些度量拟合程度的参数。Multiple R多个变量之间多重相关性。对于简单线性回归模型，表示预测变量与响应变量之间的相关性；对于多重线性回归模型，响应变量的观测值和预测值之间的相关性。其平方值为R-Squared。R-Squared也称为决定系数，它是衡量线性回归模型拟
R语言中已经有许多用于神经网络的package。例如nnet、AMORE以及neuralnet，nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。但以上各包均围绕着BP网络，并未涉及到神经网络中的其它拓扑结构和网络模型。而新出炉的RSNNS包则在这方面...
聚类分析在客户细分中极为重要。有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次（系统）聚类、最大期望EM算法。在聚类模型建立过程中，一个比较关键的问题是如何评价聚类结果如何，会用一些指标来评价。本篇笔记来源于CDA-DSC，L2-R语言课程，感谢老师上课的辛勤。一、聚类分析的距离问题聚类分析的目的就是让类群内观测的距离最近，同时不同群体之间的距离最大。1、样本聚类距离
自己整理编写的R语言常用数据分析模型的模板，原文件为Rmd格式，直接复制粘贴过来，作为个人学习笔记保存和分享。部分参考薛毅的《统计建模与R软件》和《R语言实战》聚类分析是一类将数据所研究对象进行分类的统计方法，这一类方法的共同特点是：事先不知道类别的个数和结构，据以进行分析的数据是对象之间的相似性或相异性的数据。将这些相似（相异）性数据看成是对象之间的“距离”远近的一种度量，将距离近的变量归为一类
R进行构建回归时出现的变数的长度不唯一的报错有时候在构建回归方程时，会发现系统出现报错，说 某个变数的长度不唯一，从而无法构建回归模型，后经过实验发现下列几种解决方法。检查变量，通过 str() 检查数据框各数据记录的类型，搭配模型对数据类型进行修改。使用 $ 符号，有时候对构建回归的式子中在每一个变量前添加 $ 符号，有时候能避免报错。比如有一个数据框为 A，内含 X1、X2两个解释变量以及 Y
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