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在医学研究中，实验设计的合理性直接影响研究结果的可靠性和准确性。为了提高统计检验的效率，减少实验误差，控制非处理因素的影响，配对设计（Paired Design）被广泛应用。配对设计通过将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对（Matching），每对中的两个个体随机地给予两种处理，从而控制了个体间的差异，增强了检验的统计效能。
在R语言中，配对t检验可以通过t.test()函数来实现。在使用该函数时，需要将参数paired设为TRUE，表示数据是配对的。下面以一个实际案例来展示配对t检验的具体过程。
函数可完整呈现高血压人群收缩压的分布形态、集中趋势与离散特征，既支持个体实测数据的分布探索，也能在仅掌握均值、标准差等汇总参数时，直接实现理论概率分布的可视化，清晰展现不同高血压分级人群的血压差异与临床规律，解决了传统工具在模型参数、贝叶斯后验等场景下的表达局限。
特征选择是借助选择最相关特征以降低数据维度的手段。常见的特征选择方法众多，像过滤法，它基于统计检验或相关性分析来挑选特征；包装法，利用机器学习算法进行特征的选择；嵌入法，则是在模型训练进程中自动完成特征的选择。
在过去的 60 年间，数据、事实以及信息呈现出爆发式的增长，特别是在人类基因编码领域中的数据，这一现象标志着一个全新时代的降临，即大数据时代。计算机技术能够将这个世界上浩如烟海的数据转化为知识、事实和信息。在此，就不得不提及人工智能（Artificial Intelligence, AI）了。
市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。配对设计通过将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对（Matching），每对中的两个个体随机地给予两种处理，从而控制了个体间的差异，增强了检验的统计效能。比如，在研究糖尿病患者的血糖控制效果时，研究
市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。为了具体说明这些统计工具的应用，我们将以一个医学案例为例，分析某项临床研究的数据：研究心脏病患者的血压水平。四分位数间距较大，表示数据较为离散。）的中位数为121，第一四分位数（P25）为110，第三
市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。这两种格式不仅能够保证数据的紧凑性和读取速度，还能够完整地保留R特有的数据结构和属性信息，从而提高数据处理的效率和准确性。RDS格式的一个重要优势是可以在读取时将对象重新赋予不同的名称，这使得在同一R
市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。在R语言中，最常用的赋值符号是“<-”和“=”，其中“<-”是R语言独有的赋值符号。在R语言中，赋值运算不仅可以对单个变量赋值，还可以通过链式赋值对多个变量同时赋值。虽然“=”和“<-”在赋值运算中可
在此提醒大家，1）如果“example.Rmd”文件没有放置在工作目录下，那么必须在“example.Rmd”前添加相应的路径，如此才能准确找到已保存好的“example.Rmd”文件。市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。在这个过程中，
《用R探索医药数据科学》专栏文章介绍了R语言在网络爬虫技术中的应用，重点讲解rvest包的功能与操作流程。文章强调网络爬虫在医药数据收集中的重要性，同时提醒读者必须遵守法律法规和网站使用协议。该专栏涵盖医药数据科学的多个领域，包括统计建模、机器学习、可视化技术等，提供系统化的R语言学习内容，已累计超过220万字，旨在帮助医药领域研究者解决实际工作中的数据分析问题。
《医药数据科学R语言实战专栏》是一套系统全面的学习资源，覆盖从基础到高阶的医药数据分析全流程。专栏包含300多篇深度文章（每篇5000-9000字），已超190万字，持续更新最新技术趋势。内容涵盖临床试验统计、机器学习、数据可视化、公共数据库挖掘（NHANES/GBD/FAERS/GEO等）等核心领域，提供完整的数据处理、建模分析和论文写作指导。相比市面上同质化的入门资料和昂贵培训班，本专栏以39
《医药数据科学R语言实战》专栏系统讲解R语言在医药数据分析中的应用，内容涵盖统计建模、机器学习、临床试验、公共数据库挖掘等全流程技术。专栏包含300+篇深度文章（190万字），每周更新，提供从基础到高阶的系统化学习路径。特色在于：1）针对医药领域定制化内容；2）详细解析NHANES、GBD等主流公共数据库的实战应用；3）结合最新AI技术；4）提供持续更新的知识库。相比市面同类产品，该专栏以399元
摘要：本文分享了R语言零基础学习经验，特别针对医学数据科学领域。学习路径建议从环境搭建(1周)到可视化基础，再深入统计建模(4-6周)。关键方法包括：多渠道检索资料（官方文档/中英文社区）、系统化报错处理流程、建立"分运查简搜"口诀。统计建模需先掌握理论基础，投入80%时间处理数据预处理；可视化建议从plot基础到ggplot2进阶。强调实操中采用"复制-修改-运行&
在R语言中，数据存储和读取是数据分析工作的重要环节。R提供了两种原生格式用于存储数据：RDS和RData格式。这两种格式在R语言环境中非常有用，因为它们能够高效地存储和读取数据，同时保持数据的完整性和特定结构。如果不考虑数据的可移植性，并且数据处理过程中只使用R，推荐直接使用这两种格式进行数据的读写操作。
R语言是目前最常用的数据可视化工具之一，通过ggplot2、recharts、shiy、plotly等扩展包，用户能快速建立需要的模型，并根据数据变化随时调整模型，同时绘制各种常见图表类型。
在大数据时代，数据已成为企业和组织的重要资产。通过对海量数据的分析，能够挖掘出有价值的信息，为决策提供有力支持。然而，原始数据往往存在各种问题，如缺失值、重复数据、错误数据等，这些问题严重影响了数据分析的准确性和可靠性。因此，数据清洗作为大数据分析的关键前置步骤，显得尤为重要。本文将深入探讨大数据分析中的数据清洗技巧，并通过实战案例展示如何有效运用这些技巧。
Quarto是RStudio推出的新一代开源科研出版系统，作为RMarkdown的全面升级版本，它实现了跨语言支持（R/Python/Julia等）和多格式输出（HTML/PDF/Word等）的统一平台。Quarto采用标准化#|语法规范代码块参数，支持40+输出格式，内置科学写作扩展功能，显著提升了多语言协作效率。与RMarkdown相比，Quarto具有更简洁的语法结构、更智能的错误提示和更强
河北医科大学申晓刚博士最新研究发现，能量代谢衰退是衰老的核心特征，老年机体能量消耗仅为年轻时50%，并伴随脂代谢紊乱。研究创新性提出**"能量消耗衰老指数（EEAI）"，通过6项代谢参数精准预测生物学年龄。实验证实，中医经典名药八子补肾胶囊**可显著逆转衰老代谢，使老年小鼠生物学年龄年轻27周，其机制包括减少内脏脂肪、改善脂肪肝、激活线粒体功能及抗炎性衰老等。该研究为气络学说指导下的抗衰老干预提供
mice包提供了丰富的缺失值处理功能。通过md.pattern()函数，可以生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格，并生成关于缺失值的图表。
基于NVMEOF和RNIC实现RDMA上NVME存储扩展fpga实现，通过RoCE连接多个SSD终端。包含：nvmof和rnic的ip源代码，有参考设计工程，上位机软件，计算机驱动，凌晨三点的实验室里，调试器的绿灯第三次熄灭时，我终于在Xilinx Vivado的波形图里逮到了那个调皮的跨时钟域bug。这个基于NVMe-oF的FPGA存储扩展方案，正在用RoCE协议把八块PCIe SSD拧成一股4
《用R探索医药数据科学》专栏深度解析医药数据全流程，涵盖统计分析、机器学习、公共数据库挖掘等核心内容。该专栏已超220万字，包含330+篇5000-9000字的实战文章，每周持续更新追踪最新技术趋势。相比市面同质化严重的入门资料，本专栏系统讲解NHANES、GBD、FAERS等主流医药数据库的实际应用，从数据获取到论文撰写完整路径。定价399元仅为线下培训的1/10，但提供持续更新的知识库，支持反
《用R探索医药数据科学》专栏系统覆盖医药数据科学全流程，从基础工具到临床实践、机器学习及公共数据库实战，已超190万字300篇文章，每周持续更新。相比市面高度同质化的入门资料，本专栏深入讲解NHANES、GBD、FAERS等主流数据库的完整分析路径，提供可落地的科研方法论。以399元价格提供不断丰富的知识库，性价比远超数千元培训班。特别在公共数据库挖掘部分，详细拆解数据申请、清洗、权重设计等关键环
在R语言中，行列命名和数据类型转换是数据处理中的两个基础性操作。它们不仅对数据的可读性和组织性至关重要，而且在执行数据分析、模型构建和结果解释时也扮演着重要的角色。
《用R探索医药数据科学》专栏提供系统性医药数据分析教程，涵盖临床统计、机器学习、数据库挖掘等全流程。相比市面上同质化严重的入门资料，该专栏以190万字、300+篇深度文章（每周更新）提供实战指导，重点解析NHANES、GBD等公共数据库的科研应用，复现顶级期刊研究路径。定价399元，仅为线下培训十分之一，支持反复学习与实操，助力读者掌握从数据预处理到AI建模的完整技能链，突破医药数据科学的研究瓶颈
《用R探索医药数据科学》专栏系统讲解R语言在医药数据分析中的应用，重点介绍多重填补法（MICE包）处理缺失数据的技术，包括随机回归填补的实现和可视化评估。该专栏涵盖试验统计、预测模型、机器学习等9大模块，提供5000-9000字的深度技术文章，配套结构化知识图谱。内容特色包括：1）医药领域针对性案例；2）缺失数据处理等核心技术详解；3）代码实操指导；4）持续更新机制。适合医药研究人员系统学习R语言
本文介绍了R语言中处理缺失数据的多重填补法（MI）及其在医药数据科学中的应用。重点讲解了随机回归填补法的实现，通过MICE包的贝叶斯线性回归方法（method='norm'）生成多个填补数据集，并详细解析了参数设置（m=5, maxit=50, seed=123）的技术原理。文章以iris数据集为例演示了缺失值创建、模型填补及结果评估的全流程，强调该方法在连续型医学数据中的适用性。作为《用R探索医
comsol 两相流模型附带视频和源文件 采用PDE建模在工程和科学领域，两相流现象随处可见，从化工过程中的气液混合，到生物医学里的血液流动（可简化为固液两相），理解和模拟两相流显得尤为重要。而Comsol作为一款强大的多物理场仿真软件，在处理两相流模型方面有着出色的表现，特别是基于偏微分方程（PDE）的建模方式，为我们深入研究这类复杂现象提供了有力工具。
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阻尼系数c的变化最有意思。注意看m1的加速度计算，既要扛住轮胎变形（kt项），又要处理悬架系统的弹簧阻尼组合拳。咱们玩的就是这个阻尼器的半主动控制，不过今天先不聊控制算法，重点看看基础模型怎么蹦跶。输入的路面激励仅为两个正弦函数的叠加，所以输出的结果在大尺度上仍然具有周期性的变化，并且车辆行驶中具有固定的频率，外部输入的频率等于车辆频率，将会发生共振。输入的路面激励仅为两个正弦函数的叠加，所以输出
临床科学家是连接医学研究与临床实践的复合型人才，他们以临床问题为导向，运用科学方法推动诊疗创新。随着大数据和AI技术的发展，临床数据科学家成为新兴分支，通过数据分析优化医疗决策。美国NIH构建了完善的资助体系，支持临床科学家从培训到独立研究的发展路径。我国高校如清华大学、北京大学等也推出"卓越医师-科学家"等项目，采用双导师制培养医学与科研兼备的复合人才。这种"医学+
系统讲解R语言中的mlr3包，该包整合了绝大多数机器学习算法，是目前堪比python做机器学习的工具
本方案聚焦于低压无感无刷直流电机（BLDC）的方波控制，采用反电动势与比较器检测电机位置的技术路径，同时集成带载满载启动能力，具备启动速度快、程序可移植性强等优势。方案核心包含传统三段式启动优化、基础方波控制实现，以及可扩展的进阶功能支持，适用于对电机控制精度、启动性能有一定要求的低压应用场景，如小型家电电机驱动、微型机器人动力系统等。
ggpairs() 是 GGally 包中最为常用的函数，用于创建散点图矩阵。散点图矩阵是一种非常有用的工具，能够展示多个变量之间的两两关系。ggpairs() 的灵活性在于，它不仅能够显示数值型变量之间的相关性，还可以处理分类变量之间的关系，甚至可以在同一图中混合展示数值型和分类变量。
另外，tabpct()函数是epiDisplay包中的另一个重要工具。它不仅可以生成多维频数表，还可以自动将频数表转换为百分比形式，并通过马赛克图（Mosaic Plot）来可视化二维列联表。
我们先创建一个就医患者的数据集。这里我们将数据集中每一行表示一个患者的就诊记录，包括患者 ID、姓名、年龄、诊断、住址和就诊日期等信息。我们将探讨完全去重和不完全去重的应用场景，并演示如何使用 duplicated() 函数实现不完全去重。
在工业级场景中，复杂的神经网络模型受到计算资源、存储约束、延迟要求以及能源效率的限制，需通过高效的优化策略实现性能提升。如Google的`AutoML`和`TensorFlow Model Optimization Toolkit`，可自动生成优化策略并适配硬件。通过框架内置加速（如TensorFlow的`XLA`或PyTorch的`torch.jit.script`）优化计算图。利用数据流水线技
Shapiro-Wilk检验是另一种常用的正态性检验方法，尤其适用于小样本数据（通常n在8到50之间）。Shapiro-Wilk检验的原假设是数据来自正态分布。
R Markdown文档分为文档头和正文部分。文档头部分是由YAML（YAML Ain't Markup Language）块组成，由三个短线（-）分隔。在RStudio中新建R Markdown文件后，会自动生成文档头。下面这部分可以设置文档的标题、输出格式、作者信息、关键词、摘要等信息。
当我们需要将文件保存到工作目录以外的其他路径时，可以通过指定完整的文件路径来实现。下面我把含有 seaice.data 数据集的文件放在Document文件夹里，因为我的路径是 /Users/profxie/Documents/ ，所以我指定了这个路径，把文件保存在起来。
通过图形化的方式观察缺失值，可以更直观地理解数据的缺失模式。VIM包提供了多种可视化工具，如aggr()函数和scattmatrixMiss()函数等等。
市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。该专栏将持续更新，不仅为您提供系统化的学习内容，更致力于成为您掌握最新、最全医药数据科学技术的得力助手。夏令时（DST, Daylight Saving Time）是一种为了更有效地利用自然光资源，在
在数据处理和文本分析中，字符串匹配是一项非常重要的操作。stringr包提供了一系列强大的函数来执行字符串匹配和处理任务。本文将详细介绍stringr包中与字符串匹配相关的函数，包括如何使用这些函数进行实际的匹配操作、统计、提取以及替换。
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