你可以将Excel、SPSS等其他软件中的数据导入到Prism中进行分析，也可以将Prism中的数据导出到Excel、Word、PDF等其他文件格式中。...一、医学统计绘图散点图：散点图是一种用于探究两个连续变量之间关系的图表，可以通过Prism中的“散点图”功能进行绘制。在绘制散点图时，可以选择不同的符号和颜色表示不同的组别或变量。...柱状图：柱状图是一种用于比较不同组别或变量之间差异的图表，可以通过Prism中的“柱状图”功能进行绘制。在绘制柱状图时，可以选择不同的颜色和填充方式表示不同的组别或变量。...线性回归图：线性回归图是一种用于探究两个连续变量之间线性关系的图表，可以通过Prism中的“回归分析”功能进行绘制。在绘制线性回归图时，可以选择不同的线型和颜色表示不同的组别或变量。...生存曲线图：生存曲线图是一种用于探究时间和事件之间关系的图表，可以通过Prism中的“生存分析”功能进行绘制。在绘制生存曲线图时，可以选择不同的线型和颜色表示不同的组别或变量。
SPAM是一种用于拟合非线性数据的强大工具，它可以通过估计非线性函数的加法组件来捕捉输入变量与响应变量之间的复杂关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...相关视频 通过本文，我们将展示如何帮助客户在R语言中使用LASSO惩罚稀疏加法模型（SPAM）来拟合非线性数据，并进行相应的可视化分析。 本文提供了一个代码来设置、拟合和可视化加法模型。...使用具有三个自由度的自然三次样条曲线。 现在可以将扩展后的矩阵传递给 :grpreg() fit <- grpreg 请注意，在这种情况下不必传递分组信息，因为分组信息包含在对象中。...另一种情况是，如果指定了plot_spline()x，则将绘制一幅纵轴代表模型预测值的曲线图，所有其他特征都固定为平均值： plot_spline(fit, "V02, type='conditional...下面是前 9 个系数的曲线图： for (i in 1:9) ploline(fit 在生成模型中，变量 3 和 4 与结果呈线性关系，变量 1、2、5 和 6 呈非线性关系，而所有其他变量均不相关
SPAM是一种用于拟合非线性数据的强大工具，它可以通过估计非线性函数的加法组件来捕捉输入变量与响应变量之间的复杂关系。...通过本文，我们将展示如何帮助客户在R语言中使用LASSO惩罚稀疏加法模型（SPAM）来拟合非线性数据，并进行相应的可视化分析。本文提供了一个代码来设置、拟合和可视化加法模型。...使用具有三个自由度的自然三次样条曲线。现在可以将扩展后的矩阵传递给 :grpreg()fit 因为分组信息包含在对象中。...另一种情况是，如果指定了plot_spline()x，则将绘制一幅纵轴代表模型预测值的曲线图，所有其他特征都固定为平均值：plot_spline(fit, "V02, type='conditional...下面是前 9 个系数的曲线图：for (i in 1:9) ploline(fit在生成模型中，变量 3 和 4 与结果呈线性关系，变量 1、2、5 和 6 呈非线性关系，而所有其他变量均不相关。
在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。...它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的。用户可以部署H2O的R程序安装包，之后就可以在R语言环境下运行了。 ROCR：通过绘图来可视化分类器的综合性能。...rmarkdown ：用于创建可重复性报告和动态文档 knitr：用于在PDF和HTML文档中嵌入R代码块 flexdashboard：基于rmarkdown，可以轻松的创建仪表盘 bookdown...自动化分析 以下R包用于创建自动化分析结果的数据科学产品： shiny：一个使用R语言开发交互式web应用程序的工具。...shinyjs：用于在Shiny应用程序中执行常见的JavaScript操作 miniUI：提供了一个UI小部件，用于在R命令行中集成交互式应用程序 shinyapps.io：为创建的Shiny应用程序提供托管服务
在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。...它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的。用户可以部署H2O的R程序安装包，之后就可以在R语言环境下运行了。 ROCR：通过绘图来可视化分类器的综合性能。...rmarkdown ：用于创建可重复性报告和动态文档 knitr：用于在PDF和HTML文档中嵌入R代码块 flexdashboard：基于rmarkdown，可以轻松的创建仪表盘 bookdown：以...自动化分析 以下R包用于创建自动化分析结果的数据科学产品： shiny：一个使用R语言开发交互式web应用程序的工具。...shinyjs：用于在Shiny应用程序中执行常见的JavaScript操作 miniUI：提供了一个UI小部件，用于在R命令行中集成交互式应用程序 shinyapps.io：为创建的Shiny应用程序提供托管服务
# 请注意，glmnet()函数可以自动提供伽马值 # 默认情况下，它使用100个lambda值的序列 向下滑动查看结果▼ 3. 绘制系数曲线图并进行解释。...我们可以通过在训练数据上使用k倍交叉验证（CVk）来估计这一点。 对于任何广义线性模型，CVk估计值都可以用cv.glm()函数自动计算出来。..."符号的意思是：用数据中的每个其他变量来拟合Y。 summary(pcr_cv) 我们可以绘制每个成分数量的预测均方根误差（RMSEP），如下所示。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的lasso_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的ridge_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。
# 请注意，glmnet()函数可以自动提供伽马值 # 默认情况下，它使用100个lambda值的序列 向下滑动查看结果▼ 绘制系数曲线图并进行解释。..."符号的意思是：用数据中的每个其他变量来拟合Y。 summary(pcr_cv) 我们可以绘制每个成分数量的预测均方根误差（RMSEP），如下所示。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的lasso_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的ridge_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。...要在R中取不同基数的对数，你可以指定log的基数=参数，或者使用函数log10(x)和log2(x)分别代表基数10和2︎ ---- 本文摘选 《 R语言高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归
# 请注意，glmnet()函数可以自动提供伽马值 # 默认情况下，它使用100个lambda值的序列 向下滑动查看结果▼ 绘制系数曲线图并进行解释。..."符号的意思是：用数据中的每个其他变量来拟合Y。 summary(pcr_cv) 我们可以绘制每个成分数量的预测均方根误差（RMSEP），如下所示。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的lasso_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的ridge_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。...要在R中取不同基数的对数，你可以指定log的基数=参数，或者使用函数log10(x)和log2(x)分别代表基数10和2︎
向下滑动查看结果▼ 使用k-means聚类法将数据集聚成3组 在之前的主成分图中，聚类看起来非常明显，因为实际上我们知道应该有三个组，我们可以执行三个聚类的模型。...iris数据集的层次聚类分析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 PCA双曲线图 萼片长度~萼片宽度图的分离度很合理，为了选择在X、Y上使用哪些变量，我们可以使用双曲线图。...biplot(PCA) 这个双曲线图显示，花瓣长度和萼片宽度可以解释数据中的大部分差异，更合适的图是： plot(iris, col = KM预测) 评估所有可能的组合。...R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合...（SAT）建立分层模型 使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 SPSS中的多层（等级）线性模型
在一些复杂的数据模型中，数据维度很多，数据之间的关系很复杂，我们可能会用到深度学习的算法。但是在一些简单的数据模型中，数据之间有很明显的相关性，那我们就可以使用简单的曲线拟合来预测未来的数据。...这些工作都可以使用 Excel 完成，先来尝试一下。把某组数据最后14个点（只选取峰值右边的14个点是因为容易计算）放进Excel中，插入一个散点图，右键点击其中的蓝色散点，选择添加趋势线： ?...如果需要预测数据，可以修改前推数字以得到后面几个周期的数据。 3. 使用 Math.Net 进行曲线拟合 当然我不可能对每一条数据都扔进 Excel 里进行拟合。...在 C# 中我们可以使用 Math.Net 进行非线性拟合。 Math.Net 是一个开源项目，旨在构建和维护涵盖基础数学的工具箱，以满足 .Net 开发人员的高级需求和日常需求。...其中 Math.NET Numerics 旨在为科学、工程和日常使用中的数值计算提供方法和算法。涵盖的主题包括特殊函数，线性代数，概率模型，随机数，插值，积分变换等等。
这里使用Scatter绘图，可以通过用不同的颜色着色训练和测试数据点，将训练集与测试集数据及拟合线绘制在同一张画布上，即可很容易地看到模型是否能很好地拟合测试数据。 ?...多项式回归可视化 线性回归是如何拟合直线的，而KNN可以呈现非线性的形状。除此之外，还可以通过使用scikit-learn的多项式特征为特征的n次幂拟合一个斜率，将线性回归扩展到多项式回归。...3D图绘制支持向量机决策边界 二维平面中，当类标签给出时，可以使用散点图考察两个属性将类分开的程度。...在Plotly中可以利用px.scatter_3d 和go.Surface绘制3D图。...多元线性回归可视化 本节介绍用plotly可视化多元线性回归(MLR)的系数。 用一个或两个变量可视化回归是很简单的，因为可以分别用散点图和3D散点图来绘制它们。
p=20953 序言 本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。...假设PM10的影响在预测因子的维度上是线性的，因此，从这个角度来看，我们可以将其定义为一个简单的DLM，即使回归模型也估计了温度的分布滞后函数，这是一个非线性项。...现在，这些预测已存储在pred1.pm中，可以通过特定的方法对其进行绘制。...这里需要执行此步骤，因为该关系是使用没有明显参考值的非线性函数建模的。仅在crosspred（）中使用参数by = 1来选择值，这些值定义了预测变量范围内的所有整数值。...= 示例4：降维DLNM 在最后一个例子中，我展示了如何使用函数crossreduce（）将二维DLNM的拟合度降低到由一维基的参数表示的摘要。
p=20953 本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。...假设PM10的影响在预测因子的维度上是线性的，因此，从这个角度来看，我们可以将其定义为一个简单的DLM，即使回归模型也估计了温度的分布滞后函数，这是一个非线性项。...现在，这些预测已存储在pred1.pm中，可以通过特定的方法对其进行绘制。...这里需要执行此步骤，因为该关系是使用没有明显参考值的非线性函数建模的。仅在crosspred（）中使用参数by = 1来选择值，这些值定义了预测变量范围内的所有整数值。...示例4：降维DLNM 在最后一个例子中，我展示了如何使用函数crossreduce（）将二维DLNM的拟合度降低到由一维基的参数表示的摘要。
p=14683 预期 绘制生存曲线图 实际 object of type ‘symbol‘ is not subsettable 重现问题的步骤 library(survminer) #> Le...请拟合并可视化生存曲线，如下所示： library(survival) fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung) ggsurvplot...(fit, data = lung) 如果您仍然想分解R代码，那么我建议使用surv_fit() [survminer软件包中的] 函数 ，它是对R基本函数的扩展， survfit() 具有更多功能...您可以按以下方式使用它： survie <- Surv(time, status) ~ sex fit <- surv_fit(survie, data = lung) ggsurvplot(fit..., data = lung) ---- 参考文献 1.如何解决线性混合模型中畸形拟合(SINGULAR FIT)的问题 2.在UBUNTU虚拟机上安装R软件包 3.WINDOWS中用命令行执行R语言命令
在实时编辑器中，可以创建随代码一起显示代码输出的实时脚本。添加格式化文本、方程、图像和超链接用于增强记叙脚本，以及将实时脚本作为交互式文档与其他人共享。 在实时编辑器中创建实时脚本。...要运行某节中的代码，请转至实时编辑器选项卡，然后点击运行节按钮。也可以点击在将鼠标移至节左侧时显示的蓝条。运行节时，输出和图窗会随生成这些内容的代码一起显示。 绘制不同年份的人口数据图。...是否可以预测 2010 年的人口？ 拟合数据 将支持信息添加到文本中，包括方程、图像和超链接。 下面我们尝试使用多项式拟合数据。我们将使用 MATLAB polyfit 函数获取系数。...我们可以绘制用于拟合数据的线性、二次和立方曲线。我们使用 polyval 函数来计算在点 x 处的拟合多项式。...你也可以将结果发布为 PDF、Microsoft® Word 或 HTML 文档。 在实时脚本中添加控件，可以向用户展示重要参数会对分析产生怎样的影响。
七大洲七年的电话数量，我们可以用一张图刻画7*7=49个数据，轻易发现数据大小与趋势； 数据集：可以在R中内在数据集中，用data()查找到WorldPhones七大洲的七年的电话数。...1，常用的基础图像： 环形图，轮廓图，散点图及雷达图，是很常见的图像，我们可以借助Excel快速的绘制出来，我们只需记住每个图像表达的侧重点。...环形图：可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，每一个样本或总体的数据系列为一个环，多用于用于结构比较研究。...可用于研究多个样本在多个变量上的相似程度。 注意：当多个变量的取值相差较大或量纲不同时，可进行线性变换或对数变换处理后再做图。 2，奇妙的调和曲线图： 调和曲线图由 Andrews，1972提出。...需要借助计算机处理复杂的计算，这里我们使用R语言完善的包MSG来绘制调和曲线。
回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行相关分析 4）检验回归预测模型，计算预测误差 5）计算并确定预测值 我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析...二、操作步骤 1、先绘制散点图：具体步骤是选中数据，插入—>图表—>散点图 ? 2、在散点图的数据点上右键—>添加趋势线 ?...在图中我们可以看到，拟合的回归方程是 y = 0.223x + 9.121 ，R² = 0.982 附：R2相关系数取值及其意义 ?...我们进一步使用Excel中数据分析的回归分析提供更多的分析变量来描述这一个线性模型 4、选中数据—>数据—>数据分析—>回归 注：本操作需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，可以参考该专题文章的第一篇...5、在弹出的选项卡中，设置输入和输出选项，包括X、Y值输入区域、置信度、输出区域、残差、残插图、标准残差、线性拟合图和正态概率图。 ? 可以得到详细的各项参数和统计量，在此不对细节作进一步解释。 ?
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
