作者：夏尔康 https://ask.hellobi.com/blog/xiaerkang/4129 在R语言中，对数据进行回归建模是一件很简单的事情，一个lm()函数就可以对数据进行建模了，但是建模了之后大部分人很可能忽略了一件事情就是...这里我就引用《R语言实战》的内容了，在我大学中的《计量经济学》这本书讲的更为详细，不过这里主要是介绍使用R语言对模型进行回归诊断，所以我们就不说太详细了； 假定 正态性：对于固定的自变量值，因变量值成正态分布...同方差：因变量的方法不随着自变量的水平还不同而变化，也可称之为同方差； 为了方便大家使用和对照，这里就使用书上的例子给大家介绍了，在系统自带的安装包中women数据集，我们就想通过身高来预测一下体重...；在做回归诊断之前我们得先建模； 首先我们先看一下数据是长什么样子的，因为我们不能盲目的拿到数据后建模，一般稍微规范的点流程是先观察数据的分布情况，判断线性相关系数，然后在考虑是否建立回归模型，然后在进行回归诊断...上面只是借用了一个小小例子来讲解了一下R语言做回归模型的过程，接下来我们将一下如何进行回归诊断，还是原来的那个模型，因为使用LM函数中会有一些对结果评价的内容，因此我们用PLOT函数将画出来； R代码如下
分组集的定义 是多个分组的并集，用于在一个查询中，按照不同的分组列对集合进行聚合运算，等价于对单个分组使用"UNION ALL"，计算多个结果集的并集。...分组集种类 SQL Server的分组集共有三种 GROUPING SETS, CUBE, 以及ROLLUP， 其中 CUBE和ROLLUP可以当做是GROUPING SETS的简写版 GROUPING...这样不仅减少了代码，而且这样的效率会比UNION ALL的效率高。通常GROUPING SETS使用在组合分析中。...，其作用是对每个列先进行一次分组，并且对第一列的数据在每个组内还进行一次汇总，最后对所有的数据再进行一次汇总，所以相比GROUPING SETS会多了个所以数据的汇总。...总结 分组集类似于Excel的透视图，可以对各类数据进行组内计算，这里不止可以进行数量统计，也可以进行求和，最大最小值等操作。是我们在进行数据分析时候经常使用到的一组功能。
最近在研究excel透视图，想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅，顺便学习分享一下。R自带数据集比较多，今天就选择一个我想对了解的mtcars数据集带大家学习一下R语言中的分组计算（操作）。...目录 1 dplyr包中的group_by联合summarize 1.1 group_by语法 1.2 summarise语法 1.3 group_by和summarise单变量分组计算 1.4...$ carb: num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ... 1 dplyr包中的group_by联合summarize 1.1 group_by语法 data为数据集 ...为分组变量...分组变量一定要在“点+括号中”，例如"....“点+括号中”，例如".
做量化呢，得经常做回归，各种各样的，ols，wls，正则的lasso， 岭回归等等。回归有一个很重要的整体解释力度的参数就是R2，也就是可决系数。...在python中，我们回归一般采用的是statsmodels这个模块，但是回归的时候获得的R2其实有那么点学问，有时候设置错参数可能得到的R2大家会觉得怪怪的。这里就给大家排个雷。...每一组内部，其实就是有没有hasconstant这个参数，以及这个参数设置的问题。数据中，rate列作为y，plf_ttm作为x。大家不用在乎这是什么，只要关注后面的R2的结果就可以了。...我们分别获取了第一组的情况下的三种回归的r2和回归的结果。我们看到两点： 1.r2来看，第二种和第三种是一样的。而第一中明显高于后面两种。这是为什么呢？...这也就是为什么我们在第一组中，constant是false的时候，r2这么大。 那么第二组中把addconstant去掉之后的结果是怎么样的呢？ ?
回归应该算得上统计分析中最常用的建模手段，要判断最终得到的模型是否准确，还需要进行关键的一步——回归诊断。...用过 R 语言进行回归分析的小伙伴应该知道，base 包里的 plot()函数可以直接绘制诊断结果，今天小编介绍一个更方便的工具：Lindia包[1]，使用这个包可以获得更详细的回归诊断结果，语法也非常简单...Lindia 中的所有函数输入都必须为 lm 对象（包括 lm()和 glm() ），并以 ggplot 对象的形式返回线性诊断图。 引言 这里以 Cars93 数据集为例，建立一个线性回归模型。...使用残差的直方图可确定数据是偏斜还是包含异常值。图中可看出存在异常值，残差分布有轻微右偏。因为直方图的外观取决于用来进行数据分组的区间数，所以请勿使用直方图评估残差的正态性。...请考虑在分析中包含该变量 (5)-(8)：这四幅图参照引言中的解释。 (9) Cook's distance Plot：库克距离。
问题 你想要做线性回归和/或相关分析。...线性回归，当datx是预测变量时，daty为响应变量。...: 0.5922, Adjusted R-squared: 0.5695 #> F-statistic: 26.14 on 1 and 18 DF, p-value: 7.282e-05 多个预测变量的线性回归...（多元线性回归） 使用y作为线性回归的响应变量，x和z作为预测变量。...如何合适地构建多元线性回归并且检验交互效应非常复杂，这里不作讲述。
写在前面：之前我对于groupby一直都小看了，而且感觉理解得不彻底，虽然在另外一篇文章中也提到groupby的用法，但是这篇文章想着重地分析一下，并能从自己的角度分析一下groupby这个好东西~...OUTLINE 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 通过字典或者Series进行分组 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 这个是groupby的最常见操作，根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解...one) (('b', 'two'), data1 data2 key1 key2 3 -1.125619 -0.836119 b two) 通过字典或者Series进行分组...(mapping,axis=1).mean() solution2：通过Series分组 mapping2 = pd.Series(mapping) # mapping2 橘子 水果 眼影...，在groupby之后所使用的聚合函数都是对每个group的操作，聚合函数操作完之后，再将其合并到一个DataFrame中，每一个group最后都变成了一列（或者一行）。
写 在前面 在目前为止所有小伙伴们向大猫请教过的R问题中，大猫总结了最常遇见同时也是比较难的三个问题，分别是（1）事件研究法；（2）分组回归；（3）滚动回归。...事件研究法在第一期中已经讲述，本期我们就来瞧瞧如何做分组回归~ PS：由于微信的限制，给大猫留言的小伙伴超过48小时后大猫就不能回复你们了。所以如果想联系大猫，可以按照文章最后的微信号加大猫微信哦。...keyby语句为data.table包中的分组语句，它能够对keyby中的每一个不同的值（这里为abcde）都分别跑一次回归。...如果我们的回归不是单自变量而是双自变量，那么每个分组就会有三行观测了，一行是截距，还有两行是系数。...as.list的作用就在于，它把原来“竖着”的系数给“拉平”了，无论最终结果会出现几个系数，统统放到一行中显示。
逐步回归（或逐步选择）包括在预测模型中迭代地添加和移除预测变量，以便找到数据集中的变量子集，从而产生性能最佳的模型，即降低预测误差的模型。...逐步回归有三种策略： 前向选择从模型中没有预测变量开始，迭代地添加最多的贡献预测变量，并在改进不再具有统计显着性时停止。...计算逐步回归 有许多函数和R包用于计算逐步回归。 这些包括：stepAIC（）[MASS包]，由AIC选择最佳型号。...Rsquared表示观察到的结果值与模型预测的值之间的相关性。 R平方越高，模型越好。...其他替代方案是惩罚回归（ridge和lasso回归）和基于主成分的回归方法（PCR和PLS）。
偏态分布的回归分析 回归是我们经常遇到的模型，但是回归会根据Y因变量的类型，分成分类问题（Y是分类变量，如生存或死亡）与回归问题（Y是连续性变量，如身高体重）。...在R里面，建立回归模型是通过family参数指定回归类型。其实也是根据Y的分布，来确定用何种family。...Family 种类 在lm()函数中，常见的family 有： image.png 当然，回归方程中还有更多的family，但是不局限于函数。...，碰见的常见回归类型有以下四种。...最常见的是正态分布。 image.png 当然，我们遇到偏态分布时候，一般有两种处理方式。 通过将偏态数据进行log变换，转成正态分布进行回归。
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表...☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub
回归分析(regression analysis) 回归分析是研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量Xi(i=1,2,3...)之间的回归模型，来预测因变量Y...的发展趋势。...简单线性回归模型 Y=a+b*X+e Y——因变量 X——自变量 a——常数项，是回归直线在纵轴上的截距 b——回归系数，是回归直线的斜率 e——随机误差，即随机因素对因变量所产生的影响...回归分析函数 lm(formula) formula：回归表达式y~x+1 lm类型的回归结果，一般使用summary函数进行查看 预测函数 predic(lmModel,predictData...,level=置信度) 参数说明： lmModel：回归分析得到的模型 predictData：需要预测的值 level：置信度 返回值：预测结果 data <- read.table('data.csv
p=6295 并非所有结果/因变量都可以使用线性回归进行合理建模。也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？...麦克法登R平方 在R中，glm（广义线性模型）命令是用于拟合逻辑回归的标准命令。据我所知，拟合的glm对象并没有直接给你任何伪R平方值，但可以很容易地计算出McFadden的度量。...700 1 为了使逻辑回归模型适合R中的数据，我们可以将响应传递给glm函数， ： Call: glm(formula = cbind(s, f) ~ x, family = "binomial",...伯努利 数据，并适合相同的逻辑回归模型。...deviance: 2443.5 on 2 degrees of freedom AIC: 2447.5 Number of Fisher Scoring iterations: 4 正如所料，我们从分组数据框中获得相同的参数估计和推论
R里面已经包含了众多的回归 为了解释OLS模型的参数，数据必须满足以下统计假设： 评估模型的方法 #lm拟合回归模型 #简单线性回归 fit = lm(weight~height,data=...residuals(fit))) plot(women$height,women$weight, xlab="hight", ylab="weight") abline(fit) #多项式回归...data=women, spread=FALSE, lty.smooth=2, pcj=19) #多元线性回归...Matrix") fit = lm(Murder~Population+Illiteracy+Income+Frost, data=states) summary(fit) #有交互项的多元线性回归...effects") library(effects) plot(effect("hp:wt",fit,xlevels=list(wt=c(2.2,3.2,4.2))),multiline=TRUE) #回归推断
当通过一系列连续型和或类别型预测变量的预测计数型结果变量时，泊松回归是非常有用的工具。利用robust包学习和理解泊松回归。...遭受轻微或严重间歇性癫痫的病人的年龄和癫痫发病数收集了数据，包含病人被随机分配到药物组或者安慰剂组前八周和随机 分配后八周内两种情况。...响应变量为sumY( 随机后八周内癫痫发病次数)，预测变量为治疗条件 (Trt)、年龄(Age)和前八周内的基础癫痫发病次数(Base)。接下来研究药物治疗是否能够减少癫痫发病次数。...> data(breslow.dat,package="robust") > library(robust) 载入需要的程辑包：fit.models > names(breslow.dat) [1]...deviance: 559.44 on 55 degrees of freedom AIC: 850.71 Number of Fisher Scoring iterations: 5 运行过程中产生的图片
数据分组，根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来研究，以揭示内在的联系和规律性； 在R中，我们常用ifelse函数来进行数据的分组，跟excel中的if函数是同一种用法..."(20,40]" "(0,20]" "(60,80]" "(80,100]" [15] "(0,20]" > newData <- data.frame(data, level) 数据分组后的结果
问题 你想要运用逻辑回归分析。 方案 逻辑回归典型使用于当存在一个离散的响应变量（比如赢和输）和一个与响应变量（也称为结果变量、因变量）的概率或几率相关联的连续预测变量的情况。...它也适用于有多个预测变量的分类预测。 假设我们从内置的mtcars数据集的一部分开始，像下面这样，我们将vs作为响应变量，mpg作为一个连续的预测变量，am作为一个分类（离散）的预测变量。...（就像直线回归中x可以预测y一样，只不过是两个连续变量，而逻辑回归中被预测的是离散变量），逻辑回归可能适用。...下面例子中，mpg是连续预测变量，vs是离散响应变量。..... # 执行逻辑回归 —— 下面两种方式等效 # logit是二项分布家族的默认模型 logr_vm <- glm(vs ~ mpg, data=dat, family=binomial) logr_vm
“医学和生信笔记，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、临床研究设计、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。...专注R语言在生物医学中的使用 R语言中的factor()函数可以把变量变为因子类型，默认是没有等级之分的（可以理解为无序分类变量nominal）！...接下来进行二项逻辑回归，在R语言中，默认是以因子的第一个为参考的！自变量和因变量都是如此！和SPSS的默认方式不太一样。...这里3Q大于1Q（绝对值），表明这个曲线是向右倾斜的。最大和最小残差可用来检验数据中的离群值。 结果中Estimate是回归系数和截距，Std....结果中出现了x12/x13/x14这种，这是因为R语言在做回归时，如果设置了哑变量，默认是以第一个为参考的，其余都是和第一个进行比较，这也是R中自动进行哑变量编码的方式。
回归的多面性 回归是一个令人困惑的词，因为它有许多特异的变种。R提供了相应强大而丰富的功能同样令人困惑。...有统计表明，R中做回归分析的函数已经超过200个（http://cran.r-project.org/doc/contrib/Ricci-refcardregression.pdf）。...lm()拟合回归模型 在R中，拟合线性模型最基本的函数就是lm()，格式为： myfit <- lm(formula, data) 其中，formula指要拟合的模型形式，data是一个数据框，包含了用于拟合模型的数据...分为向前逐步回归，向后逐步回归以及向前向后逐步回归。 MASS包中的stepAIC()函数可以实现逐步回归模型，依据的是精确AIC准则。...你能通过R平方、调整R平方或Mallows Cp统计量等准则来选择最佳模型。 结果可用leaps包中的plot()函数绘制，或者用car包中的subsets()函数绘制。
在 R 包中，我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图，用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较，这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题，我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。...下面是一个使用示例，通过构建一个示例数据进行绘图，展示如何传入分组变量和值变量、分组标签位置、排序以及点的透明度等： set.seed(1234) data <- data.frame( yval...源代码 目前该图的实现代码如下，代码通过 https://github.com/ShixiangWang/sigminer/blob/master/R/show_group_distribution.R...使用 ggplot2 实现这个图我遇到了不少难点，在实现的过程中除了深入理解了 ggplot2，我也同时感受到了它的灵活和限制。...难度有以下几点，感兴趣的读者不妨带着这些问题阅读源代码： 怎么对点排序，构建绘图坐标？ 怎么对不同的 panel 展示不同的背景颜色？theme() 中的选项都不支持向量化，所以必须另辟蹊径。
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