首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R- Meta-Analysis -如何从clubSandwich函数创建具有稳健估计的森林图

Meta-Analysis(荟萃分析)是一种统计学方法,用于将多个独立研究的结果进行合并,以提供一个更精确的效应量估计。在R语言中,clubSandwich包提供了一种方法来计算稳健的标准误,这对于处理异方差性和依赖性数据特别有用。

基础概念

  • 森林图:森林图是荟萃分析中常用的一种图形表示方法,它展示了各个研究的效应量和置信区间,以及合并后的效应量和置信区间。
  • 稳健估计:稳健估计是指在数据存在异方差性、依赖性或其他复杂结构时,仍然能够提供可靠估计的方法。

相关优势

  • 处理异方差性clubSandwich包能够处理不同研究间方差不一致的情况。
  • 处理依赖性:对于存在依赖关系的数据,如多时间点测量或聚类数据,clubSandwich提供了稳健的标准误估计。
  • 提高统计效能:通过更准确地估计标准误,可以提高统计检验的效能。

类型

  • 固定效应模型:假设所有研究共享一个共同的效应量。
  • 随机效应模型:允许研究间的效应量存在差异。

应用场景

  • 医学研究:合并多个临床试验的结果,评估某种治疗的效果。
  • 社会科学:综合不同研究的数据,探讨某一社会现象的影响因素。
  • 经济学:分析多个经济指标,评估经济政策的效果。

示例代码

以下是一个使用clubSandwich包创建具有稳健估计的森林图的示例代码:

代码语言:txt
复制
# 安装和加载必要的包
install.packages("clubSandwich")
install.packages("metafor")
install.packages("ggplot2")

library(clubSandwich)
library(metafor)
library(ggplot2)

# 模拟数据
set.seed(123)
n_studies <- 20
true_effect <- 0.5
study_effects <- rnorm(n_studies, true_effect, 0.2)
study_variances <- runif(n_studies, 0.04, 0.16)
data <- data.frame(
  study = 1:n_studies,
  effect = study_effects,
  variance = study_variances
)

# 随机效应模型
model <- rma(effect, vi = variance, data = data, method = "REML")

# 使用clubSandwich计算稳健标准误
robust_se <- clubSandwich::robust_se(model)

# 创建森林图
forest(model, sei = robust_se$SE)

参考链接

通过上述代码,你可以创建一个具有稳健估计的森林图,从而更准确地展示荟萃分析的结果。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

RD-VIO: 动态环境下移动增强现实稳健视觉惯性里程计

提出RD-VIO可以在具有纯旋转运动动态场景中稳健地工作,并且优于一些其他最新VIO/VI-SLAM系统,如VINS-Mobile。...为了去除异常匹配,系统使用RANSAC估计本质矩阵和单应性矩阵。接着介绍了如何使用视觉惯性PnP来获得新帧状态初始估计。...在其核心,我们方法论旨在将IMU测量融入到稳健参数估计算法框架中,并充分利用相机和IMU协同效益。 3D-2D匹配阶段:系统介绍了在新帧到达时如何进行3D地标与2D关键点匹配。...最终根据共识集质量选择出最佳内点集,从而确保匹配稳健性和准确性。 2D-2D匹配阶段:系统描述了在滑动窗口策略中如何处理无法跟踪地标,以及如何补充新地标以保持足够数量。...包含R-最后一个子帧窗口处理:如果最后一个子帧窗口中填满了R-帧,则会处理一系列预积分,以更好地估计IMU偏差。在这种情况下,放弃了深度估计,并使用延迟三角测量方向来调整子帧方向。

26011

统计学学术速递

我们推导了次高斯尾下理论极小值收敛速度,而不是Yu等人(2021)一步迭代估计。在最小二乘法启发下,我们进一步考虑了利用胡贝尔损失函数估计大维矩阵因子模型一种稳健方法。...我们进行了广泛数值研究,以调查所提出稳健方法相对于现有稳健方法经验性能,结果表明,当数据为重尾时,所提出稳健方法性能比现有方法好得多,而性能几乎相同(可比)当数据是轻尾数据时,使用投影估计,因此可以作为现有估计安全替换...然后,我们将一般定理应用于两类马尔可夫链:随机函数自回归过程和随机缩放迭代随机函数。我们提供了多个例子,说明该定理如何应用于各种模型,包括高维模型。这些例子说明了如何以一种简单方式验证定理条件。...神经网络中消息传递机制有助于未标记节点其标记邻居收集监控信号。在这项工作中,我们研究了一致性正则化,一种被广泛采用半监督学习方法,如何帮助改善神经网络性能。...由于不能同时观察这两种情况,潜在结果估计仍然是一项具有挑战性任务。我们提出了一种创新方法,将问题重新表述为缺失数据模型。目的是估计因果人群隐藏分布,定义为治疗和结果函数

55910
  • matlab使用分位数随机森林(QRF)回归树检测异常值|附代码数据

    最近我们被客户要求撰写关于分位数随机森林(QRF)回归树研究报告,包括一些图形和统计输出。...这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值 分位数随机林可以检测到与给定XY条件分布有关异常值。 离群值是一些观测值,它位置离数据集中大多数其他观测值足够远,可以认为是异常。...离群观测原因包括固有的变异性或测量误差。异常值显著影响估计和推断,因此检测它们决定是删除还是稳健分析非常重要。 为了演示异常值检测,此示例: 具有异方差性非线性模型生成数据,并模拟一些异常值。...生长回归树分位数随机森林估计预测变量范围内条件四分位(Q1、Q2和Q3)和_四分位_距(IQR)。 将观测值与边界进行比较,边界为F1=Q1−1.5IQR和F2=Q3+1.5IQR。...将观测结果与边界进行比较 绘制观察和边界。

    42600

    多种分类算法性能比较

    因此,可以通过多种测评函数进行评价。其中最为直观评价指标包括,平均绝对误差以及均方误差,因为这也是线性回归模型所要优化目标。...from sklearn. svm import SVR #使用线性核函数配置支持向量机进行回归训练,并且对测试样本进行预测。...近邻模型进行性能评估,其输出表明:相比之下,采用加权平均方式回归房价具有更好预测性能。...优点:①树模型可以解决非线性特征问题;②树模型不要求对特征标准化和统一量化,即数值型和类别型特征都可以直接被应用在树模型构建和预测过程中;③因为上述原因,树模型也可以直观地输出决策过程,使得预测结果具有可解释性...squared、MSE以及MAE指标对默认配置极端回归森林在测试集上进行性能评估。

    2.4K10

    【孟德尔随机化】文章复现:IVW meta分析?

    全基因组关联 meta 分析 (GWAS meta-analysis) 能够通过整合多个 GWAS 研究来找到基因型和表型之间关联, 从而提高统计能力,同时控制假阳性结果比率。...在《Doing Meta-Analysis in R: A Hands-on Guide》中,作者提到: This method is the most common approach to calculate...如何在R中实现呢? The function of choice for pre-calculated effect sizes is metagen【来自meta package】....接下来试试用这两个数据进行meta分析—— rm(list = ls()) library(meta) library(data.table) library(dplyr) library(tidyr) # 创建一个包含效应量和标准误差数据框...$BETA, seTE = dat$SE, studlab = dat$SNP, method.tau = "DL" ) # 查看meta分析结果 print(result) # 绘制森林

    92510

    Road-SLAM:基于道路标线车道级精度SLAM

    介绍 为了避免传感器高成本,研究集中于仅视觉系统和车载相机图像中估计位姿,我们研究将检测路面上道路标线和车道,并将其转换为车道级别定位和SLAM特征,Ranganathan等人每个道路标记中提取拐角...,通过这样做,可以仅使用视觉道路标记识别位置,这些标记对环境变化(例如照明、时间和周围环境)不太敏感,整个SLAM实现如图1所示,并具有以下贡献: •使用信息特征选择稳健匹配 •具有全自动匹配检测实时性能...(b)和(c)中白框是相机图像转换为IPM图像ROI,子地图创建标准通过评估黄色框(c)中像素来确定。...B 道路标线分割 给出二值化点云,然后对道路标线两个方面进行分割,首先,并非所有道路标记对姿势估计都有意义,例如,中心车道无法捕捉沿线运动,因此仅限于估计全六自由度(DOF)变换,人行横道具有丰富特征点...)姿势,以创建回环。

    1.5K20

    森林(Forest Plot)全部绘制技巧都在这了~~

    今天这篇推文,小编就带大家了解一下森林(Forest Plot) 绘制方法,主要内容如下: 森林(Forest Plot)简单介绍 R-森林(Forest Plot)绘制方法 Python-森林...(Forest Plot)绘制方法 森林(Forest Plot)简单介绍 森林(Forest Plot) 常用于Meta分析结果展示使用。...下面小编就介绍下如何使用R和Python绘制森林(Forest Plot),可视化结果可能会有所不同。...R-森林(Forest Plot)绘制方法 使用R绘制森林(Forest Plot)方法比较多,这里重点介绍R-forestplot包和R-ggforestplot包绘制。...,感兴趣小伙伴可阅读Python-zepid[4] 总结 今天这篇推文,小编汇总了如何使用R和Python绘制森林(Forest Plot)。

    5.7K30

    机器学习常用回归预测模型(表格数据)

    岭回归可以理解为在线性回归损失函数基础上,加入一个 L2 正则项,来限制 w 不要过大。适用于共线性数据有偏估计回归。...随机森林回归。随机森林是一种基于 Bagging 范式集成学习算法,其关注降低方差。数据随机:随机森林算法首先创建多个决策树,每棵树都在数据集一个随机子集上进行训练。...特征选择:在构建决策树过程中,随机森林会在每个节点处特征随机子集中选择最优特征进行分割。这种方法增强了模型多样性,从而降低了过拟合风险。...Extra trees 会创建许多决策树,但每棵树采样都是随机,可以设置是否有放回采样。每棵树还会全部特征集中随机选择特定数量特征。...INCE 是一种用于表格数据深度学习模型,采用神经网络(GNNs),更具体地说,使用交互网络进行上下文嵌入。

    2.8K00

    森林(Forest Plot)绘制技巧大汇总!!

    今天这篇推文,小编就带大家了解一下森林(Forest Plot) 绘制方法,主要内容如下: 森林(Forest Plot)简单介绍 R-森林(Forest Plot)绘制方法 Python-森林...(Forest Plot)绘制方法 森林(Forest Plot)简单介绍 森林(Forest Plot) 常用于Meta分析结果展示使用。...下面小编就介绍下如何使用R和Python绘制森林(Forest Plot),可视化结果可能会有所不同。...R-森林(Forest Plot)绘制方法 使用R绘制森林(Forest Plot)方法比较多,这里重点介绍R-forestplot包和R-ggforestplot包绘制。...,感兴趣小伙伴可阅读Python-zepid[4] 总结 今天这篇推文,小编汇总了如何使用R和Python绘制森林(Forest Plot)。

    8.9K31

    干货 | 因果推断在项目价值评估中应用

    2.1 倾向分估计 进行倾向分匹配第一步则是估计观测样本(用户)倾向分。...3-3 倾向分估计模型ROC曲线 (2)匹配及结果校验 本文采用K近邻 + 阈值设定策略(K=1,阈值=0.001)进行用户匹配,即针对每个参与项目的用户在对照人群候选池中寻找与其倾向分绝对距离最近且小于等于...本文采用了3个方法来说明假设正确性和结构稳健性: (1)加入随机变量和常数特征,重新进行PSM和因果效应估计,发现和之前差异不大,说明参与项目和复购收益之间的确具有因果效应,而不是由于不可观测因素或者随机波动导致...,这种因果效应是稳健; (2)安慰剂检验,将真实实验组和对照组标签变成随机生成变量,重新进行因果效应估计,发现虚拟实验组和虚拟对照组结果差异显著为0,认为实验组和对照组之间差异不是由随机因素引起...,从而也说明是否参与项目式用户复购收益一个因; (3)随机子集抽样,样本数据中随机抽样(80%),然后预估因果效应,差异和全量预估差别不大,认为结果稳健

    1.3K20

    森林(Forest Plot)全部绘制技巧都在这了

    今天这篇推文,小编就带大家了解一下森林(Forest Plot) 绘制方法,主要内容如下: 森林(Forest Plot)简单介绍 R-森林(Forest Plot)绘制方法 Python-...森林(Forest Plot)绘制方法 森林(Forest Plot)简单介绍 森林(Forest Plot) 常用于Meta分析结果展示使用。...森林(可以将观察到效果、置信区间以及每个研究对象权重等信息全部表示出来,是一种简单直观地展示单一研究和汇总研究可视化图表。下面,小编再附上森林各个绘图元素间关系解释: ?...下面小编就介绍下如何使用R和Python绘制森林(Forest Plot),可视化结果可能会有所不同。...R-森林(Forest Plot)绘制方法 使用R绘制森林(Forest Plot)方法比较多,这里重点介绍R-forestplot包和R-ggforestplot包绘制。

    31.2K86

    R语言分位数回归、最小二乘回归OLS北京市GDP影响因素可视化分析

    借助Laplace(1818)提出最小绝对残差估计思想,他们针对最小二乘回归某些缺陷,创建了线性分位数回归理论。...特别是在研究对象分布呈现异质性,如不对称,截断性等特征时,这一方法往往能够提供更为详尽信息,具有明显优势。...【9】 文献综述 分位数回归是对以古典条件均值模型为基础最小二乘法延伸,它用几个分位函数估计整体模型。分位数回归更能精确地描述自变量X对于因变量Y变化范围以及条件分布形状影响。...qr1$coefficients 与ols回归线段作比较 summary(OLS) OLS(普通二乘回归) 上图是普通二乘回归拟合结果来看大部分点被回归预测置信区间所覆盖。...上面的图为分位数回归回归系数变化趋势结果来看居民消费水平相关影响逐渐变化且负相关变为正相关,说明有正向影响, 社会投资正相关逐渐变成负相关,说明有负向影响,进出口总额负相关逐渐变成正相关

    27130

    数据结构【顺序结构二叉树:堆】(1)

    等结点为分⽀结点 兄弟结点:具有相同⽗结点结点互称为兄弟结点(亲兄弟);如上图: B、C 是兄弟结点 结点层次:根开始定义起,根为第 1 层,根⼦结点为第 2 层,以此类推; 树⾼度或深度:树中结点最...如上图:所有结点都是A⼦孙 森林:由 m(m>0) 棵互不相交集合称为森林; 树表⽰ 孩⼦兄弟表⽰法: 树结构相对线性表就⽐较复杂了,要存储表⽰起来就⽐较⿇烦了,既然保存值域,也要保存结点和结...堆概念与结构 小堆是从小到大 大堆是大到小 堆具有以下性质: 堆中某个结点值总是不⼤于或不⼩于其⽗结点值; 堆总是⼀棵完全⼆叉树。...⼆叉树性质: 对于具有 n 个结点完全⼆叉树,如果按照从上⾄下左⾄右数组顺序对所有结点 0 开始编号,则对于序号为 i 结点有: 若 i>0 , i 位置结点双亲序号: (i-1)/2...创建3个文件,Heap.h头文件,Heap.c函数文件,test.c测试文件 堆数据 堆底层结构为数组,所以我们用顺序结构。

    7410

    听说你还不会绘制森林(Forest Plot)!?超简单绘制技巧都在这了

    今天这篇推文,小编就带大家了解一下森林(Forest Plot) 绘制方法,主要内容如下: 森林(Forest Plot)简单介绍 R-森林(Forest Plot)绘制方法 Python...-森林(Forest Plot)绘制方法 森林(Forest Plot)简单介绍 森林(Forest Plot) 常用于Meta分析结果展示使用。...下面小编就介绍下如何使用R和Python绘制森林(Forest Plot),可视化结果可能会有所不同。...R-森林(Forest Plot)绘制方法 使用R绘制森林(Forest Plot)方法比较多,这里重点介绍R-forestplot包和R-ggforestplot包绘制。...,感兴趣小伙伴可阅读Python-zepid[4] 总结 今天这篇推文,小编汇总了如何使用R和Python绘制森林(Forest Plot)。

    6.1K21

    基于潜在结果框架因果推断入门(下)

    其首先对给定工具变量与其他协变量干预变量条件分布进行建模,使用包含针对条件干预分布积分损失函数进行训练,然后利用现有的监督学习技术来估计因果关系。...该数据集包含了 5000 篇纽约时报语料库汇总随机抽取新闻文章。其进一步包含读者对于新闻观点数据,最初被用于在两种干预选项下反事实推理。在后续研究中被扩展至具有相关剂量参数多重干预。...工具包名称 支持方法 语言 Dowhy 倾向回归分层 & 匹配、逆倾向加权、回归方法 Python Causal ML 基于树方法,元学习方法 Python EconML 双重稳健估计器、正交随机森林...为了处理选择偏差,有研究者提出了类似 3.1.1 节双重稳健估计方法双重稳健策略学习,其包含两个子估计器:个观测样本得到直接方法估计,以及将倾向评分作为样本权重 IPS 估计器。...为了解决这一问题,有研究者提出了「无倾向双重稳健」方法,其以下两个方面对原始双重稳健方法进行了改进: 基于在统一策略下获得少量无偏数据训练直接方法,一定程度上避免选择偏差传播到未显示广告 通过将观测项倾向评分设置为

    3.1K20

    基于道路标线城市环境单目定位

    主要内容 在这项工作中,主要利用一个单目相机实现定位,地图不是由相机生成,该地图通过在配准3D激光雷达点云创建场景环境后手动标记地标来构建,如图1所示 1 :(a)我们提出基于优化定位系统概述...道路要素存储形式表达 B.特征检测 通过提取道路标记轮廓来进行边缘提取,在这里,采用了基于随机森林边缘检测器,并使用我们自己图像数据对其进行重新训练,随机森林是独立决策树集合,每个树都有相同输入样本...,并通过将其根节点向下传播到叶节点来对其进行分类,通过给出一个初始未经训练具有多个输入输出映射决策树,其内部分裂函数参数将逐渐演化并产生相似的输入输出映射,通过定义信息获取标准,可以实现此学习过程...E 优化 为了估计相机姿态,我们不仅使用了 Chamfer匹配,还考虑了其他约束。...:Canny边缘检测、由RF-org表示原始基于随机森林边缘检测器和车道标记检测(LMD)算法,我们使用RF-re表示使用我们道路标记数据重新训练基于随机森林边缘检测器。

    85610

    Python也可以快速绘制森林啦!赶紧学..

    原来Python也可以快速绘制森林 最近在修订《科研论文配绘制指南-基于Python》一书部分章节时,发现在介绍森林(forest plot) 绘制方法较为繁琐,决定重新进行修订,当然,修订后代码和介绍会发布到我们学习圈子中...MyForestPlot工具包介绍 MyForestPlot是一个帮助创建森林 Python 软件包,主要用于为逻辑(logistic)/逻辑二项式(log binomial)/稳健泊松结果(robust...poisson results)创建森林,即尝试呈现分类变量OR或RR。...安装语法 pip install myforestplot 基本案例 使用myforestplot包中SimpleForestPlot() 函数就可以快速绘制出森林,但需要注意是,在使用SimpleForestPlot...森林图样式01 森林图样式02修改误差线样式 森林图样式03添加置信区间 森林图样式04分层森林 可视化学习圈子是干什么

    1.2K30

    中山大学杨跃东团队提出AIxFuse模型,通过基于药效团组合协同学习结构感知进行双靶点药物设计

    因此,作者树形结构初始层致力于核心选择,这对特定关键药效团保存施加了控制。 一旦两棵树中选择了两个核心,接下来挑战就变成了如何修改和融合它们。...首先,两个核心片段中选择两个锚原子作为连接体生长锚,在1C中命名为生长锚。其次,对于每个锚,作者其中提取一个侧链。第三,每条侧链中选择一个锚原子进行融合,在1C中记为融合锚。...最终,如图1C所示,叶节点原理是通过在未选择生长锚点上修饰有效R-基团(化学上有效R-基团,不会破坏原始侧链内环)来构建。最后分子是由两个基元在它们融合锚点融合而产生。...在分子对接主动学习领域,消息传递神经网络(MPNN)表现优于随机森林和传统神经网络方法。然而,当MPNN应用于分子处理时,可能会遇到稀释效应问题。...INIT_GEN函数通过随机采样和融合不同树基本原理生成药效团融合分子,DOCKING函数将分子生成到目标结合口袋中并估计其双目标结合亲和力,TRAIN函数表示通过多任务AttentiveFP模型主动学习双目标对接分数

    11410

    统计学学术速递

    标记可以是几何对象,如纤维或正体积集合,并且提出$K$-函数考虑了标记几何特征,例如纤维切线方向。$K$-函数需要对随机测度非均匀密度函数进行估计。...回到上述方程微粒解释,我们在一个相对简单情况下描述了它们与点过程联系。我们揭示了它们产生点过程性质,并展示了与概率观测模型相关联机械模型如何在分层设置中用于估计粒子动力学参数。...,允许多个函数预测建立一个更灵活和稳健方法。...该模型首先在估计阶段通过功能主成分分析范式转换为有限维空间。然后使用估计函数主成分函数对其进行近似,并根据主成分得分构造分位数回归模型估计参数。...为了对这种非线性差异进行编码并揭示线性估计特性,我们定义了resnest,即残差非线性估计,方法是简单地标准resnet最后一个残差表示处删除非线性。

    65530
    领券