【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32773 分析师：Feier Li ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 任何具有模式且不是随机白...
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享（下）
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1495622 Xx年生存率常常被错误估计 如果 使用“天真”的估计会怎样？ 228名患者中的121名到1年时死亡，因此： ...
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享（上）
生存分析的名称源于临床研究，其中预测死亡时间，即生存，通常是主要目标。 生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。它与传统回归的不同之处在于，在生存分析中，结果变量既有一个事件，也有一个与之相关的时间值，部分训练数据只能被部分观察——它们是被删失的。本文用R语言生存分析晚期肺...
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-4
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-3 https://developer.aliyun.com/article/1488340 第3部分：竞争风险 什么是竞争风险？ 当对象在事件发生时间设置中发生多个可能的事件时 例子： 复发 因疾病死亡 因其他原因死亡 治疗反应 ...
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-3
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-2 https://developer.aliyun.com/article/1488339 中位生存率常常被错误估计 总结165例死亡患者的中位生存时间 ## median_surv #...
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-2
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-1 https://developer.aliyun.com/article/1488338 格式化日期-lubridate程序包 我们还可以使用该lubridate包来格式化日期。在这种情况下，请使用ymd功能 ...
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-1
原文链接：http://tecdat.cn/?p=10278 生存分析（也称为工程中的可靠性分析）的目标是在协变量和事件时间之间建立联系。生存分析的名称源于临床研究，其中预测死亡时间，即生存，通常是主要目标。 生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。它与传统回归的不同之处在...
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（四）
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（三）https://developer.aliyun.com/article/1485868 分析步骤 阅读并检查数据。 一个好的策略是对实验类别进行排序，把对照组放在前面。这将使线性模型的输出更加有用。 ....
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（三）
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（二）https://developer.aliyun.com/article/1485866 金鱼视觉 Cronly-Dillon和Muntz(1965; J. Exp. Biol 42: 481-493)用...
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（二）
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（一）https://developer.aliyun.com/article/1485864 测量斑块长度 这第一个数据集是从Griffith和Sheldon（2001年，《动物行为学》61：987-993）...
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