简介：无论进行何种统计分析，数据探索是分析数据前必做的准备工作。可帮助我们确认和发现数据的变量类型，数据中的缺失值、异常值，以此判断数据适合的分析方法及进行对应的数据处理。 所用R包：tidyverse、skimr、DataExplorer、GGally #使用r自带数据集并设定变量类型 library(survival) adam <- l…
简介：用r语言构建随机森林预测模型，筛选预测变量，调整模型参数 所用r包：randomforest、caret 构建初始模型 form_xy <- as.formula( paste0("脑转移~",paste(colnames(train_x),collapse = "+")) ) form_xy #在训练集上构建RF初始模型 set.se…
简介：解决读入外部数据时，由于编码格式问题导致的字符乱码及数据分析报错情况。 所用R包：stringi 变量名格式调整 names(data) <- iconv(names(data), to = "ASCII//TRANSLIT") names(data) <- gsub("\\.", "_", names(data)) names(…
简介：本专题总结了我目前碰到的一些用R代码解决的Excel数据及表格处理中的难点，相比传统excel菜单式操作具有可复现及可批量化的优势。 所用r包：openxlsx、tidyverse、redaxl、rio Excel或wps功能的R语言实现 Excel日期格式 adam <- read.xlsx("xxxxx.xlsx") adam$生日…
简介：利用tidyverse包中的across和map函数及传统的for循环功能，试图实现统计分析中大量重复工作的批量化以及繁杂代码的精简化，目前只汇总了目前所用到的一些批量化程序，进一步汇总有待后续更新。。。 设置变量类型 #批量设置因子型/有序型/字符型/数值型变量 variables <-c("Group.1.vs..2","Group…
简介：gtsummary包可实现快速常用论文表 详细参数设置参考官方网址 Gtsummary 官方网站 基线表tbl_summary 1.t检验 #正态性检验 t1 <- adam %>% select(a1,a3,a4) %>% #选择需要分析的变量 tbl_summary(by = a1, #指定分组变量 missing="ifany",…