1.logisticr?语言源???Դ??
2.R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、码l码随机森林信用卡违约分析信贷数据集
3.用R做Logistic回归，语言源从结果到文章，码l码啥是语言源B值，啥是码l码主机idc页面源码OR值，啥是语言源Wald值，啥是码l码95%可信区间
4.R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归
5.广义线性模型之Logistic回归
6.医学研究常用的Logistic回归，你用对了吗
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每天学习一个科研方法，天后你会发现自己的码l码科研水平有一个很大的提升！
大家晚上好呀！语言源今天跟大家聊聊一个“耳熟不能详”的码l码神秘高人——R语言；
对我们大多数人来说，只是语言源听说它的各种好处，比如它能轻易处理超大样本的码l码数据，而且对电脑配置的语言源要求不高；
听说有人曾经用Excel处理过行的大表格，搞得电脑欲仙欲死，但用R语言完全没问题；
更好的是，它还免费，不需要辛辛苦苦找破解版；
Geek们更在意的是，它是开源的，所以全球用户都可以对它的功能进行检验、改进，而且它有辣么多用户，任何一个bug都会得到迅速报告并修正。（文末查看资源免费领取方式） 不过这都不是重点，最终拉我入坑的，是它能做出很多高质量的美腻又直观的数据图。
一、R语言制图 比如用于检验正态性的QQ图：
炫丽的散点图：
信息丰富的热图：
再也不怕代码复杂了，为了玩出漂亮的图，发高大上的文章，豁出去了~
不过，一口不能吃个胖子，今天这篇文章还不能让你学会做这些图，不过已经上路了~我们先探索一些简单的统计运算，做点朴素的媒体系统源码图来展示自己的数据吧。
二、安装并认识RStudio 先下载并安装R和RStudio 打开RStudio，用Ctrl+Shift+N新建文件，得到如下窗口：
如果你安装出来的界面排版跟我不一样，请参考英文自己对上号，也可以在“Tools→Global Options→Pane Layout”里设置成和我一样的。
各区的功能，按照我的肤浅的理解：编辑区就是我们的战略指挥中心，在这里输入命令；
工作区是军械库，可以看到我们都有哪些武器装备（包括数据库、在编辑区输入命令后生成的各种变量等）；
控制台则一来是后方监控，我们哪条命令运行成功，哪条失败，出了什么问题，都可以在这里看到，二来，运算结果也在这里显示；
展示区，其实这个区功能比较杂，但我们暂时只用到展示统计图的Plots选项卡，所以就先这么称呼吧。
三、Ready：导入数据向量赋值 我就用我伪造的一组数据来演示吧，假设我们有一个对照组和两种药物的治疗组，检测组织切片的显微镜下A细胞计数，这个数据在Excel里是这样的：
第一排是组名，全英文，不要有空格，底下是数据。
在RStudio的工作区有个Import Dataset，点击之后选择From Excel，然后可能会提示你安装一个导入数据的工具包，选Yes，然后等它自动安装。装好后，在接下来的群码检测源码弹窗里，点Browse导入你的Excel文件，然后你有可能发现你的数据都变成了什么鬼……
此时，需要把每一列下的double下拉框点开，全都改成Numeric。确保下面的First Row as Names选上，其他的随意啦~
细心的小伙伴可能发现，左下角Name里的Cell_Count，比原文件名Cell Count多了一个下划线。
这是系统自动改的，为了符合R语言的语法。
像TNF-a这样含有分隔符的，也会变成下划线。如果不涉及这些特殊符号，一般不会有变化，但还是要留一下，因为一会儿要用到Name里的名字，而不是Excel的文件名。
这时候你看到工作区多了个数据表的选项卡，工作区也补给了弹药，Data。
现在要把弹药装填上膛：把每组数据变成向量，并赋值成为变量。可以理解成给每组数据穿上R语言能识别的外衣（向量），然后起个名字（变量）。
在编辑区输入简单的三行代码，格式：随便起一个名称=c(刚才导入Excel时出现的那个Name$数据表中相应的组名)，注意各种符号都要用英文半角状态。“c(blabla)”这串就是向量，前面起的那个名称就是变量。每输完一行都用Ctrl+Enter运行一下。
最后看到工作区多了个Values，其中的num表示这组向量的类型是数值，[1:]表示这是第1~第个数值。
要是现在就觉得输代码太麻烦了，不要怕，bcm驱动屏源码其实你输入前半个括号时，后半个就自动给你补齐了，不会出错的；而且输入前几个字母的时候会有弹窗提示，直接选中按Enter就好了：
一切准备就绪。
四、课程目录
1.R语言语法基础 2.T检验和Wilcoxon检验 3.方差分析 4.相关性与线性回归 5.Logistic回归 6.生存分析是门大学问，要从小做起 7.用R语言做临床基线表 8.Cox回归操作：从单因素到多因素一气呵成
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R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集
在深入分析德国信贷数据集以评估贷款申请人的信用风险时，采用多种方法来确定申请人是否有信用，并判断其信用风险是否良好。在进行分析之前，可能需要对数据进行一些预处理。首先将数据导入R环境中。
数据处理涉及将某些四类因素合并为三类，以确保分析的顺利进行。数据预处理后，通过快速浏览数据集，我们意识到应排除“信贷期限（月）”、“信贷金额”和“年龄”等数字型变量，因为它们与信用价值相关，是分类变量。这些变量的值应表示为“是”或“不是”、“十年”等分类，而非数值。因此，我们选择保留分类因素，并删除数字数据。
接下来，我们创建一个函数，将整数转换为因子，以便对数据进行更有效的处理和分析。在进行分析时，我们会注意到数据中存在显而易见的车机桌面源码变量，这些变量是与信用度相关的分类因素。通过将这些分类因素纳入模型，我们可以预测新的申请人的信用等级，并将其按特征进行分类。
在数据预处理之后，我们应用了不同的分析方法，包括逻辑回归、回归树、随机森林等，以确定最佳的信用风险评估模型。首先，我们进行逻辑回归分析，使用glm()函数建立模型，并通过AUC值评估模型的性能。结果表明逻辑回归模型表现良好，但我们可以继续探索其他方法以获得更优结果。
接下来，我们尝试建立另一个逻辑回归模型，但使用所有变量进行分析。尽管这一尝试并未带来显著改善，但基于简单性原则，我们选择使用更简单的逻辑回归模型。随后，我们尝试使用回归树进行分析，虽然结果不如预期，但仍为我们提供了对信用度影响的初步了解。
为了进一步优化模型，我们引入随机森林方法，创建了一个决策树“森林”。随机森林通过计算多个决策树的平均值或模式来避免过拟合，从而提供更好的预测性能。通过使用随机森林，我们得到了改进后的结果，表现优于其他方法，但是否值得额外计算时间和资源需根据实际情况权衡。
为了比较随机森林与逻辑回归模型，我们创建了一个图表，展示了随机森林中每棵树的AUC分数与逻辑模型的组合结果。结果表明，随机森林模型提供了最佳预测性能，但其他方法的性能也较为接近，且具有可比性。最后，我们考虑使用这些模型进行贷款决策时，需要结合实际贷款机构的信用标准来权衡风险与收益。
用R做Logistic回归，从结果到文章，啥是B值，啥是OR值，啥是Wald值，啥是%可信区间
在R语言中进行Logistic回归分析时，理解各个关键指标对于撰写学术文章至关重要。下面，我们将详细解析这些指标的含义与应用。
Logistic回归是一种用于分析两个或多个类别响应变量与一个或多个解释变量之间关系的统计方法。在R中，执行Logistic回归通常涉及加载数据集并应用特定函数。以《R语言实战》中的婚外情数据集为例，该数据集包含个参与者及9个变量，目的是探究婚外情的发生与哪些因素有关。
执行Logistic回归后，我们获得一系列输出结果，其中包括B值、Wald值、OR值和%可信区间。理解这些指标对于解读结果并将其整合到学术文章中至关重要。
首先，B值表示每个解释变量对响应变量的影响系数。在回归方程中，B值用于衡量每个变量对结果的影响程度。例如，在婚外情数据集中，B值可能显示教育程度对婚外情发生概率的影响。
其次，Wald值是用于检验解释变量是否显著影响响应变量的统计量。它基于B值与标准误差的比值，若Wald值显著（通常p值小于0.），则说明该变量在模型中具有统计学意义。
OR值（Odds Ratio）是衡量解释变量对响应变量影响程度的指标。它表示解释变量变化一个单位时，响应变量发生概率的相对变化。例如，若某变量的OR值为2，则表示该变量增加一个单位时，响应变量发生的概率增加一倍。
最后，%可信区间提供了一定的置信水平下，解释变量影响的估计范围。它帮助评估估计值的精确度和稳定性。若可信区间不包含1，则表明解释变量对响应变量有显著影响。
为了在文章中呈现这些结果，可以编写一个R函数来自动提取和格式化这些指标，生成表格供后续引用。通过这种方式，可以直接将R分析结果整合到学术文章中，确保信息的准确性和一致性。此外，确保在文章中充分讨论这些指标的含义，以及它们在解释研究发现和结论中的作用，有助于提高文章的质量和可读性。
R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归
在R语言中，当我们探讨数据拟合时，广义相加模型（GAM）与普通最小二乘(OLS)回归有其独特之处。首先，让我们从线性回归开始，它通常用于预测一个变量Y基于另一个变量X。然而，线性假设并不总是适用，特别是当数据呈现非线性关系时。
如果数据中的Y和X不是简单的一条直线，例如在这样的图形中：
在这种情况下，简单线性回归可能无法精确捕捉数据的复杂变化。这时，我们可能会转向更灵活的模型，如GAM。GAM利用光滑函数，如样条曲线，作为预测因子，允许关系在X的范围内变化，并且无需预先设定交互项。
例如，使用三次样条的GAM模型拟合数据，如下面的代码所示：
通过这种方式，GAM不仅考虑了线性关系，还能更自然地处理非线性模式，同时避免过度拟合。与线性回归模型的对比显示，GAM在拟合效果上通常更优，如：
总的来说，GAM适合处理非线性或噪声较大的数据，而当基本的线性假设不再适用时，它是一个明智的选择。通过R语言的GAM功能，我们可以有效地分析和预测数据，提升模型的准确性和适用性。
参考文献：
1. R语言多元Logistic逻辑回归实践
2. 面板平滑转移回归在实际案例中的应用
3. MATLAB中的PLSR和PCR比较
4. R语言Poisson回归案例研究
5. R语言Hosmer-Lemeshow检验详解
6. R语言中LASSO, Ridge, 和Elastic Net模型的实现
7. R语言Logistic逻辑回归教程
8. Python用线性回归预测股票价格示例
9. 如何在R中进行生存分析：Cox回归与IDI, NRI指标计算
广义线性模型之Logistic回归
引言：广义线性模型（GLM）是一个灵活的统计框架，可应用于非正态数据，如分类和计数数据。GLM 不再假设因变量为正态分布，而是要求它属于指数分布族，如二项分布、伽玛分布、泊松分布等。R语言通过glm函数实现GLM的拟合，其中包含Logistic回归等模型。
二项分布：二项分布是Logistic回归的基础。它描述了n次独立伯努利试验中，特定事件发生的次数的概率。伯努利试验有三个关键特征：两次结果中只有一种；每次试验事件发生的概率相同；试验间独立。抛硬币是一个典型的伯努利试验例子，正反面出现的概率为0.5。假设某人投篮命中率为0.3，总投篮次，计算至少投中2次的概率，可以通过二项分布公式计算。此外，二项分布在实际场景如工厂抽检零件合格率时，提供了计算接受概率的工具，直观展示了使用者风险和生产者风险。
Logistic回归：Logistic回归是用于二值型输出（0或1）的分类模型，旨在预测事件发生的概率。当因变量为连续变量时，线性回归适用于拟合；但若因变量为分类变量，线性回归不适用。通过使用Logistic函数，将连续变量转换为概率值（范围在0到1之间），并使用Logit变换（对数概率比）进行线性回归分析。最大似然法用于估计模型参数。Logistic回归的目标是建立一个决策边界，将不同类别样本分开。
实例分析：以AER包中的Affairs数据为例，数据收集了名被试的9个变量，包括婚内出轨次数及性别、年龄等。通过数据预处理，将婚外情数据转换为二值变量。使用Logistic回归模型进行拟合，并分析各个自变量对婚外情发生概率的影响。结果表明，性别、是否有孩子、教育年限及职业等因素对婚外情的发生影响不显著，因此可以简化模型以提高解释性和预测能力。
广义线性模型提供了一种灵活且强大的工具，用于分析非正态数据。Logistic回归作为GLM的一种，尤其适用于二值输出分类问题，如预测事件发生的可能性。通过实例分析，我们可以深入了解不同自变量如何影响特定事件发生的概率，为决策制定提供数据支持。
医学研究常用的Logistic回归，你用对了吗
1、Logistic回归的介绍
1.1 概念和适用范围
Logistic回归（逻辑回归）是一种统计方法，主要用于预测二分类结果，称为因变量，可以是某疾病是否复发、是否死亡、是否再入院等。逻辑回归的基本思想是使用逻辑函数（通常是Sigmoid函数）将线性回归模型的输出转换成概率。这种转换使得逻辑回归模型能够处理分类问题，尤其是二分类问题。
1.2 前提条件
Logistic回归需要满足一定的前提条件，否则结果可能是不可靠的。主要包括：
A：自变量的独立性
B：最小样本量的要求
C：连续型变量与因变量的逻辑函数的对数几率（即logit）之间存在线性关系
D：自变量之间无多重共线性
E：不存在极端值或离群点
2、Logistic回归的R语言实操
2.1 准备数据
2.2 单因素Logistic回归
2.3 多因素Logistic回归
2.4 列线图
3、总结与展望
