使用R语言的epiDisplay包中的idr

101 篇文章

已下架不支持订阅

本文介绍了如何使用R语言的epiDisplay包中的idr.display函数来分析负项分布回归模型,该函数适用于二分类数据,尤其在研究罕见事件的影响时。内容包括安装epiDisplay包、加载包、拟合模型和获取汇总统计信息的步骤,展示了使用示例代码和解释。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

使用R语言的epiDisplay包中的idr.display函数可以获取负项分布回归模型的汇总统计信息。负项分布回归模型是一种针对二分类数据的统计模型,常用于分析风险因素对罕见事件发生的影响。本文将介绍如何使用idr.display函数,并附上相应的源代码。

首先,确保已经安装了epiDisplay包。可以使用以下代码安装epiDisplay包:

install.packages("epiDisplay")

安装完毕后,可以加载epiDisplay包:

library(epiDisplay)

接下来,我们可以使用idr.display函数来拟合负项分布回归模型并获取汇总统计信息。下面是一个示例数据集的代码:

# 示例数据集
data <- data.frame(
  outcome = c(0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1),  # 因变量,二分类数据
  exposure = c(10, 5, 3, 8, 6, 4, 7, 9, 2, 1),  # 自变量,连续数据
  covariate1 = c(25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70),  # 协变量1,连续数据
  cova

已下架不支持订阅

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值