R语言-Survival analysis（生存分析）

最新推荐文章于 2024-07-09 08:42:09 发布
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#R #生存分析 #Surv()函数 #survfit()函数 #survdiff()函数

博客主要围绕R语言中的生存分析展开，提及了Surv()、survfit()、survdiff()等相关函数，这些函数在生存分析中具有重要作用，可用于处理和分析生存数据。
R语言应用于生存分析
2301_79325339的博客
08-30 173
在上述示例中，我们使用survdiff函数进行生存曲线的log-rank检验，其中group表示我们希望比较的分组变量。在上述示例中，我们使用survdiff函数进行生存曲线的log-rank检验，其中group表示我们希望比较的分组变量。在上述示例中，time列表示观察时间点，event列表示在该时间点事件是否发生（1表示事件发生，0表示事件未发生）。在上述示例中，time列表示观察时间点，event列表示在该时间点事件是否发生（1表示事件发生，0表示事件未发生）。R语言应用于生存分析。
R语言生存分析模型简介及survival包实现：基于survival包lung数据集
DevScribe的博客
08-25 769
生存分析是一种用于研究时间至事件发生的统计方法，可以评估事件发生的概率和时间相关因素的影响。本文将介绍生存分析模型的基本概念，并演示如何使用survival包在R语言中进行生存分析建模，以lung数据集为例。生存分析是一种用于研究时间至事件发生的统计方法，可以评估事件发生的概率和时间相关因素的影响。生存曲线（survival curve）是生存函数的图形表示，反映了随时间变化的生存概率。生存曲线（survival curve）是生存函数的图形表示，反映了随时间变化的生存概率。
Survival Analysis in R
10-22
生存分析介绍，R软件实现，实验数据库可以获得。初学者十分实用。
survival analysis 生存分析与R 语言示例 入门篇
weixin_33877885的博客
03-16 1267
原创博客，未经允许，不得转载。 生存分析，survival analysis，顾名思义是用来研究个体的存活概率与时间的关系。例如研究病人感染了病毒后，多长时间会死亡；工作的机器多长时间会发生崩溃等。 这里“个体的存活”可以推广抽象成某些关注的事件。 所以SA就成了研究某一事件与它的发生时间的联系的方法。这个方法广泛的用在医学、生物学等学科上，近年来也越来越多人用在互联网数据挖掘中，例如用sur...
【R语言】用R写for循环批量绘制生存曲线，肠子都悔青了
Senoh的博客
09-16 2967
for循环批量做生存分析真的很简单，直接释放双手
scikit-survival：基于scikit-learn的生存分析
02-04
3. **基于深度学习的生存分析（Deep Learning for Survival Analysis）**：`scikit-survival`还提供了基于神经网络的生存分析模型，如`DeepSurv`，它是一个基于深度学习的Cox比例风险模型。 **四、模型训练与评估**...
Machine-Learning-in-Survival-Analysis:生存分析中机器学习方法的仿真研究
04-10
生存分析中机器学习方法的仿真研究 在Weibull分布下或具有复杂基线风险（转折点）的情况下模拟生存时间，其中协变量对风险的线性或线性和非线性影响以及审查水平的变化。 将模拟数据集分为训练和测试数据集。 适合...
r语言npsurv_R语言-Survival analysis（生存分析）
weixin_39951419的博客
12-20 844
生存分析是研究生存时间的分布规律，以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计分析方法其主要应用领域：Cancer studies for patients survival time analyses(临床癌症上病人生存分析)Sociology for “event-history analysis”(我也不懂)engineering for “failure-time analysis”(类似于机...
r语言Isfit_R语言-Survival analysis（生存分析）
weixin_35600177的博客
12-30 1914
整理下最近看的生存分析的资料生存分析是研究生存时间的分布规律，以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计分析方法其主要应用领域：Cancer studies for patients survival time analyses(临床癌症上病人生存分析)Sociology for "event-history analysis"(我也不懂)engineering for "failure-time ...
R语言生存分析（Survival Analysis）并可视化实战：R构建生存分析（survival analysis）模型示例
最新发布
statistics+insight+vista+power
07-09 434
R语言生存分析（Survival Analysis）并可视化实战：R构建生存分析（survival analysis）模型示例
matlab拟合差值代码-RTsurvival:一组R函数可对React时间（RT）数据进行生存分析
05-27
matlab拟合差值代码生存 一组R函数可对React时间（RT）数据执行生存分析。 Origianl MATLAB例程 该软件包是和在中开发的MATLAB例程的修改和R端口。 原始的MATLAB例程是Reingold＆Sheridan（2014）中补充材料的一部分，并在 当前的R包 该程序包实现以下例程： surv.mean ，该平均值是根据有多个参与者的两个条件实验计算RT数据的平均生存曲线（或差异曲线）的平均值。 执行发散点分析的DPA.orig在Reingold，Reichle，Glaholt和Sheridan（2012）中引入。 DPA.ci估计了发散点及其置信区间，因此可以评估实验条件之间差异的显着性。 DPA.ip ，它为每个参与者估计各自的特定分歧点。 以上所有例程均带有关联的plot功能，可轻松进行绘图。 安装 要从GitHub安装RTsurvival软件包，请先安装devtools，然后运行 devtools :: install_github( " matsukik/RTsurvival " ) 例子 加载并检查数据 首先，加载库和样本数据： library( R
MATLAB中 基于生存分析的动态频谱分配算法_代码_下载
06-06
MATLAB中 基于生存分析的动态频谱分配算法_代码_下载
典型相关分析matlab实现代码-TCGA-Survival:TCGA生存
05-20
典型相关分析matlab实现代码提取TCGA数据以进行生存分析的脚本。 有关与癌症有关的更多说明，请参见 资料说明 可通过，获取公开数据。 首先，安装BiocManager::install("CNTools") ，克隆存储库git clone https://github.com/zhandong/TCGA2STAT ，然后从源代码install.packages("TCGA2STAT_1.2.tar.gz", repos = NULL, type = "source") 资料准备 首先，使用misc/TCGA_preprocessing.R脚本在本地获取数据。 在本地计算机上创建一个文件夹 使用下载的数据的存储路径更改data_dir变量 逐行运行文件或获取文件 默认情况下，将下载所有癌症的RNA-seq数据并将其另存为*.rda文件 在所有其他脚本中，将data_dir变量更改为存储下载的数据的路径 分析实例 。 与已发布的相比， ， ， 分析脚本 在所有其他脚本中，“更改路径”用于存储下载的数据，“ data_dir变量 CELLX_analysis.Rmd所有TCGA癌症中所
如何清空matlab的代码-MatSurv:MATLAB中的生存分析
05-21
如何清空matlab的代码MatSurv MatSurv是用于MATLAB（版本2016b及更高版本）的简单生存分析功能，可创建带有风险表的KM图。 还计算了生存统计数据，例如对数秩p值和危险比（HR）。 对数秩检验已经过评估，得出与SAS和R相同的结果。使用输入参数可以轻松更改KM图的样式。 不需要或不需要其他工具箱。 MatSurv的灵感来自于。 一般用法是： [p, fh, stats] = MatSurv(TimeVar, EventVar, GroupVar, ' param ' , value, …) 目录 为什么选择Morrv MatSurv允许MATLAB用户使用风险表创建KM图，还可以在两个或多个组之间执行对数秩测试。 事件是例如死亡，疾病复发或新的转移性肿瘤。 如果在研究期间这些事件均未发生，则事件发生的时间未知，这一点称为审查。 风险表描述在特定时间点仍处于“风险”状态的患者数量。 MatSurv还提供了KM-plots的细粒度定制，使其适用于出版物。 MatSurv有望使喜欢MATLAB而不是R的生物信息学家（和其他专业人员）的生活变得更轻松。 引用MatSur
生物医学数据分析及其MATLAB的实现
03-19
上传文档中，包含了生物医学数据分析文档及其使用MATLAB的实现
生存分析(survival analysis)
weixin_34242658的博客
12-06 5855
一、生存分析(survival analysis)的定义　　生存分析：对一个或多个非负随机变量进行统计推断，研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。 　　生存分析：既考虑结果又考虑生存时间的一种统计方法，并可充分利用截尾数据所提供的不完全信息，对生存时间的分布特征进行描述，对影响生存时间的主要因素进行分析。　　生存分析不同于其它多因素分析的主要区别点：生存分析考虑了每个观测出现某一结局...
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】生存曲线(补充篇)
qq_36130719的博客
05-19 3567
在日常科研中，我们经常见到生存分析（Survival Analysis）与生存曲线分析，二者常用于研究患者预后的临床试验与生物标志物模型分析。生存分析（Survival Analysis）是一种探索生存结局和时间数据关系以及规律的统计方法，这里的生存既可以指存活，也可以指研究者所关心的阳性事件。而生存曲线则是生存分析数据的可视化体现，在各个研究领域的应用也十分广泛，接下来我们一起学习如何使用Graphpad Prism绘制生存曲线。
R语言使用survival包的Surv函数创建生存对象并进行结果解读
statistics+insight+vista+power
05-22 1866
R语言使用survival包的Surv函数创建生存对象并进行结果解读
matlab 生存分析,如何保证自己的生存分析结果图有意义
weixin_42355387的博客
03-25 1217
介绍一般来说，我们做生存分析，会有(P<0.05)和(P>0.05)两种结果。KM plot在生物医学中很常见，主要用来做预后分析，比如可以根据表达量把病人分成两组，然后比较哪组病人预后好，进而可以得出基因表达量高低与病人预后好坏相关性的结论。画KM plot时，有时候会比较纠结怎样对病人进行分组，如何来设置分组的cutoff。一般来说常见的几种设置cutoff值得思路如下：1：大多数...
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