brucexia的专栏

除了上述常见的字符串操作外，stringr包中也包含其他用于字符处理的函数，例如str_to_lower()和str_to_upper()函数用于字符串大小写的转换，str_squish()函数用于删除多余的空格，str_sort()和str_order()函数用于字符向量排序。str_replace()、str_replace_all()和str_replace_na()函数可以替换字符串中的部分字符。str_split()和str_split_fixed()函数可以实现字符串的拆分。

以下是关于R语言函数的简要介绍。定义函数：在R语言中，可以使用function关键字来定义函数，并为函数命名。函数通常由参数列表、函数体和返回值组成。参数传递：函数可以接收零个或多个参数作为输入，并在函数体中对这些参数进行处理。参数可以是任何数据类型，比如数值、字符、向量、数据框等。返回值：函数可以通过return语句返回一个或多个结果。如果没有明确指定返回值，函数会返回最后一个表达式的值作为输出。调用函数：要调用一个函数，只需使用函数名以及所需的参数。

当我们要访问数据框中的元素时，可以使用$符号或[row,col]的方式。通过结合数据框和其他R语言的数据分析工具，医学工作者可以更快速地从大量的医学数据中提取有用信息，为医学研究和临床实践提供支持。在医学领域中，R语言的数据框（data frame）是一种非常常用的数据结构，用于存储和处理医学数据。数据框中可以包含多种类型的数据，如患者姓名、年龄、性别、体重、症状、诊断结果等信息，便于医学研究人员对数据进行整理、分析和可视化。合并的前提是，cbind(a, c)中的矩阵a与矩阵c的行数必须相同。

其次，可以使用[index1, index2, index3…例如，可以使用patient_data[2,2,2]或patient_data[Patient2, Diastolic, Visit2]来访问2号病人第二次访问的舒张压数值。在R语言中，数组（array）是一种多维的数据结构，用于存储相同类型的数据。与前面介绍的向量（一维数组）和矩阵（二维数组）不同，数组可以是三维、四维甚至更高维的数据集合。在医学应用中，数组可以用于存储多维医学数据，例如多组患者的生理指标、生物标记物数据、医学影像像素值等。

矩阵是一个二维数组，矩阵中的元素都具有相同的类型（数值型、字符型或逻辑型）。矩阵是一种特殊的向量，包含两个附加的属性：行数和列数。矩阵有一个dim属性，内容是一个包含两个元素的向量，分别为矩阵的行数和列数。matrix()函数把矩阵元素以一个向量的形式输入，用nrow和ncol规定行数和列数。使用colnames()函数可以给矩阵中的每列命名，使用rownames()函数可以给矩阵中的每行命名。代码运行结果如图2-3所示，成功创建了一个包含3个病人身高和体重数据的矩阵。代码运行结果如图2-4所示。

在R语言中，数据结构是非常关键的部分，它提供了多种内置的数据结构类型，如向量、列表、矩阵、数据框等。这些数据结构的选择取决于我们要处理的数据类型以及所需进行的操作。掌握不同类型的数据结构，可以帮助我们更有效地分析和处理数据，编写出高效、清晰的R代码。本节将介绍R语言中常用的数据结构，包括它们的特点、用法和示例。通过学习这些数据结构，读者将能更好地利用R语言进行数据分析和建模工作。

在分析公共卫生数据时，数据来源和数据格式多种多样，如文本数据、Excel数据、SPSS数据以及SAS数据等。在R语言中，数据的读取和写入是数据分析处理的重要环节。R语言提供了多种方法来读取和写入不同格式的数据，包括文本文件、Excel文件、SAS数据文件等。本节将介绍常用的数据读写方法。

具体属性包括：怀孕次数（Pregnancies）、血糖浓度（Glucose）、年龄（Age）、血压（BloodPressure）、肱三头肌皮脂厚度（SkinThickness）、胰岛素含量（Insulin）、身体质量指数（BMI）、糖尿病遗传系数（DiabetesPedigreeFunction）和结果（OutCome，1代表患糖尿病，0代表未患糖尿病）。R语言的caret机器学习包对于想要精通机器学习的人来说是必不可少的，它涵盖了数据预处理、数据分割、特征选择、模型训练和调参以及强大的可视化等方面。

在分析公共卫生数据时，数据来源和数据格式多种多样，如文本数据、Excel数据、SPSS数据以及SAS数据等。在R语言中，数据的读取和写入是数据分析处理的重要环节。R语言提供了多种方法来读取和写入不同格式的数据，包括文本文件、Excel文件、SAS数据文件等。本节将介绍常用的数据读写方法。

上一节介绍了简单线性回归分析，本节将介绍高级回归分析，包括多重线性回归和logistic回归及其实战。

公共医学数据库的应用越来越广泛，利用这些数据库进行论文写作可以显著减少研究成本和时间。《R语言医学数据分析实践》以公共医学数据为例，讲解如何使用R语言进行数据挖掘和统计分析。《R语言医学数据分析实践》通过大量精选的实例，对统计分析方法进行了深入浅出的介绍，旨在帮助读者解决医学数据分析中遇到的实际问题。《R语言医学数据分析实践》配套提供示例源码、PPT课件、作者微信群答疑服务。

R语言是一门解释型语言，虽然R语言的原生编辑器也可以编写R脚本，但通常我们使用功能更强大、界面更美观的RStudio，它是最受欢迎的R语言集成开发环境（Integrated Development Environment，简介IDE）。安装完成后，双击打开R的原生界面，在交互式的命令窗口输入代码进行测试，例如输入print("Hello, world")，然后按回车键，结果如图1-5所示。R和RStudio的区别，可以一句话概括为：R是R语言自带的解释器，而RStudio是R的一个集成开发环境。

经典统计分析包括了许多常用的统计方法和技术，用于数据的描述、推断和建模。本节将介绍经典统计分析方法（包括t检验、方差分析、卡方检验、线性回归）在R语言中的实现。