R教程:超详细的Cox回归操作步骤

结果显示,coef为正数,表明随着协变量的增加,结局事件发生的风险增加(反之,如果水平为负数,则说明随着自变量水平的增加,结局事件发生的风险降低);exp(coef)为2.721,即HR=2.72;lower.95和upper.95分别为2.366和3.129,即HR的95%置信区间为(2.37,3.13);z为Wald检验的统计量,Pr(>|z|)<2e-16(2×10-16),即Wal...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例

这个例子比较两组数据,检验它们的均值是否有显著差异。6.置信区间计算均值的置信区间:7.线性回归使用sklearn进行简单线性回归:fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX=np.random.rand(100,1)y=2*X+1+np.random.randn(100,1)*0....

统计学最重要的10个概念【附Pyhon代码解析】|方差|平均值|正态...

输出结果:组1:[5,7,5,3,5,3,3,9]组2:[8,1,4,6,6,4,1,2]t统计量:0.5389739816775366p值:0.5981762652904399p值大于0.05,表示两组数据的均值差异不具有统计学显著性。8.置信区间置信区间提供对总体参数的估计范围,通常使用95%置信区间。它表示如果重复抽样多次,有95%的...

R语言临床预测模型:分层构建COX生存回归模型STRATIFIED COX MODEL...

也就是说cl.cluster和Status的交互作用对生存时间没有显著影响。从回归迭代的结果来看简洁模型更好。构建一个stratifiedCoxmodel.由于PH假设在cl.cluster的时候不成立,因此在接下来的模型中需要控制这个变量##n=223,numberofevents=36##coefexp(coef)se(coef)zPr(>|z|)##Status0.54...

手把手R教程:建立非线性回归预测模型

分段回归结果显示,软件自动将模型分成了两段,拐点为dosage=32.534,残差标准误为124.9,调整R2为0.7499,两个指标较曲线模型得到了进一步提升。#查看拟合效果plot(dosage,urine,pch=1,cex=1.5)abline(a=coef(model.lm)[1],b=coef(model.lm)[2],col="red",lwd=2.5)...

如何建立非线性回归预测模型

分段回归结果显示,软件自动将模型分成了两段,拐点为dosage=32.534,残差标准误为124.9,调整R2为0.7499,两个指标较曲线模型得到了进一步提升(www.e993.com)2024年11月28日。#查看拟合效果plot(dosage,urine,pch=1,cex=1.5)abline(a=coef(model.lm)[1],b=coef(model.lm)[2],col="red",lwd=2.5)...

【中金固收·固收+】久期测算的探索:细节处理与Python实践

而在上面的回归中,我们需要一个比较长的时间窗口(我们选用的55个交易日,为斐波那契数列中的一个值),与真实情况相比存在比较明显的时滞。这里我们需要用“有效波动比”来矫正,以反映近期信息。这个方法不难理解,即用前一步产生的回归结果,把“净值涨跌-alpha”看做最优指数和备选指数的组合(称作拟合组合)。然后用...