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广义估计方程(GEE)-stata教程
前两节课我们主要学习了“K-M曲线和Log-Rank检验”以及“Cox回归和PH假定检验”,小伙伴们都学习过了吗?本节课我们来学习“广义估计方程(GEE)”。为什么需要纵向数据分析?为什么需要用GEE?如何在Stata中实现GEE?...都
发表于2018-09-15
分类数据和连续数据-R语言教程
前两节课程主要讲述了“数据整理”:数据概览和查看数据细节,查看缺失值及数据总结,小伙伴们都掌握了吗?本节课程我们来讲述以下内容:分类数据和连续数据的基本概念,如何查看这两部分数据的基本内容,以及如何简单处理与更改这两部分数据。
发表于2018-09-12
Cox回归和比例风险(PH)假定的检验-stata教程
上节课我们通过4步详解了“K-M曲线和Log-Rank检验”,这节课我们一起来学习Cox回归和比例风险(PH)假定的检验,均包括窗口菜单操作和代码操作。如果不满足PH假定,又该怎么办呢?从视频中寻找思路吧。
发表于2018-09-07
查看缺失值及数据总结-R语言教程
上节课以及本节课程,我们聚焦在“数据整理”,上节课我们介绍了前半部分R语言“数据概览和查看数据细节”,这节课我们把后半部分讲完:查看是否存在缺失值;以及数据的总结。
发表于2018-09-05
K-M曲线绘制和Log-Rank检验-stata教程
上节课程我们一起学习了包括线性回归、Logistic回归、泊松回归、Log-Binomial回归在内的“广义线性模型”,不知道小伙伴们是不是都完全消化了~ 本节课程,我们将通过4步,来详解很多人都关注的“K-M曲线和Log-Rank检验”:
发表于2018-08-31
数据概览及查看数据细节-R语言教程
上一节R课程,我们介绍了“数据的读入和保存”,小伙伴们都已经掌握了吧~留的课后小习题,有尝试过做一下吗?接下来两节课程,我们主要讲一讲“数据整理”,包括:数据概览,如查看数据的基本格式与行列数;查看数据细节,如查看单行/列数据的格式与内容;
发表于2018-08-29
广义线性模型-stata教程
上节课程我们讲述了“二分类Logistic回归”,还没看过视频的伙伴,赶快去了解下吧!本节课我们来详细讲讲“广义线性模型(Generalized linear model)”,聊一聊线性回归、Logistic回归、泊松回归、Log-bino
发表于2018-08-24
数据的读入和保存-R语言教程
上两期课程我们分别介绍了“数据的基本类型”和“数据的提取”等基本知识,小伙伴们掌握的怎么样?本节课,我们接着讲“数据的读入和保存”,包括:路径的识别与更改;Excel文件、txt 文件、CSV文件的读取;如何保存为rds文件。
发表于2018-08-22
二分类Logistic回归-stata教程
前两节课程,我们主要介绍了线性回归:简单线性回归和多元线性回归,小伙伴们都会了吗?这节课我们来介绍一下大家经常用到的二分类Logistic回归:什么时候该用Logistic回归?做Logistic回归之前需要验证数据是否满足哪些条件?如何使
发表于2018-08-17
数据的基本运算与数据提取-R语言教程
上节R课程我们讲述了“R语言基本知识(一): 数据的基本类型和保存形式”。在课后我们还留了个小作业,大家有没有思考答案呢?忘记了的同学,点击上节课的链接再回顾一下吧~~本节“R语言基本知识(二): 基本运算与数据提取”中,我们将先公布上节课
发表于2018-08-15
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