看你的目的啊
疾病負擔研究（GBD）-如何優(yōu)雅的展示發(fā)病率數(shù)據(jù)如需要加入GBD數(shù)據(jù)交流群，請加小編微信“Endoscopy_1991”,小編拉你進群 本文是GBD的第三篇推文，今天我們就以已經(jīng)發(fā)表的高分GBD文章來看下如何展...
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疾病負擔研究（GBD）——如何使用BAPC包預測疾病負擔這次是GBD數(shù)據(jù)庫的第15篇推文， 這一期，我們將介紹GBD數(shù)據(jù)庫的第2個預測包——BAPC. 關于數(shù)據(jù)準備，大家可以參考第14篇推文，包括年齡結構數(shù)據(jù)以及人口數(shù)據(jù)都可以下載...
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疾病負擔研究（GBD）——如何使用網(wǎng)頁版APC模型本篇是GBD相關的第12篇推文 這次，我們講解Age-Period-Cohort（年齡-時期-隊列模型，APC模型）分析方法以及在GBD數(shù)據(jù)庫上的運用。 在講解APC模型在G...
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疾病負擔研究（GBD）——如何使用R語言版APC模型Nordpred預測疾病負擔這次是GBD數(shù)據(jù)庫的第14篇推文， 這兩期，我們將主要講解GBD數(shù)據(jù)庫的預測內容，這期主要先講解第一個預測包——Nordpred包 一、數(shù)據(jù)準備 首先我們需要下載GBD預測所...
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疾病負擔研究（GBD）——如何使用R語言版APC模型本篇是GBD相關的第13篇推文 接著上次APC模型的介紹，我們介紹了APC網(wǎng)頁版模型的使用，但網(wǎng)頁版其實的核心是用R語言來編寫的，于是我嘗試聯(lián)系APC網(wǎng)頁版模型的通訊作者，很...
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疾病負擔研究（GBD）——如何在R中調用joinpoint軟件計算AAPC本篇推文是GBD相關的第11篇推文。 接著上一節(jié)的推文，joinpoint回歸分析需要打開軟件進行操作，需要回來操作，顯得比較麻煩。今天我們介紹如何直接用R調用joinpoi...
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疾病負擔研究（GBD）——如何使用joinpoint軟件計算AAPC這次是GBD相關的第10篇推文。 后臺有朋友反應如何使用joinpoint軟件計算AAPC。這次我們將講解GBD數(shù)據(jù)計算AAPC的軟件操作過程。 首先我們需要下載好軟件，具體...
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GBD數(shù)據(jù)庫——如何繪制SDI與發(fā)病率的相關圖這篇推文是GBD系列的第8篇，我們可以看下另外一篇示例文章The global, regional, and national burden of oesophageal c...
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疾病負擔研究（GBD）——如何繪制疾病成分比這是GBD系列的第9篇推文， 今天后臺有朋友反應不知道怎么做第一篇例文《The trends in incidence of primary liver cancer cau...
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疾病負擔研究（GBD）-如何讓風險因素數(shù)據(jù)更好看這篇文章是本文的第七篇推文，介紹了前面高分示例文章里的圖形后，我們基本上可以呈現(xiàn)簡單的發(fā)病率以及死亡率數(shù)據(jù)了，接下來一般比較常規(guī)的分析還會增加關于風險因素的結果展示，我們可以...
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GBD數(shù)據(jù)庫——如何找出發(fā)病和死亡年增長類似國家如需要加入GBD數(shù)據(jù)交流群，請先加我，“Endoscopy_1991”,通過后拉你進群 關于GBD數(shù)據(jù)庫的實操視頻已經(jīng)陸續(xù)更新，如需要，大家可以關注B站的“小明學習室”。 本...
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疾病負擔研究（GBD）-如何繪制GBD相關性圖 - 草稿本篇是GBD相關的第5篇推文，接著上一次的推文，我們同樣來看那個范例文章，圖2-4是一個比較簡單的條形圖，這里我們就不展示了。我們來看看圖5中的B與C圖是如何做出來的 我們首...
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疾病負擔研究（GBD）-如何繪制全球國家發(fā)病率數(shù)據(jù)關于GBD數(shù)據(jù)庫的實操視頻已經(jīng)陸續(xù)更新，大家可以關注B站的“小明學習室”。 如需要加入GBD數(shù)據(jù)交流群，請加小編微信“Endoscopy_1991”,小編拉你進群 接著上一期...
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建模后可解釋性機器學習
可解釋性機器學習_Feature Importance、Permutation Importance、SHAP_LMY的博客的博客-CSDN博客_feature import...
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跟著Environmental Research學作圖：R語言ggplot2堆積柱形圖疊加折線圖（1）論文是 Global burden of lung cancer attributable to ambient fine particulate matter pollut...
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臨床數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、機器學習、Python/R<br><br>Github：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fjamesjin63" target="_blank">https://github.com/jamesjin63</a><br>歡迎關注我們的公眾號：EpiHub
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預測三分類變量模型的ROC介紹我們對Logistics回歸很熟悉，預測變量y為二分類變量，然后對預測結果進行評估，會用到2*2 Matrix，計算靈敏度、特異度等及ROC曲線，判斷模型預測準確性。 但是如...
