18篇文章带你深入浅出了解亚组交互作用（p for Interaction）及可视化分析

交互作用效应(p for Interaction)在SCI文章中可以算是一个必杀技，几乎在高分的SCI中必出现，因为把人群分为亚组后再进行统计可以增强文章结果的可靠性，进行可视化后可以清晰的表明变量之间的关系。不仅如此，交互作用还可以使用来进行数据挖掘。

本公众号陆陆续续写了多篇文章，带您由浅入深了解亚组交互作用（p for Interaction）的可视化分析。

1.使用SPSS做出亚组分析的交互作用效应(p for Interaction)

手把手教你使用SPSS做出亚组分析的交互作用效应(p for Interaction)

在这里插入图片描述
2. SPSS联合Excel进行logistic回归亚组交互效应（交互作用）的可视化分析，不用代码操作也能做出交互效应图

SPSS联合Excel进行logistic回归亚组交互效应（交互作用）的可视化分析

在这里插入图片描述
3.使用R语言绘制高分SCI交互效应的表格

手把手教你使用R语言做出一篇20分SCI文章的交互效应表(p for Interaction)

在这里插入图片描述
4.使用R语言绘制交互交互效应森林图

手把手教你使用R语言绘制交互效应的森林图

在这里插入图片描述
5.使用visreg包快速进行R语言logistic回归交互项的可视化分析

R语言logistic回归交互项的可视化分析

6.手动进行R语言logistic回归交互项的可视化分析，这样更加灵活，操作性更加大

R语言logistic回归交互项（交互作用）的可视化分析2

在这里插入图片描述
7.使用visreg包快速进行R语言cox回归和连续变量的交互分析

R语言基于visreg 包COX回归和连续变量交互效应（交互作用）的可视化分析

在这里插入图片描述

8.stata行logistic回归交互项（交互作用）的可视化分析

stata行logistic回归交互项（交互作用）的可视化分析(1)

在这里插入图片描述
9.forestploter包绘制单组和多组的亚组交互森林图

R语言使用forestploter包绘制单组及双组森林图（2）（附有超详细备注）

在这里插入图片描述
10. R语言forestplot包绘制亚组森林图

R语言forestplot包绘制森林图

在这里插入图片描述
11.介绍一些空气环境污染方面的应用，亚组分析的可视化应用

R语言广义可加模型在空气环境污染方面的应用(1)

在这里插入图片描述
12.应粉丝要求，空气污染分类亚组间的比较

R语言dlnm包在时间序列空气污染数据的分布滞后线性和非线性模型对分类变量预测绘图

在这里插入图片描述
13.R语言手动计算亚组交互效应表

R语言手动进行交互效应表

在这里插入图片描述
14.编写亚组交互函数，可以一键生存亚组分析交互效应表并绘制森林图，目前已经更新到1.8版本

scitb5函数1.7版本（交互效应函数P for interaction）发布----用于一键生成交互效应表、森林图

在这里插入图片描述
15.应粉丝要求。编写NHANES亚组交互函数，可以一键生存亚组分析交互效应表并绘制森林图，目前已经更新到1.7版本

代码+视频NHANES数据(复杂调查数据)亚组交互函数1.6（P for interaction）发布-用于一键生成交互效应表

在这里插入图片描述
16.介绍相加交互效应模型

R语言应用interactionR包进行亚组相加交互作用分析

在这里插入图片描述
17.应粉丝要求，介绍多分类的亚组相加模型交互分析

两种方法手把手教你R语言多分类变量亚组相加交互模型分析

在这里插入图片描述
18.多个R语言视频介绍亚组交互操作，这样更加例会更加深刻

代码+视频，R语言logistic回归交互项（交互作用）的可视化分析

代码+视频，R语言forestploter包优雅的绘制孟德尔随机化研究森林图

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.rhkb.cn/news/308330.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

HTML5学习记录

HTML5学习记录

简介 超文本标记语言&#xff08;HyperText Markup Language&#xff0c;简称HTML&#xff09;&#xff0c;是一种用于创建网页的标准标记语言。 编辑器 下载传送门https://code.visualstudio.com/ 下载编辑器插件 标题 标题通过 <h1> - <h6> 标签进行定义。 …
阅读更多...
【C++学习】C++11新特性(第一节)

【C++学习】C++11新特性(第一节)

文章目录 ♫一.文章前言♫二.C11新特性♫一.统一的列表初始化♫二.std::initializer_list♫三.声明♫四.decltype关键字♫五.nullptr♫六.新增加容器---静态数组array、forward_list以及unordered系列♫6.1unordered_map与unoredered_set♫6.2array♫6.3 forward_list&#xff…
阅读更多...
深度学习体系结构——CNN, RNN, GAN, Transformers, Encoder-Decoder Architectures算法原理与应用

深度学习体系结构——CNN, RNN, GAN, Transformers, Encoder-Decoder Architectures算法原理与应用

1. 卷积神经网络 卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;是一种特别适用于处理具有网格结构的数据&#xff0c;如图像和视频的人工神经网络。可以将其视作一个由多层过滤器构成的系统&#xff0c;这些过滤器能够处理图像并从中提取出有助于进行预测的有意义特征。 设想你手…
阅读更多...
计算机组成原理【CO】Ch2 数据的表示和应用

计算机组成原理【CO】Ch2 数据的表示和应用

文章目录 大纲2.1 数制与编码2.2 运算方法和运算电路2.3 浮点数的表示和运算 【※】带标志加法器OFSFZFCF计算机怎么区分有符号数无符号数? 【※】存储排列和数据类型转换数据类型大小数据类型转换 进位计数制进制转换2的次幂 各种码的基本特性无符号整数的表示和运算带符号整…
阅读更多...
（我的创作纪念日）[MySQL]数据库原理7——喵喵期末不挂科

（我的创作纪念日）[MySQL]数据库原理7——喵喵期末不挂科

希望你开心&#xff0c;希望你健康&#xff0c;希望你幸福&#xff0c;希望你点赞&#xff01; 最后的最后&#xff0c;关注喵&#xff0c;关注喵&#xff0c;关注喵&#xff0c;大大会看到更多有趣的博客哦&#xff01;&#xff01;&#xff01; 喵喵喵&#xff0c;你对我真的…
阅读更多...
50+ Midjourney 美食相关提示词，看了别流口水哦

50+ Midjourney 美食相关提示词，看了别流口水哦

Midjourney 是一个无限的创意宝藏。通过对提示词的精挑细选&#xff0c;我们就可以从这个宝藏里面挖掘无数的美食创意。有些效果令人惊叹&#xff0c;甚至无法在现实世界中复刻。本文不只是罗列 50 多个提示词&#xff0c;而是对它们进行分门别类&#xff0c;并附上图片。相信你…
阅读更多...
ELK、ELKF企业级日志分析系统介绍

ELK、ELKF企业级日志分析系统介绍

前言 随着企业级应用系统日益复杂&#xff0c;随之产生的海量日志数据。传统的日志管理和分析手段&#xff0c;难以做到高效检索、实时监控以及深度挖掘潜在价值。在此背景下&#xff0c;ELK日志分析系统应运而生。"Elastic" 是指 Elastic 公司所提供的一系列与搜索…
阅读更多...
C++（3） —— 核心编程

C++（3） —— 核心编程

一、内存区分模型 1.1 程序运行前 #include<iostream> using namespace std;// 全局变量 int g_a 10; int g_b 20;// const修饰的全局变量&#xff0c;全局常量 const int c_g_a 10; const int c_g_b 20;int main() {// 全局区// 全局变量、静态变量、常量// 创建普通…
阅读更多...
采集某新闻网资讯网站保存PDF

采集某新闻网资讯网站保存PDF

网址&#xff1a;融资总额近3亿美元、药明康德押注&#xff0c;这家抗衰老明星公司有何过人之处-36氪 想要抓取文章内容&#xff0c;但是找不到啊&#xff0c;可能是文字格式的问题&#xff0c;也可能文章内容进行了加密。 在元素中查看&#xff0c;window.initialState返回的就…
阅读更多...
【Unity+Python】如何通过Socket进行通信

【Unity+Python】如何通过Socket进行通信

1、Unity端创建名为UnityClient.cs脚本代码(客户端)&#xff1a; 注意&#xff1a;unity的规则中类&#xff0c;名和脚本文件名需要相同。 using System.Net.Sockets; using System.Text; using UnityEngine;public class UnityClient : MonoBehaviour {TcpClient client;Netw…
阅读更多...
CSS核心样式-02-盒模型属性及扩展应用

CSS核心样式-02-盒模型属性及扩展应用

目录 三、盒模型属性 常见盒模型区域 盒模型图 盒模型五大属性 1. 宽度 width 2. 高度 height 3. 内边距 padding 四值法 三值法 二值法 单值法 案例 4. 边框 border 按照属性值的类型划分为三个单一属性 ①线宽 border-width ②线型 border-style ③边框颜色 bo…
阅读更多...
软考高级架构师：随机函数模型

软考高级架构师：随机函数模型

一、AI 讲解 随机函数模型是理解各种随机过程和算法的一个重要概念&#xff0c;在软件工程、算法设计以及系统分析中有着广泛的应用。简而言之&#xff0c;随机函数模型是一种用于描述具有随机性的系统或过程的数学模型&#xff0c;它能够帮助我们预测和分析在不确定性下的系统…
阅读更多...
基于java+springboot+vue实现的智能停车计费系统（文末源码+Lw+ppt）23-30

基于java+springboot+vue实现的智能停车计费系统（文末源码+Lw+ppt）23-30

摘 要 随着人们生活水平的高速发展&#xff0c;智能停车计费信息管理方面在近年来呈直线上升&#xff0c;人们也了解到智能停车计费的实用性&#xff0c;因此智能停车计费的管理也逐年递增&#xff0c;智能停车计费信息的增加加大了在管理上的工作难度。为了能更好的维护智能…
阅读更多...
MySQL基础入门上篇

MySQL基础入门上篇

MySQL基础 介绍 mysql -uroot -p -h127.0.0.1 -P3306项目设计 具备数据库一定的设计能力和操作数据的能力。 数据库设计DDL 定义 操作 显示所有数据库 show databases;创建数据库 create database db02;数据库名唯一&#xff0c;不能重复。 查询是否创建成功 加入一些…
阅读更多...
学习基于pytorch的VGG图像分类 day5

学习基于pytorch的VGG图像分类 day5

注&#xff1a;本系列博客在于汇总CSDN的精华帖&#xff0c;类似自用笔记&#xff0c;不做学习交流&#xff0c;方便以后的复习回顾&#xff0c;博文中的引用都注明出处&#xff0c;并点赞收藏原博主. 目录 VGG的数据集处理 1.数据的分类 2.对数据集的处理 VGG的分类标签设置 …
阅读更多...
spring boot集成logback到mysql 8

spring boot集成logback到mysql 8

spring boot集成logback到mysql 8 依赖数据库准备创建log日志用户&#xff0c;并创建数据库执行建表sql 配置文件bugbug 1&#xff1a;Failed to instantiate type ch.qos.logback.classic.db.DBAppenderbug信息&#xff1a;解决&#xff1a; bug2: DBAppender cannot function…
阅读更多...
设计模式-代理模式（Proxy）

设计模式-代理模式（Proxy）

1. 概念 代理模式&#xff08;Proxy Pattern&#xff09;是程序设计中的一种结构型设计模式。它为一个对象提供一个代理对象&#xff0c;并由代理对象控制对该对象的访问。 2. 原理结构图 抽象角色&#xff08;Subject&#xff09;&#xff1a;这是一个接口或抽象类&#xff0…
阅读更多...
AIGC专栏10——EasyAnimate 一个新的类SORA文生视频模型 轻松文生视频

AIGC专栏10——EasyAnimate 一个新的类SORA文生视频模型 轻松文生视频

AIGC专栏10——EasyAnimate 一个新的类SORA文生视频模型 &#x1f4fa;轻松文生视频 学习前言源码下载地址技术原理储备&#xff08;DIT/Lora/Motion Module&#xff09;什么是Diffusion Transformer (DiT)LoraMotion Module EasyAnimate简介EasyAnimate原理界面展示快速启动云…
阅读更多...
主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之ConvNext | 全新的纯卷积模型

主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之ConvNext | 全新的纯卷积模型

前言：Hello大家好，我是小哥谈。2022年，Facebook AI Research和UC Berkeley一起发表了一篇文章A ConvNet for the 2020s，在文章中提出了ConvNeXt纯卷积神经网络，它对标的是2021年非常火的Swin Transformer，通过一系列实验比对，在相同的FLOPs下，ConvNeXt相比Swin Transfo…
阅读更多...
软考系规第2章思维导图，软硬件网络和次新技术大杂烩

软考系规第2章思维导图，软硬件网络和次新技术大杂烩

虽然目前系统规划与管理师的教程是否改版存在不确定性&#xff0c;但是不影响咱们先概要了解当前的教程&#xff0c;使用思维导图的方式粗读教程。 为了帮助你更好的学习系规教程&#xff0c;降低系规教程阅读门槛&#xff0c;指尖疯特发起了教程伴读活动&#xff0c;通过伴读脑…
阅读更多...
最新文章
推荐文章

Copyright @ 2022~2023