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ROC（AUC）曲线的显著性检验

R语言临床预测模型系列文章，目前已更新20+篇内容，持续更新中，欢迎订阅：临床预测模型之二分类资料ROC曲线绘制临床预测模型之生存资料的ROC曲线绘制 R语言画多时间点ROC和多指标ROC曲线...今天说一说ROC(AUC)的比较。二分类资料的ROC比较可以通过pROC包实现的，使用其中roc.test()函数可实现两个ROC 的Delong检验。...使用pROC包的aSAH数据，其中outcome列是结果变量，1代表Good，2代表Poor。...关于这几种方法的具体原理，大家可以去翻相关的论文~ roc.test只能用于两个ROC的比较，如果是多个比较，可以使用MedCalc软件，这个是和SPSS类似的软件，只要点点点即可。...生存资料ROC的比较使用timeROC包实现。

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C-statistic的显著性检验

R语言临床预测模型系列，从入门到进阶，目前已更新20+篇优秀推文，所有数据和代码均可免费获取，持续更新中，欢迎订阅。...二分类资料C-index的比较二分类资料的AUC和C-index是一样的，可以参考AUC的比较：ROC（AUC）曲线的显著性检验。...生存资料C-index的比较可以使用compareC包，专门用来比较生存资料的C-index。...两个cox模型的比较下面再多说一点两个cox模型的比较，也是很简单的，方差分析即可，使用anova()函数。我们用lung数据集进行演示。...ph.ecog + ph.karno + pat.karno ## Model 2: Surv(time, status) ~ ph.ecog + ph.karno + pat.karno ## ## L.R.

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挖掘数据内部联系：相关性分析

进一步归一化X和Y向量后，||X||=||Y||=1.相关系数即为两个向量的乘积ρX,Y=X•Y ②Spearman秩相关系数使用Pearson线性相关系数有两个局限：一是必须假设两个向量必须服从正态分布...此外，当具有协变量时（需要控制的干扰变量），可以使用ggm包中的pcor()函数计算偏相关系数，其使用方法如下： pcor(u, S) 其中u为一个向量，S为变量的协方差矩阵（可以通过函数cov()计算...相关系数检验与距离不同，相关性需要进行统计检验，假如两个变量独立，那么相关系数R应该是很接近0的，那么我们认为R是服从均值为0的正态分布，那么对于实际观测值r可以构造统计量使用t检验进行分析。...在R中p值校正可以使用p.adjust()函数，其使用方法如下所示： p.adjust(p, method=p.adjust.methods, n=length(p)) 其中p为相关检验的结果（数值向量...在某些很重要的多重或者多元显著性检验（例如差异基因和物种筛查）中，p值校正是必不可少的。

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R in action读书笔记（6）-第七章：基本统计分析（下）

你可以使用 ggm包中的pcor()函数计算偏相关系数,函数调用格式为：pcor(u,S) 其中的u是一个数值向量，前两个数值表示要计算相关系数的变量下标，其余的数值为条件变量（即要排除影响的变量）的下标...S为变量的协方差阵。 7.3.2 相关性的显著性检验可以使用cor.test()函数对单个的Pearson、Spearman和Kendall相关系数进行检验。...使用格式为：pcor.test(r,q,n) 其中的r是由pcor()函数计算得到的偏相关系数，q为要控制的变量数（以数值表示位置），n为样本大小。...psych包中的r.test()函数提供了多种实用的显著性检验方法。...此函数可用来检验：某种相关系数的显著性；两个独立相关系数的差异是否显著；两个基于一个共享变量得到的非独立相关系数的差异是否显著；两个基于完全不同的变量得到的非独立相关系数的差异是否显著。

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数学建模学习笔记（六）多元回归分析算法（matlab）

1、多元线性回归形式：回归系数的检验（1）F检验（2）r检验 matlab语言： [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)...b：回归系数点估计 bint：回归系数区间估计 r:残差 rint:置信区间 stats:用于检验的统计量，有三个数值，相关系数r^2，F值，与F对应的概率p alpha:显著性水平(缺省时为...0.05）说明：相关系数r^2越接近1，说明回归方程越显著； F越大，说明回归方程越显著与F对应的概率p显著性水平），回归模型成立画出残差及其置信区间： rcoplot(r,rint)...Jacobi矩阵 x:n*m矩阵 y:n维列向量 model:M文件定义的非线性函数 beta0:回归系数的初值非线性回归命令： nlintool(x,y,'model',beta0,alpha...) 预测和预测误差分析： [Y,DELTA]=nlpredci('model',x,beta,r,J) 求得回归函数在x处的预测值Y 预测值的显著性水平为1-alpha的置信区间（Y-DELTA,Y+

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多元回归模型

二：是对回归模型进行显著性检验； ①相关系数检验，检验线性相关程度的大小； ②F检验法（这两种检验方法可以任意选）； ③残差分析； ④对于多元回归分析还要进行因素的主次排序；如果检验结果表示此模型的显著性很差...通过查表可知，R2代表决定系数（R代表相关系数），它的值很接近与1，说明此方程是高度线性相关的； F检验值为80.9530远大于 ? ，可见，检验结果是显著的。...，对一元非线性回归，x为n维列向量model是事先用 m-文件定义的非线性函数，beta0是回归系数的初值， beta是估计出的回归系数，r是残差，j是Jacobian矩阵，它们是估计预测误差需要的数据...例3、主成份分析主成份分析主要求解特征值和特征向量，使用命令 eig()，调用格式为 [V，D] = eig(R) 其中R为X的相关系数矩阵，D为R的特征值矩阵，V为特征向量矩阵实例3：对实例1中变量进行主成份成析...(2)计算相关系数矩阵 R = corrcoef(x) (3)求特征根、特征向量 [V，D] = eig(R) 得结果： ? ? 按特征根由大到小写出各主成份第一主成份 ?

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R语言从入门到精通：Day10

函数summary()提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计。...函数pcor()的参数为一个数值向量，前两个数值表示要计算相关系数的变量下标，其余的数值为条件变量(即要排除影响的变量)的下标，参数S为变量的协方差阵。 ? 图7，偏相关系数计算。...多系列、多分格和四分相关系数都假设有序变量或二分变量由潜在的正态分布导出。请参考此程序包所附文档以了解更多。在计算好相关系数以后，如何对它们进行统计显著性检验呢?...当研究的假设为总体的相关系数小于0时，使用alternative="less"。在研究的假设为总体的相关系数大于0时，应使用alternative="greater"。...另外，psych包中的r.test()函数提供了多种实用的显著性检验方法。 ? 图8，corr.test()示例 ?

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线性回归(一)-多元线性回归原理介绍

大多数情况下，对于绘图不便或者数据是动态生成，无法及时分析其图像的情况下，如何进行检验？相关系数r 在统计学上最简单的方法就是采用相关系数 r 来检验两组变量的相关性程度。...它是由卡尔·皮尔逊从弗朗西斯·高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来，这个相关系数也称作“皮尔森相关系数r”。...1] ，根据相关系数的数学特性可以得出，当 r=\pm 1 的时候，两个样本完全相关，即协方差等于等于其变量方差积的1/2次方，当相关系数 r=0 表示，两个样本没有相关关系。...目前依据已经学过的统计学检验方法，对于总体满足正态分布的情况下可以使用参数检验如t检验进行显著性检验，若总体分布不满足正态分布则可以使用非参数检验比如F检验进行显著性检验。...需要注意的是，使用此方法时的样本数量一定要大于x自变量的数量。否则一定有线性相关的列向量。

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一元线性回归

相关关系的显著性检验作为的近似值，会受到抽样波动的影响，因此我们一般认为是一个随机变量，因此有必要进行显著性检验。...r的抽样分布受到总体相关系数和样本量的影响，只有当非常接近0且很大时，才能认为是接近正态分布的随机变量。对的显著性检验主要依据R. A....一元线性回归相关分析的目的在于使用相关系数测量变量之间的关系强度，回归分析注重考察变量之间的数量关系。...除此以外，自由度也是值一个随机向量的自由的维数，也就是该向量能被完整描述的最少标准单位向量数，对于样本观察值 \hat{y} , 其实可以看成是k+1个维度的向量的线性组合，故 \hat{y} 的自由度是...一元线性回归中的相关系数r实际是 R^2 的平方根，正负取决于一次项的回归系数。

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R语言系列第四期：④R语言简单相关与回归

可以看出最优拟合直线为：short.velocity=1.098+0.0220*blood.glucose，但是没有给出其他任何像显著性检验之类的信息。...p值，以及最右侧的统计检验表示显著性水平的图像化标志。...: 0.0479 上式第一项是R2，在简单线性回归里可以被理解为Pearson相关系数的平方，另一个是修正后的R2；第二行是对假设回归系数是0进行的F检验，对整体模型的检验。...实际上，F检验是t检验的平方：4.414=（2.101）2。...皮尔逊相关系数相关系数的计算可以使用cor()函数，但是如果对thuesen中的两个向量也进行这样简单的操作，就会发生下面状况： > cor(blood.glucose,short.velocity)

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Mantel Test

皮尔逊（Pearson）相关（r），它测量两个变量（x和y）之间的线性相关性。它也称为参数相关性检验，因为它取决于数据的分布。仅当x和y来自正态分布时才可以使用它。...左侧下三角再来看图形的左侧，左侧反映出来的也是相关性（r值），只不过除了相关性之外还反映出了一个显著性（p值），在相关性分析中，r值代表相关性，p（sig）值代表显著性。...p值是判断r值相关系数是否具有统计学意义，判定标准一般为0.05，如果p值小于0.05说明两者之间具有较强的相关性，即r值有意义。然后再看r值，|r|值越大，相关性越好。...在得到两个距离向量之后，就可以使用Pearson相关系数来反应两个距离向量之间的相关性。而且我本人经过检验（R、Python），确实是这么一回事儿。...显著性的计算按照上述方法，我们已经得到了相关性r值。但是，这个r值是否可靠还需要显著性p值来进行检验。

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R——ecodist&MRM methods

pval1评估零模型（r 的显著性。本例中pval1不显著，说明地理距离上相近的样本群落组成并不相似。Pval2和pval3分别评估r >= 0和r = 0的显著性。...模式研究表明排序过的样本进行mantel test检验的统计性强于未排序的检验。排序可以使一些非线性的关系线性化, 单调性是比线性更宽松的要求。排序后r稍微高了一些，但是还是不显著。...A为原始距离矩阵，B为A转换为向量进行后续分析，并计算不同向量之间的相关系数r值。C为行和列同时置换对r进行统计检验。...距离矩阵展开成向量后，对MRM模型进行拟合的计算与对原始数据进行多元回归的计算没有区别。唯一的计算差异在于显著性检验，它是通过对响应距离矩阵的对象进行排列来执行的。...#注意：置换检验使用pseudo-t test来评价显著性, 而不是直接使用回归系数。 #Examples >data(graze) # 一定注意+和mantel的意义不同！

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R语言入门之相关性

今天这一期的内容主要是如何在R中进行数据之间的相关性分析，其实这一部分的内容和独立性检验的有点类似，大家可以对比着学习！ 1....协方差与相关系数在R中你可以使用基础函数cor()来计算相关系数，用cov()函数来计算协方差。..., use="complete.obs") #计算协方差不过，cor()和cov()不能进行显著性检验，虽然可以用corr.test()去进行单次的显著性检验，但这略显麻烦。...这里我想大家推荐使用”psych”包的corr.test()函数，它不仅给出相关系数，也给出各个相关系数的p值，使用很方便。...上面这幅图很好地展示了各个变量之间的相关系数及显著性，数字部分代表相关系数，星号代表显著性，星号越多表明越显著。

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数据挖掘|R-相关性分析及检验

R可以计算多种相关系数，今天主要介绍常见的三种：Pearson相关系数、Spearman相关系数和 Kendall相关系数。...这三种相关系数均可以通过R语言的cor函数计算，method函数指定即可。...二相关性显著性检验 2.1 单次相关关系检验使用cor.test()函数，cor.test(x,y,alternative=,method=)。...可得到矩阵数据集中两两变量之间得相关系数以及显著性检验得P值。 OK，注意要根据变量的实际情况选择合适的相关系数以及显著性检验的计算方式。...之前介绍了绘图系列|R-corrplot相关图进行相关系数的可视化，后面也会再介绍一些其他的相关系数可视化的函数。

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【附代码】时间序列与时间序列的相关、时间序列与空间场的相关、空间场与空间场的相关、显著性检验打点

在气象科研与业务经常使用的相关有：时间序列与时间序列的相关、时间序列与空间场的相关、空间场与空间场的相关。其中最常使用的就是皮尔逊相关系数。...其中 r 为相关系数，p 为显著性检验结果(小于0.05即为显著) r,p=pearsonr(T2_series,RAIN_series) print('r=',np.round(r,3),'p=',...在完成场与场之间相关的计算以后，我们就可以根据显著性检验的结果了——使用Matplotlib中的 scatter() 方法绘制打点图。...打点图可以呈现出：哪些区域的相关性是通过显著性检验的，而哪些区域是没有通过显著性检验的。...#先根据显著性检验结果 p2，使用Numpy中的 where() 方法选择出 p值小于0.05的格点所对应的索引。

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ggcor |相关系数矩阵可视化

若cor_tbl包含“p”（进行了相关系数显著性检验），则最基础形式基础上额外添加p = p，若检验方法（cor.test.method = "pearson"），再加上low = low和upp =...这些参数之所以都设置为“r”，主要是因为在相关系数可视化中基本都映射为相关系数，统一命名可以减少一些参数记忆，方便使用。...p —— 相关系数检验P值，适用于geom_mark()、geom_cross()，结合sig.thres等参数来根据显著性水平做一些辅助标记。...统计显著性水平向量不要求一定要按顺序排列，只要求和标记符号一一对应就行。 ggcor(mtcars) + geom_square() ?...很多时候，我们并不关心不具备统计显著性的相关系数，也不需要在图中显示，这时需要设置sig.thres，即要过滤的显著性临界值。

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统计计量 | 吸烟的人更长寿？冰淇淋销量越好溺亡人数越多？——相关分析概述

在实际的应用中，因为r表示的是相关程度，所以我们往往会将r的取值分成几个区间，来表示不同的相关程度（如下图所示）:显著性检验由于上述相关系数是根据样本数据计算出来的，所以上述相关系数又称为样本相关系数...相关分析的显著性检验，经常使用假设检验的方式对总体的显著性进行推断。显著性检验的步骤如下：假设：两个变量无显著性线性关系，即两个变量存在零相关。...相关分析的显著性检验，经常使用假设检验的方式对总体的显著性进行推断。显著性检验的步骤如下：假设：两个变量无显著性线性关系，即两个变量存在零相关。...构建新的统计量t，如下所示: 7显著性检验由于上述相关系数是根据样本数据计算出来的，所以上述相关系数又称为样本相关系数（用r来表示）。...相关分析的显著性检验，经常使用假设检验的方式对总体的显著性进行推断。显著性检验的步骤如下：假设：两个变量无显著性线性关系，即两个变量存在零相关。

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R语言改进的DCC-MGARCH：动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据

因此，本文提出了一种基于R语言改进的DCC-MGARCH模型，帮助客户探究动态条件相关系数模型对股市数据的预测和分析效果。...第二个回归,R j,t-1用sp5r做，Xj,t-1是sp5r用 ar(1)-garch(1,1)回归的残差平方项，其他和第一个回归一样，Ri,t-1用rtn的数据均值方程和方差方程：其中Rt1是对应市场中市场指数的收益...DCC 方法使用了两个步骤来估计条件协方差。首先，通过一个适当的模型估计每个变量的波动率。然后，使用这些波动率来估计动态相关系数矩阵，进而得到条件协方差。...它是对传统相关系数的扩展，能够考虑相关性在不同时间段的波动性和动态性。 DCC 条件相关系数通过引入一个条件方程来建模相关性的动态变化。该条件方程使用过去的相关系数和误差项来预测当前的相关系数。...这样，DCC 条件相关系数能够捕捉到相关性随时间变化的特征，并提供更准确的相关性估计。使用 DCC 条件相关系数可以帮助投资者和研究人员更好地理解金融市场中不同资产之间的相关性。

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金融量化 - scipy 教程(01)

NumPy替我们搞定了向量和矩阵的相关操作，基本上算是一个高级的科学计算器。...本篇会涉及到一些矩阵代数，如若感觉不适，可考虑跳过第三部分或者在理解时简单采用一维的标量代替高维的向量。...我们看到p-value显著性水平0.05的前提下，我们应拒绝原假设：数据的均值为0。...注意，这里我们生成的第二组数据样本大小、方差和第一组均不相等，在运用t检验时需要使用Welch's t-test，即指定ttest_ind中的equal_var=False。...其中的p-value表示原假设（两组数据不相关）下，相关系数的显著性。

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R语言入门之效力分析（Power Analysis）

,"one.sample", "paired")) 其中n代表样本量，d代表效应量，sig.level代表显著性水平，power代表效力，type用于指定t检验的类型，比如两样本t检验、单样本t检验或者配对...2.2 方差分析（ANOVA）对于单因素方差分析的效力检验，你可以使用如下函数： pwr.anova.test(k= , n = , f = , sig.level = , power = ) 这里...2.3 相关性对于相关系数的效力检验，可以使用如下函数: pwr.r.test(n= , r = , sig.level = , power = ) 这里n指样本量，r指相关系数，同样也是效应量。...Cohen建议将相关系数r等于0.1作为小效应量、0.3作为中等效应量以及0.5作为大效应量。...2.4 卡方检验卡方检验的效力分析，我们可以使用如下函数： pwr.chisq.test(w=, N = , df = , sig.level =, power = ) 这里w代表效应量，N代表总样本数

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