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R拓展包的10个问题

2018-07-25 来源：
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jinde126
继续跟学,希望后面能推出生物信息学和贝叶斯的meta分析
2020-06-28 17:46:27 回复
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妖妖
希望能增加Bioconductor的应用介绍~
2020-06-28 17:46:27 回复
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小叶子
希望能增加Bioconductor的应用介绍~
2020-06-28 17:46:27 回复
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Lyndon
不错，老师辛苦了！打卡这一课！
2020-06-28 17:46:27 回复
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zc507
为什么我的拓展包无法下载和按照
2020-06-28 17:46:27 回复
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小叶子
希望能增加Bioconductor的应用介绍~
2020-06-28 17:46:26 回复
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小咖助理
回复 小叶子
: 建议很好，会考虑的！
2020-06-28 17:46:26 回复
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妖妖
希望能增加Bioconductor的应用介绍~
2020-06-28 17:46:26 回复
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小咖助理
回复 妖妖
: 建议很好，会考虑的！
2020-06-28 17:46:26 回复
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jinde126
继续跟学,希望后面能推出生物信息学和贝叶斯的meta分析
2020-06-28 17:46:26 回复
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小咖助理
回复 jinde126
: 建议很好，会考虑的！
2020-06-28 17:46:26 回复
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陶红
吴老师，请问这是什么原因啊？就是运行的你的程序 Not all characters in E:/生物信息/R统计-医咖会/第2期R拓展包所用code.R could be decoded using CP936. To try a different encoding, choose "File | Reopen with Encoding..." from the main menu.> ??dplyr > help(?utate, package="dplyr") Error in help(`?`(utate), package = "dplyr") : 'topic'的值必需是名字，长度为一的字符串或保留文字
2020-06-28 17:46:26 回复
0
wrrr
播放不了怎么解决啊？
2020-06-28 17:46:26 回复
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第1章 序言
1.
双变量作图（折线图、面积图...）
试学
 8:21
2.
计算置信区间
12：16
3.
如何保证分析的可重复性
8：11
4.
保存Stata结果窗口的所有内容『Log File』
9：45
5.
快速重现既往分析结果『Do File』
9：06
6.
t检验
8：40
7.
课程介绍
7：08
8.
分类数据和连续数据
17:29
9.
广义估计方程(GEE)
21：08
10.
非劣效随机对照试验的研究设计和统计分析思路
44:57
11.
样本量估算的重要性及估算步骤
44:30
12.
单组连续变量的Meta分析
13.
两组连续变量的Meta分析
14.
诊断试验准确性的Meta分析
15.
单组率的Meta分析
16.
单因素方差分析
17.
组内相关系数（ICC）
18.
统计分析数据时的几大常见错误，有中招的吗？
19.
文章中咋描述随机分组？正确和错误示例这里都有！
20.
聊聊临床研究中容易被错误解读的终点事件！读文献时你真的理解对了吗？
21.
协变量调整，亚组分析...几个实例来看RCT常用的统计分析方法
22.
数据的读入和保存
25:45
23.
回归模型的诊断和改进(方差齐性、多重共线性...)
17:56
24.
生存分析
25.
KM曲线
26.
1:m匹配病例对照Logistic回归
27.
多项测量指标的ROC曲线分析
28.
Pearson相关分析
29.
Kendall's tau-b相关系数
30.
手把手教绘制回归分析结果的森林图『GraphPad Prism和Excel』
31.
厉害了！百位作者借助Google Docs合作撰文讨论P值问题
32.
Cochran's Q检验（多个相关样本）
33.
只有8个病例的观察性研究，却改变了医学实践
34.
60种SPSS教程，16个合集，医咖会网站做了这些更新！
35.
相关分析中5个常见的困惑，这些问题困扰过你吗？
36.
为了发论文而“美化”数据，你身边有人这样做吗？
37.
【合集】25篇诊断试验和ROC曲线相关文章，从理论到操作，要啥有啥！
38.
病例对照研究：利用“真实世界”证据来发现相关性
第2章 111
1.
卡方检验/Fisher精确检验
10：07
2.
RR值的计算
8：55
3.
R拓展包的10个问题
14：48
4.
单因素方差分析
16:06
5.
数据的基本类型和保存形式
13：38
6.
简单线性回归
18：06
7.
asdsd
15:00
8.
OR值的计算
14:56
9.
日期数据和时间数据
25:18
第3章 34
1.
成组设计的病例对照研究
2.
如何提升诊断的灵敏度或特异度？串联与并联试验
3.
正苦恼如何构建疾病风险评分工具？别怕，有教程！
4.
简单线性回归
5.
50种SPSS教程、10种样本量计算教程...全部为你整理在这里！
6.
仅依据P值就下结论，当心犯了这些错！
7.
如何规范而专业地展示研究结果与数据？这么详细的示例+解读不要错过！
8.
相关? 因果? 别让统计学直觉骗了你！
9.
聊聊临床研究中容易被错误解读的终点事件！读文献时你真的理解对了吗？
10.
协变量调整，亚组分析...几个实例来看RCT常用的统计分析方法
第4章 67
1.
多元线性回归
22:43
2.
二分类Logistic回归
17:53
3.
广义线性模型
25:14
4.
有序多分类Logistic回归
14:48
5.
数据导入
22:35
6.
宽数据与长数据的转换
14:20
7.
如何进行数据清洗和整理
20:37
第5章 78
1.
数据概览及查看数据细节
16:53
2.
查看缺失值及数据总结
19：56
3.
匹配设计的病例对照研究
4.
生存分析
5.
估计灵敏度和特异度的诊断试验
6.
ROC曲线下面积
7.
非劣效性试验+分类变量
8.
非劣效性试验+连续变量
9.
诊断试验准确性的Meta分析
10.
单样本t检验
11.
利用真实世界数据做好研究：聊聊热门的疗效比较研究（CER）
12.
放弃"统计显著性(P＜0.05)"的时代，已经到来了吗？
13.
K-M曲线绘制和Log-Rank检验
21:16
14.
广义估计方程(GEE)
21:08
15.
高级绘图教程--让图形更美观
44:17
第6章 1
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