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分组柱状图，又叫聚合柱状图。当需要在同一个轴上显示各个分类下不同的分组时，需要用到分组柱状图，是学术论文中常用的图。每个分组中的柱子使用不同的颜色或者相同颜色不同透明的方式区别各个分类，各个分组之间需要保持间隔。 利用ggplot2包进行绘制，这里不赘述。 [1] [2]
R语言作为一门功能强大、广受欢迎的数据挖掘类软件，在数据可视化方面，借助 ggplot2 包，可以根据自己的需要无限创造。理论上来讲，只要能想到的图形，ggplot2都能实现。下面简单介绍如何利用R语言将绘制的图片方便导出、应用。 Adobe家族的AI软件想必是大家熟知的拼图软件，它可将矢量图导入，进行深度修饰、美化和排版，最终和论文完美结合。但在R语言中，对于经R语言绘制的图片， patchwork 似乎是截止目前，本人接触到最方便的工具。它可以通过多种形式对绘制图片进行组合，具体详情可以参考 对于adobe家族的AI,PS软件较为陌生、对R语言绘图参数调整不熟练、又想对图片进行编辑的同道，可以应用 export 包将绘制图片导出到PPT,Word中进行编辑。 如果内置主题不能满足自己绘图需要，可通过扩展包对图片进行更改，设置也极为简单。目前很多包已经把一些定制的主题设置好了，可以同时对背景、配色和字体进行统一的更改。 是在印刷工业中应用与Windows操作系统的文件格式。EMF是设备独立性的一种格式，也就是说EMF可以始终保持着图形的精度，而无论用打印机打印出何种分辨率（dot/inch）的硬拷贝。 通常，我们有时会通过别的平台或软件得到PDF版的插图，对于投稿来说，绝大数均可用。但在毕业论文中，通常大家会保存为tiff，png，jpg等格式，但对于插入到word中应用的时候，还有另外一种选择：选择Word支持的图片格式（*.emf格式）进行导出。插入到word中，将图片放到最大，依旧给你惊喜！ 推荐三款字体：Consolas， Courier New，monaco Notepad++、word插件 Easy Syntaxhighlighter（推荐Github、goolecode两种）
是的，明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇，虽然它的本质也是回归，但是它是一个分类模型，并且它的名字当中又包含”回归“两个字，未免让人觉得莫名其妙。如果是初学者，觉得头晕是正常的，没关系，让我们一点点捋清楚。让我们先回到线性回归，我们都知道，线性回归当中 y = WX + b。我们通过W和b可以求出X对应的y，这里的y是一个连续值，是回归模型对吧。但如果我们希望这个模型来做分类呢，应该怎么办？很容易想到，我们可以人为地设置阈值对吧，比如我们规定y > 0最后的分类是1，y < 0最后的分类是0。从表面上来看，这当然是可以的，但实际上这样操作会有很多问题。最大的问题在于如果我们简单地设计一个阈值来做判断，那么会导致最后的y是一个分段函数，而分段函数不连续，使得我们没有办法对它求梯度，为了解决这个问题，我们得找到一个平滑的函数使得既可以用来做分类，又可以解决梯度的问题。很快，信息学家们找到了这样一个函数，它就是Sigmoid函数，它的表达式是：它的函数图像如下：可以看到，sigmoid函数在x=0处取值，在正无穷处极限是1，在负无穷处极限是0，并且函数连续，处处可导。sigmoid的函数值的取值范围是0-1，非常适合用来反映一个事物发生的概率。我们认为σ(x) 表示x发生的概率，那么x不发生的概率就是 1 - σ(x) 。我们把发生和不发生看成是两个类别，那么sigmoid函数就转化成了分类函数，如果 σ(x) > 表示类别1，否则表示类别0.到这里就很简单了，通过线性回归我们可以得到也就是说我们在线性回归模型的外面套了一层sigmoid函数，我们通过计算出不同的y，从而获得不同的概率，最后得到不同的分类结果。损失函数下面的推导全程高能，我相信你们看完会三连的(点赞、转发、关注)。让我们开始吧，我们先来确定一下符号，为了区分，我们把训练样本当中的真实分类命名为y，y的矩阵写成 Y 。同样，单条样本写成 x , x 的矩阵写成 X。单条预测的结果写成 y_hat，所有的预测结果写成Y_hat。对于单条样本来说，y有两个取值，可能是1，也可能是0，1和0代表两个不同的分类。我们希望 y = 1 的时候，y_hat 尽量大， y = 0 时， 1 - y_hat 尽量大，也就是 y_hat 尽量小，因为它取值在0-1之间。我们用一个式子来统一这两种情况：我们代入一下，y = 0 时前项为1，表达式就只剩下后项，同理，y = 1 时，后项为1，只剩下前项。所以这个式子就可以表示预测准确的概率，我们希望这个概率尽量大。显然，P(y|x) > 0，所以我们可以对它求对数，因为log函数是单调的。所以 P(y|x) 取最值时的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。我们期望这个值最大，也就是期望它的相反数最小，我们令这样就得到了它的损失函数：如果知道交叉熵这个概念的同学，会发现这个损失函数的表达式其实就是交叉熵。交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的”距离“，交叉熵越小说明两个概率分布越接近，所以经常被用来当做分类模型的损失函数。关于交叉熵的概念我们这里不多赘述，会在之后文章当中详细介绍。我们随手推导的损失函数刚好就是交叉熵，这并不是巧合，其实底层是有一套信息论的数学逻辑支撑的，我们不多做延伸，感兴趣的同学可以了解一下。硬核推导损失函数有了，接下来就是求梯度来实现梯度下降了。这个函数看起来非常复杂，要对它直接求偏导算梯度过于硬核(危)，如果是许久不碰高数的同学直接肝不亚于硬抗苇名一心。为了简化难度，我们先来做一些准备工作。首先，我们先来看下σ 函数，它本身的形式很复杂，我们先把它的导数搞定。因为 y_hat = σ(θX) ，我们将它带入损失函数，可以得到，其中σ(θX)简写成σ(θ) ：接着我们求 J(θ) 对 θ 的偏导，这里要代入上面对 σ(x) 求导的结论：代码实战梯度的公式都推出来了，离写代码实现还远吗？不过巧妇难为无米之炊，在我们撸模型之前，我们先试着造一批数据。我们选择生活中一个很简单的场景——考试。假设每个学生需要参加两门考试，两门考试的成绩相加得到最终成绩，我们有一批学生是否合格的数据。希望设计一个逻辑回归模型，帮助我们直接计算学生是否合格。为了防止sigmoid函数产生偏差，我们把每门课的成绩缩放到(0, 1)的区间内。两门课成绩相加超过140分就认为总体及格。这样得到的训练数据有两个特征，分别是学生两门课的成绩，还有一个偏移量1，用来记录常数的偏移量。接着，根据上文当中的公式，我们不难(真的不难)实现sigmoid以及梯度下降的函数。这段函数实现的是批量梯度下降，对Numpy熟悉的同学可以看得出来，这就是在直接套公式。最后，我们把数据集以及逻辑回归的分割线绘制出来。最后得到的结果如下：随机梯度下降版本可以发现，经过了1万次的迭代，我们得到的模型已经可以正确识别所有的样本了。我们刚刚实现的是全量梯度下降算法，我们还可以利用随机梯度下降来进行优化。优化也非常简单，我们计算梯度的时候不再是针对全量的数据，而是从数据集中选择一条进行梯度计算。基本上可以复用梯度下降的代码，只需要对样本选取的部分加入优化。我们设置迭代次数为2000，最后得到的分隔图像结果如下：当然上面的代码并不完美，只是一个简单的demo，还有很多改进和优化的空间。只是作为一个例子，让大家直观感受一下：其实自己亲手写模型并不难，公式的推导也很有意思。这也是为什么我会设置高数专题的原因。CS的很多知识也是想通的，在学习的过程当中灵感迸发旁征博引真的是非常有乐趣的事情，希望大家也都能找到自己的乐趣。今天的文章就是这些，如果觉得有所收获，请顺手点个关注或者转发吧，你们的举手之劳对我来说很重要。相关资源：【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...文章知识点与官方知识档案匹配算法技能树首页概览33030 人正在系统学习中打开CSDN，阅读体验更佳VGG论文笔记及代码_麻花地的博客_vgg论文VGG论文笔记及代码 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大学视觉组(VGG)官方网站: Abstract 在这项工作中,我们研究了在大规模图像识别环境中卷积网络深度对其......MNIST研究》论文和Python代码_通信与逆向那些事的博客_机器...1、逻辑回归算法 逻辑回归(Logistic Regression),与它的名字恰恰相反,它是一个分类器而非回归方法,在一些文献里它也被称为logit回归、最大熵分类器(MaxEnt)、对数线性分类器等。 使用中的LogisticRegression方法来训练...两个重要极限的推导两个重要极限 （1） limθ→0sinθθ=1 （θ为弧度） \underset{\theta \rightarrow 0}{\lim}\frac{\sin \theta}{\theta}=1\ \ \text{（}\theta \text{为弧度）} θ→0limθsinθ=1 （θ为弧度） （2） limx→∞(1+1x)x=e \underset{x\rightarrow \infty}{\lim}\left( 1+\frac{1}{x} \ri继续访问两个重要极限及其推导过程一、 证明：由上图可知， 即 二、 证明：首先证明此极限存在 构造数列 而对于n+1 ...继续访问...是多项式回归】Jeff Dean等论文发现逻辑回归和深度学习一样好_qq...其中,基线 aEWS(augmented Early Warning Score)是一个有 28 个因子的逻辑回归模型,在论文作者对预测患者死亡率的传统方法 EWS 进行的扩展。而 Full feature simple baseline 则是 Uri Shalit 说的标准化逻辑回归。 注意到基线模型(红...数学模型——Logistic回归模型(含Matlab代码)_苏三有春的博客...Logistic回归模型是一种非常常见的统计回归模型,在处理大量数据,揭示各自变量如何作用于因变量(描述X与Y之间的关系)时有着十分重要的作用。笔者在写Logit回归模型前参加了一次市场调研比赛,在这次比赛中学到了很多东西,同时发现,许多优秀获...《神经网络设计》第二章中传递函数import math #硬极限函数 def hardlim(data): if data < 0: a = 0 else: a = 1 print("fun:hardlim,result:%f"%a) #对称硬极限函数 def hardlims(data): if data < 0: a = -1 e继续访问两个重要极限定理推导两个重要极限定理： limx→0sinxx=1(1) \lim_{x \rightarrow 0} \frac{\sin x}{x} = 1 \tag{1} x→0limxsinx=1(1) 和 limx→∞(1+1x)x=e(2) \lim_{x \rightarrow \infty} (1 + \frac{1}{x})^x = e \tag{2} x→∞lim(1+x1)x=e(2) 引理(夹逼定理) 定义一： 如果数列 {Xn}\lbrace X_n \rbrace{Xn}，{Yn}继续访问【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码数据).docx资源推荐 资源评论 鲸鱼算法(WOA)优化变分模态分解(VMD)参数python 5星 · 资源好评率100% 程序 2.有数据集,可直接运行 matlab批量读取excel表格数据...机器学习--逻辑回归_科技论文精讲的博客机器学习-逻辑回归分析(Python) 02-24 回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法区分回归问题和分类问题:回归问题:输入变量和输出变量均为连续变量的问题;分类问题:输出变量为有限个离散变量的问题。因此分类及回归分别为研究这两类问题...常见函数极限limx→0sinx=1\lim_{x\to 0}\frac{\sin}{x}=1x→0limxsin=1 limx→∞(1+1x)x=e\lim_{x\to \infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→∞lim(1+x1)x=e limα→0(1+α)1α=e\lim_{\alpha\to 0}(1+\alpha)^\frac{1}{\alpha}=eα→0lim(...继续访问逻辑回归原理及代码实现公式自变量取值为任意实数，值域[0,1]解释将任意的输入映射到了[0,1]区间，我们在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid函数中这样就完成了由值到概率的转换，也就是分类任务预测函数其中，分类任务整合解释对于二分类任务（0，1），整合后y取0只保留，y取1只保留似然函数对数似然此时应用梯度上升求最大值，引入转换为梯度下降任务求导过程参数更新多分类的softmax。............继续访问python手写数字识别论文_Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问...本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学习判断输入的是几。可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集,...逻辑回归问题整理_暮雨林钟的博客逻辑回归问题整理 之前只是简单的接触过逻辑回归,今天针对于最近看论文的疑惑做一个整理; 逻辑回归与极大似然的关系: 逻辑回归的提出主要是在线性问题下为分类问题而提出的; 简单来说,针对于一个二分类问题,我们需要将线性函数映射为一...机器学习算法-逻辑回归（一）：基于逻辑回归的分类预测（代码附详细注释）1 逻辑回归的介绍和应用 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。 逻辑回归模型的优劣势: 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低； 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 继续访问逻辑回归：原理+代码（作者：陈玓玏） 逻辑回归算是传统机器学习中最简单的模型了，它的基础是线性回归，为了弄明白逻辑回归，我们先来看线性回归。 一、线性回归 假设共N个样本，每个样本有M个特征，这样就产生了一个N*M大小的样本矩阵。令矩阵为X，第i个样本为Xi，第i个样本的第j个特征为Xij。令样本的观测向量为Y，第i个样本的观测值为Yi，那么就会有以下公式： （X+[1]N*1）*W = Y 也就是说，...继续访问浅谈逻辑回归_jzhx107的博客LMSE回归的回归平面受左上角两个绿色样本的影响而向上倾斜。 支持向量机的分离平面只由两个支持向量决定。 另外我们看到,在本例中逻辑回归和支持向量机得到的分离平面很接近,但是支持向量机的推导和训练过程要比逻辑回归复杂很多。所以加州...论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf_多分类逻辑回归...论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf,为解决在大数据环境下,用于训练多分类逻辑回归模型的数据集可能会超过执行计算的客户端内存的问题,提出了块批量梯度下降算法,用于计算回归模型的系数。将训练数据集存入HBase后,通过设置表...【机器学习】 逻辑回归原理及代码大家好，我是机器侠~1 Linear Regression（线性回归）在了解逻辑回归之前，我们先简单介绍一下Linear Regression（线性回归）。线性回归是利用连续性的变量来预估实际数值（比如房价），通过找出自变量与因变量之间的线性关系，确定一条最佳直线，称之为回归线。并且，我们将这个回归关系表示为2 Logistic Regression（...继续访问最新发布 【大道至简】机器学习算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解(附代码)---非常通俗易懂！逻辑回归详细推导，附github代码继续访问第二重要极限公式推导过程_机器学习——一文详解逻辑回归「附详细推导和代码」...在之前的文章当中，我们推导了线性回归的公式，线性回归本质是线性函数，模型的原理不难，核心是求解模型参数的过程。通过对线性回归的推导和学习，我们基本上了解了机器学习模型学习的过程，这是机器学习的精髓，要比单个模型的原理重要得多。新关注和有所遗忘的同学可以点击下方的链接回顾一下之前的线性回归和梯度下降的内容。讲透机器学习中的梯度下降机器学习基础——线性回归公式推导(附代码和演示图)回归与分类在机器学习...继续访问机器学习之逻辑回归，代码实现（附带sklearn代码，小白版）用小白的角度解释逻辑回归，并且附带代码实现继续访问热门推荐 两个重要极限及相关推导极限两个重要极限： ①limx→0sinxx=1\lim_{x \to 0}\frac{\sin x}{x} = 1 ②limx→∞(1+1x)x=e\lim_{x \to \infty}(1 + \frac{1}{x})^x = e 关于重要极限①的推导极限可以参考： 无穷小的等价代换 由重要极限②可以推导出： limx→∞(1+1x)x⇒limx→0(1+x)1x=e\lim_{x \t继续访问（一）机器学习——逻辑回归（附完整代码和数据集）什么是逻辑回归？ 首先逻辑回归是一种分类算法。逻辑回归算法和预测类算法中的线性回归算法有一定的类似性。简单来讲，逻辑回归，就是通过回归的方法来进行分类，而不是进行预测，比如预测房价等。 逻辑回归解决的问题 先看下面的图，已知平面上分布的红点和蓝点，逻辑回归算法就是解决怎么根据一系列点，计算出一条直线（或者是平面）将平面上的点分成两类，一般的解决方法就是建立一个数学模型，然后通过迭代优化得到一个最优...继续访问机器学习：逻辑回归及其代码实现一、逻辑回归（logistic regression）介绍 逻辑回归，又称为对数几率回归，虽然它名字里面有回归二字，但是它并不像线性回归一样用来预测数值型数据，相反，它一般用来解决分类任务，特别是二分类任务。 本质上，它是一个percetron再加上一个sigmoid激活函数，如下所示： 然后逻辑回归采用的损失函数是交叉熵： ...继续访问逻辑回归，原理及代码实现Ⅰ.逻辑回归概述： 逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，它属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。因此在实际开发中，一般针对该类任务首先都会构建一个基于LR的模型作为Baseline Model，实现快速上线，然后在此基础上结合后续业务与数据的演进，不断的优化改进。 由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。例如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点继续访问逻辑(logistic)回归算法原理及两种代码实现①简单介绍了逻辑回归的原理 ②介绍了两种代码实现方法继续访问由两个重要极限推导常见等价无穷小以及常见导数公式两个重要极限 第一个重要极限 limx→0xsinx=1 \lim_{x\rightarrow0}\frac{x}{sinx}=1x→0limsinxx=1 第二个重要极限 limx→+∞(1+1x)x=e \lim_{x\rightarrow+\infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→+∞lim(1+x1)x=e 等价无穷小 1. ln(1+x)~x limx→0ln(1+x)x=limx→0ln(1+x)1x=ln(limx→+∞(1+1x)x)=lne=1 \lim_{继续访问机器学习——逻辑回归算法代码实现机器学习——逻辑回归算法代码实现前言一、逻辑回归是什么？二、代码实现1.数据说明2.逻辑回归代码 前言 最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归代码实现进行记录！同时也准备建一个群，大家可以进行交流，微信：ffengjixuchui 一、逻辑回归是什么？ 逻辑回归概念篇可看博主之前的文章，传送门 二、代码实现 1.数据说明 你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。
以AR(3)-GARCH(2,1)模型为例：首先在主窗口输入LS RR RR（-1） （-2） （-3）得出Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RR(-1) (-2) (-3) 然后在点estimate 在下拉选项中选择ARCH在命令窗口中再次输入LS RR RR（-1） （-2） （-3）并在ARCH出填入2，GARCH处为1，得出结果Variance backcast: ON GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*RESID(-2)^2 + C(7) *GARCH(-1) Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. RR(-1) (-2) (-3) Equation C (-1)^2 (-2)^2 (-1) Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood Durbin-Watson stat 是上证综合指数的周收益，用此AR（3）-GARCH（2，1）是用残差来检验超额收益的。
具体如下：要使用 GARCH 模型，我们需要指定它。执行此操作的函数是 ugarchspec()。我认为最重要的参数是 和 。 是一个命名列表，也许最感兴趣的两个元素是 model 和 garchOrder。model 是一个字符串，指定拟合哪种类型的 GARCH 模型。
一种偏斜-t分布的随机数生成方法及其Matlab实现.然后,以GARCH模型为例,探讨了该随机数生成器的在参数估计中的表现.极大似然估计的结果表明,各个系数的估计量均具有无偏性.这也就是说,该随机数生成器可以有效地应用于时间序模型,如GARCH模型的模拟.本研究的随机数生成器为基于蒙特卡罗技术,进一步讨论时间序列的偏斜特征如何影响模型参数估计的元偏性,效率性和渐近正态性等统计特性提供了基础.
关于论文怎么写。标准步骤如下 1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。...
语言学可以写的内容很多。基本上不外乎以下一些:一，语音类如语音的属性、音韵与语音的关系、强弱、轻浊、音节等二，词汇类如词汇形态学，语义学，构词，词化，语义场等等三，语法类如语法结构，层次，修辞等四，句子类如分析句子的各种成分，语序，基本句型等五，语篇类如连贯性，思维逻辑性，结构修辞，主体与客体意识等这方面的教材很多，就看你的要求了。现在英语与汉语的对比语言学和对比文学比较热，从这方面下手也不错。
基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤：将数据存成csv格式，逗号分隔在R中，读取数据，然后将数据转成矩阵形式加载lars包，先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量，并计算回归系数具体代码如下： 需要注意的地方： 1、数据读取的方法，这里用的( )，这样做的好处是，会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件，免去了输入路径的苦恼。 2、数据要转为矩阵形式 3、（la） 可以看到R方，这里为，略低 4、图如何看？ summary的结果里，第1步是Cp最小的，在图里，看到第1步与横轴的交界处，只有变量1是非0的。所以筛选出的是nongyangungunPs: R语言只学习了数据输入，及一些简单的处理，图形可视化部分尚未学习，等论文写完了，再把这部分认真学习一下~~在这里立个flag
转摘More and more scholars are now showing an interest in adopting linguistic approaches to translation studies. Between 1949 and 1989, an incomplete survey by the author revealed that there were only about 30 textbook passages discussing the relationship between linguistics and translation, including aspects of general linguistics, pragmatics, stylistics, text linguistics, rhetoric and machine translation. From 1990 to 1994, there was an incredible increase in the number of passages looking at translation from a linguistic point of view. Almost 160 articles published over these five years concerned translation and general linguistics, stylistics, comparative linguistics, semantics, pragmatics, sociolinguistics, text linguistics, rhetoric, etc. New terms such as discourse analysis, hermeneutics, dynamic equivalence, deep structure and surface structure, context, theme and rheme, cooperative principles, to mention just a few, appeared in the field of translation studies. We can definitely identify a trend of applying linguistics theories to translation studies in these years. Today, we are at the point of questioning whether linguistics is a necessary part of translation. In recent years, some scholars who are in favour of free translation, have repeatedly raised this question to the public and appealed for an end to the linguistic approach to translation. Some firmly believe that translation is an art and that therefore linguistics is neither useful nor helpful. Such a claim is wrong if we look at translation as a whole, including scientific translation where meanings are rigid and restricted and the degree of freedom is limited. Flexibility, in this case, is neither required nor appreciated. But even in literary translation, linguistics is hardly a burden. Wang Zongyan pointed out that « If one sees linguistics as a body of rules regulating language, translators most probably will yawn with boredom. If it signifies the use of words and locutions to fit an occasion, there is nothing to stop translators from embracing linguistics » (Wang 1991: 38). The controversy over « literal » versus « free » translation has a long history, with convincing supporters on each side. For example, ancient Western scholars like Erasmus, Augustine, and others were in favour of literal translation. Among early Chinese translators, Kumarajiva is considered to be of the free school, while Xuan Zuang appears as literal and inflexible. In modern China, Yan Fu advocated hermeneutic translation, while Lu Xun preferred a clumsy version to one that was free but inexact. There is nothing wrong in any of these stances. When these translators emphasized free translation they never denied the possibility of literal translation, and vice versa. Problems only arise when the discussion turns to equivalent translations. The problem of equivalence has caused much controversy. Some people believed that there could be an equivalence of language elements independent of the setting in which they of occurred. Based on this assumption, some « literal » translators tried to decompose a text into single elements in hopes of finding equivalents in the target language. This is a naive idea. Jakobson (1971: 262) notes that « Equivalence in difference is the cardinal problem of language and the pivotal concern of linguistics. » He does not refer to « equivalence » but to « equivalence in difference » as the cardinal problem. Nida was also misunderstood by many for his notion of « equivalence, » which he took to mean that « Translating consists in reproducing in the receptor language the closest natural equivalent of the source-language message, first in terms of meaning and secondly in terms of style » (1969: 12). He further concluded that « Absolute equivalence in translating is never possible » (1984: 14). De Beaugrande and Dressler believed that the success or failure of either free or literal approaches was uncertain: an unduly « literal » translation might be awkward or even unintelligible, while an unduly « free » one might make the original text disintegrate and disappear altogether. To them, equivalence between a translation and an original can only be realized in the experience of the participants (cf. de Beaugrande and Dressler 1981: 216-217). Catford (1965: 27) expressed the same concern that equivalent translation is only « an empirical phenomenon, discovered by comparing SL and TL texts. » In citing the above examples, I have absolutely no intention of insisting on untranslatability. What I mean is that a translator should incorporate his or her own experience and processing activities into the text: solving the problems, reducing polyvalence, explaining away any discrepancies or discontinuities. Linguistic knowledge can help us treat different genres in different ways, always with an awareness that there are never exact equivalences but only approximations. Therefore, amplification and simplification become acceptable. If we agree that texts can be translated, then, in what way does linguistics contribute to translation? To answer this question, we must look at the acceptance of western linguistics in China and its influence on translation. Systematic and scientific study of the Chinese language came into being only at the end of the last century, when Ma Jianzhong published a grammar book Mashi Wentong «马氏文通» in 1898, which was the first in China and took the grammar of Indo-European languages as its model. The study of language was, in turn, influenced by translation studies in China. In Mashi Wenton, the main emphasis is on the use of morphology, which takes up six-sevenths of the book. Influenced by the dominant trend of morphological studies, a word was regarded as the minimum meaningful unit, and a sentence was therefore the logical combination of words of various specific types. Translation was, then, principally based on the unit of the word. In the West, Biblical translation provided a very good example, just as the translation of Buddhist scriptures did in China. Not until the end of the 19th century did some linguists come to realize that sentences were not just the summary of the sequenced words they contained. The Prague School, founded in the 1920s, made a considerable contribution to the study of syntax. According to the analytic approach of the Functional Perspective of the Prague School, a sentence can be broken down into two parts: theme and rheme. Theme is opposed to rheme in a manner similar to the distinction between topic and comment, and is defined as the part of a sentence which contributes least to advancing the process of communication. Rheme, on the other hand, is the part of a sentence which adds most to advancing the process of communication and has the highest degree of communicative dynamism. These two terms help enlighten the process of translating Chinese into English. In the mid-1950s, the study of syntax peaked with the Chomsky's establishment of transformational-generative grammar. This theory of the deep structure and surface structure of language influenced translation tremendously. Nida relied heavily on this theory in developing his « analyzing-transfering-reconstructing » pattern for translation. Some Chinese linguists, in the meantime, tried to raise language studies to a higher plane. Li Jinxi (1982) enlarged the role of sentence studies in his book A New Chinese Grammar, two thirds of which was devoted to discussing sentence formation or syntax. He writes that « No words can be identified except in the context of a sentence. » The study was then improved by other grammarians, including Lu Shuxiang, Wang Li. With the development of linguistic studies, translation based on the unit of the sentence was put forward by some scholars. It was Lin Yu-Tang who first applied the theory to translation in his article « On Translation. » He claimed that « translation should be done on the basis of the sentence [...] What a translator should be faithful to is not the individual words but the meaning conveyed by them » (Lin 1984: r 3). The importance of context in the understanding of a sentence was therefore emphasized. Chao Yuanren, a Chinese scholar and professor at Harvard University, criticized scholars and translators who tended to forget this point and take language for something independent and self-sufficient. In fact, it is obvious that when we translate a sentence, we depend on its context; when we interpret an utterance we rely on the context of the speech (cf. Chao 1967). When a sentence is removed from the text, it usually becomes ambiguous due to the lack of context. Therefore, translation becomes difficult. In the 1960s, people began to realize that the study of language based on sentences was not even sufficient. A complete study should be made of the whole text. A simple sentence like « George passed » may have different interpretations in different contexts. If the context is that of an examination, it means George did well on a test; in a card game it would indicate that George declined his chance to bid; in sports it would mean the ball reached another player. Without a context, how could we decide on a translation? Linguists therefore shifted their attention to the study of texts and to discourse analysis. Text linguistics have become increasingly popular since that time. Van Dijk was a pioneer in this field, and his four-volume edition of the Handbook of Discourse Analysis is of great value. Halliday's Cohesion in English and Introduction to Functional Grammar help us to better understand the English language on a textual level. It is worth noting that de Beaugrande and Dressler (1981) provided an overall and systematic study of text, which is useful to translation studies. De Beaugrande actually wrote a book called Factors in a Theory of Poetic Translating in 1978. The book did not become very popular as it confined the discussion to translating poetry. At the same time, books on a linguistic approach to translation were introduced into China, such as the works of Eugene Nida, Peter Newmarks, . Catford, Georges Mounin, and others. These books gave a great push to the application of linguistic theories to translation studies in China. Textual or discoursive approaches to the study of translation could not keep pace with the development of text linguistics. Some studies remained on the syntactic or semantic level, though even there textual devices were employed. In talking about the translation units of word and text, Nida wrote: ... average person naively thinks that language is words, the common tacit assumption results that translation involves replacing a word in language A with a word in language B. And the more « conscientious » this sort of translation is, the more acute. In other words, the traditional focus of attention in translation was on the word. It was recognized that that was not a sufficiently large unit, and therefore the focus shifted to the sentence. But again, expert translators and linguists have been able to demonstrate that individual sentences, in turn, are not enough. The focus should be on the paragraph, and to some extent on the total discourse. (Nida and Tabber 1969: 152) From that statement we can see that Nida regards a discourse as something larger than a paragraph, as an article with a beginning and an ending. Nida himself never applied text linguistics to translation, and there might be some confusion if we use his term in our interpretation of discourse, because discourse analysis is not merely a study based on a larger language structure. Some Chinese scholars did make the effort to apply text linguistics to the theory and practice of translation. Wang Bingqin's article (1987) was the first academic paper of this sort. He stated his aim to study and discover the rules governing the internal structure of a text in light of text linguistics. He analyzed numerous examples using textual analysis, but unfortunately, all the samples he collected were descriptions of scenery or quotations from the books of great scholars--no dialogue, no illocutionary or perlocutionary forces in the language. He failed to provide a variety of examples. For this reason, his research findings are largely restricted to rhetorical texts in ancient China (cf. Wang 1981; Luo 1994). Scholars like He Ziran applied pragamatics to translation. He's article (1992) put forth two new terms, « pragmalinguistics » and « socio-pragmatics » which, in translation, refer respectively to « the study of pragmatic force or language use from the viewpoint of linguistic sources » and to « the pragmatic studies which examine the conditions on language use that derive from the social and cultural situation. » He discusses the possibility of applying the pragmatic approach to translation in order to achieve a pragmatic equivalent effect between source and target texts; that is, to reproduce the message carried by the source language itself, as well as the meaning carried by the source language within its context and culture. In this article he tries to distinguish « pragma-linguistics » from « socio-pragmatics » but finally admits that « Actually, a clear line between pragma-linguistics and socio-pragmatics may sometimes be difficult to draw. » Still he insists that the application of the pragmatic approach to translation is helpful and even necessary. Ke Wenli (1992) argued that semantics, which in a broad sense combines semantics and pragmatics, should be studied to help understand, explain and solve some of the problems encountered in translation. In this article, he examines four semantic terms--« sense and reference, » « hyponomy, » « changes of meaning » and « context »--giving many examples to illusrate the importance of having some general knowledge of semantics and of understanding the relationship between semantics and translation. This article is clearly written and readers can easily draw inspiration from it. These linguistics approaches shed new lights on the criteria of « faithfulness, expressiveness and elegance » defined by Yan Fu. Chinese scholars began to criticize the vagueness of these three criteria and endeavored to give them concrete significance through the theories of western linguistics. The result is that the content of these three traditional criteria has been greatly enriched, especially by the effect equivalence theory, which in a broad sense means that the target language should be equivalent to the source language from a semantic, pragmatic, and stylistic point of view. But we are still unable to evaluate translations in a very scientific way. Therefore, Chinese scholars like Fan Shouyi, Xu Shenghuan and Mu Lei embarked on quantitative analyses of translations and used the fuzzy set theory of mathematics in accomplishing their analysis. Fan published several articles on this field of study. His 1987 and 1990 articles evaluate translations according to a numerical quantity of faithfulness. Xu's article « A Mathematical Model for Evaluating a Translation's Quality » presents a normal mathematical model. He states that it is difficult to produce an absolutely accurate evaluation of translations with this model because of the uncertainty and randomness of man's thought process. Making such analysis more accurate and objective would require further research. The unit in translation is a hard nut to crack. Without solving this problem, no research in translation studies will ever be sufficient. To date, very few people have focused their research on this area. Nida holds that the unit should be the sentence, and in a certain sense, the discourse. Barkhudarov (1993: 40), Soviet linguist and translation theorist, suggests that: translation is the process of transforming a speech product (or text) produced in one language into a speech product (or text) in another language. [...] It follows that the most important task of the translator who carries out the process of transformation, and of the theorist who describes or creates a model for that process, is to establish the minimal unit of translation, as it is generally called, the unit of translation in the source text. Though he notes the importance of the unit of translation in a text and considers that this unit can be a unit on any level of language, he fails to point out what a text is and how it might be measured in translation. Halliday's notion of the clause might be significant in this case. To him, a clause is a basic unit. He distinguishes three functions of a clause: textual, interpersonal and ideational. According to Halliday, these functions are not possessed by word or phrase. But he is not quite successful in analyzing the relationship between clause and text (cf. Halliday 1985). In China, some people have tried to solve this problem. Wang Dechun (1987: 10) more or less shares Bakhudarov's view that the translation unit cannot be confined just to sentences. In some ways, the phoneme, word, phrase, sentence, paragraph, or even text can all serve as a unit. At this point, we cannot find anything special in treating text translation except for having text as the highest level among translation units. This is not the aim of text linguistics or discourse analysis. If we want to apply these to the theory and practice of translation, we will require a textual approach.
比如 Horticulture Research 中的论文 Comparative analysis of long noncoding RNAs in angiosperms and characterization of long noncoding RNAs in response to heat stress in Chinese cabbage 方法部分写道
这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现 correlation 这个R包里的函数 correlation() 可以做
但是这里遇到了一个问题
关掉这个报错界面以后就会提示
暂时还不知道如何解决，自己搜索了一下暂时还没有找到解决办法
只能把输入法切换成中文，然后一次性把函数名输入完
计算相关系数和P值
结果如下
但是mRNA的表达量有上万个，用这个函数计算的时候是非常慢的
找到了另外一个函数是 Hmisc 这个包中的 rcorr() 函数
这个速度快很多，但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性，
这样的话可以先计算，然后再筛选
这个函数要求的输入数据是矩阵格式
自定义函数将这个结果转换成一个四列的数据框格式
最后用变量名去匹配
两个矩阵之间的相关性热图这么容易画的吗？零基础学习R语言之相关性分析2_哔哩哔哩_bilibili
psych 这个包里的 () 函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的，这个结果了也有显著性检验的p值
但是这个如果数量量比较大的话速度也很慢
小明的数据分析笔记本
关于论文怎么写。标准步骤如下 1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。...
写自己喜欢的例如自己喜欢的电影、小说诗集等有关文学语言类的探讨，提出问题，解决自己的问题目录 一、现代汉语部分 二、写作部分 三、文学理论部分 四、美学部分 五、现代文学部分 六、古代文学部分 七、中国当代文学部分 八、语言学概论部分 九、外国文学部分 十、民间文学部分 十一、古代汉语部分 十二、中学语文教育学部分 一、 现代汉语部分 1.著名作家作品语言运作特色的研究 2.讽刺语言中的文化底蕴 3.语法中的语义因素 4.“是”字用法研究 5.语用与语法的关系 6.新兴词缀研究 7.祈非主谓句的修辞作用 8.论动词重叠式的使用条件 9.论句群纳入中学语文教学的实用意义 10.新兴辞格研究 11.语言环境对句式选择的制约作用 12.××方言（包括语音、词汇、语法等部分） 13.××方言现象专题报告 14.代词的语用研究 15.语言副词的语用研究 16.助动词的语用研究 17.时下新词描写 18.句型的语用研究 19.语气词的语用研究 20.言语行为在句子里的表现 二、 写作部分 1.论小说的叙述视角 2.论小说的误乐性 3.心态小说的艺术魅力 4.论现代小说性情节结构类型 5.论小说的新典型观 6.论小说语言的创新 7.论小说的写作技巧 8.论广告辞的审美特性 9.从报告文学的轰动效应探视读者的审美要求 10.试论新时期女性散文的艺术特色 11.试论毕淑敏小说的创作特色 12.试论诗歌中意象的类型与特征 13.论鲁迅小说对人物灵魂的深刻穿透力 14.试论当今散文的发展走向 15.论小说中的意识流手法 16.试论新时期散文创作的艺术特色 17.论新闻文体的审美特质 18.试论新闻写作的真实性 19.论想象在文学创作中的功用 20.试谈散文笔法的多元化趋势 21.论新时期散文的艺术嬗变 22.任选当今一个散文作家的作品进行评论 23.任选当今一个小说作家的作品进行论述 24.论散文的“自叙体”色彩 25.论文学语言的审美特性 26.试论王蒙小说的艺术特色 27.试论王安忆小说的艺术特色 28.论文学人物性格的立体结构 29.意识流写法的魅力 30.任选当今一个诗人的作品进行论述 31.文学创作情感论 32.论张洁小说的艺术
基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤：将数据存成csv格式，逗号分隔在R中，读取数据，然后将数据转成矩阵形式加载lars包，先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量，并计算回归系数具体代码如下： 需要注意的地方： 1、数据读取的方法，这里用的( )，这样做的好处是，会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件，免去了输入路径的苦恼。 2、数据要转为矩阵形式 3、（la） 可以看到R方，这里为，略低 4、图如何看？ summary的结果里，第1步是Cp最小的，在图里，看到第1步与横轴的交界处，只有变量1是非0的。所以筛选出的是nongyangungunPs: R语言只学习了数据输入，及一些简单的处理，图形可视化部分尚未学习，等论文写完了，再把这部分认真学习一下~~在这里立个flag
多元线性回归 是 简单线性回归 的扩展，用于基于多个不同的预测变量（x）预测结果变量（y）。
例如，对于三个预测变量（x），y的预测由以下等式表示： y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3
回归贝塔系数测量每个预测变量与结果之间的关联。“ b_j”可以解释为“ x_j”每增加一个单位对y的平均影响，同时保持所有其他预测变量不变。
在本节中，依然使用 datarium 包中的 marketing 数据集，我们将建立一个多元回归模型，根据在三种广告媒体（youtube，facebook和报纸）上投入的预算来预测销售。计算公式如下： sales = b0 + b1*youtube + b2*facebook + b3*newspaper
您可以如下计算R中的多个回归模型系数：
请注意，如果您的数据中包含许多预测变量，则可以使用 ~. 以下命令将模型中的所有可用变量简单地包括在内：
从上面的输出中，系数表显示β系数估计值及其显着性水平。列为：
如前所述，您可以使用R函数轻松进行预测 predict() ：
在使用模型进行预测之前，您需要评估模型的统计显着性。通过显示模型的统计摘要，可以轻松地进行检查。
显示模型的统计摘要，如下所示：
摘要输出显示6个组件，包括：
解释多元回归分析的第一步是在模型摘要的底部检查F统计量和关联的p值。
在我们的示例中，可以看出F统计量的p值<，这是非常重要的。这意味着 至少一个预测变量与结果变量显着相关 。
要查看哪些预测变量很重要，您可以检查系数表，该表显示了回归beta系数和相关的t统计p值的估计。
对于给定的预测变量，t统计量评估预测变量和结果变量之间是否存在显着关联，即，预测变量的beta系数是否显着不同于零。
可以看出，youtube和facebook广告预算的变化与销售的变化显着相关，而报纸预算的变化与销售却没有显着相关。
对于给定的预测变量，系数（b）可以解释为预测变量增加一个单位，同时保持所有其他预测变量固定的对y的平均影响。
例如，对于固定数量的youtube和报纸广告预算，在Facebook广告上花费额外的1000美元，平均可以使销售额增加大约 * 1000 = 189个销售单位。
youtube系数表明，在所有其他预测变量保持不变的情况下，youtube广告预算每增加1000美元，我们平均可以预期增加 * 1000 = 45个销售单位。
我们发现报纸在多元回归模型中并不重要。这意味着，对于固定数量的youtube和报纸广告预算，报纸广告预算的变化不会显着影响销售单位。
由于报纸变量不重要，因此可以 将其从模型中删除 ，以提高模型精度：
最后，我们的模型公式可以写成如下：。 sales = *youtube + *facebook
一旦确定至少一个预测变量与结果显着相关，就应该通过检查模型对数据的拟合程度来继续诊断。此过程也称为拟合优度
可以使用以下三个数量来评估线性回归拟合的整体质量，这些数量显示在模型摘要中：
与预测误差相对应的RSE（或模型 sigma ）大致代表模型观察到的结果值和预测值之间的平均差。RSE越低，模型就越适合我们的数据。
将RSE除以结果变量的平均值将为您提供预测误差率，该误差率应尽可能小。
在我们的示例中，仅使用youtube和facebook预测变量，RSE = ，这意味着观察到的销售值与预测值的平均偏差约为个单位。
这对应于 / mean（ $ sales）= / = 13％的错误率，这很低。
R平方（R2）的范围是0到1，代表结果变量中的变化比例，可以用模型预测变量来解释。
对于简单的线性回归，R2是结果与预测变量之间的皮尔森相关系数的平方。在多元线性回归中，R2表示观察到的结果值与预测值之间的相关系数。
R2衡量模型拟合数据的程度。R2越高，模型越好。然而，R2的一个问题是，即使将更多变量添加到模型中，R2总是会增加，即使这些变量与结果之间的关联性很小（James等，2014）。解决方案是通过考虑预测变量的数量来调整R2。
摘要输出中“已调整的R平方”值中的调整是对预测模型中包含的x变量数量的校正。
因此，您应该主要考虑调整后的R平方，对于更多数量的预测变量，它是受罚的R2。
在我们的示例中，调整后的R2为，这很好。
回想一下，F统计量给出了模型的整体重要性。它评估至少一个预测变量是否具有非零系数。
在简单的线性回归中，此检验并不是真正有趣的事情，因为它只是复制了系数表中可用的t检验给出的信息。
一旦我们开始在多元线性回归中使用多个预测变量，F统计量就变得更加重要。
大的F统计量将对应于统计上显着的p值（p <）。在我们的示例中，F统计量644产生的p值为，这是非常重要的。
我们将使用测试数据进行预测，以评估回归模型的性能。
步骤如下：
从上面的输出中，R2为 ，这意味着观察到的结果值与预测的结果值高度相关，这非常好。
预测误差RMSE为 ，表示误差率为 / mean(testData $ sales) = = ％ ，这很好。
本章介绍了线性回归的基础，并提供了R中用于计算简单和多个线性回归模型的实例。我们还描述了如何评估模型的性能以进行预测。
R语言泊松Poisson回归模型分析案例
这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色（C），脊椎状况（S），体重（Wt）和甲壳宽度（W）。
我们将首先拟合仅具有一个自变量：宽度（W）的泊松回归模型
估计的模型是：$ log（ hat { mu_i}）$ = + ilog(μi^) = - +
估计的β= 的ASE为，这是小的，并且该斜率在z值为及其低p值的情况下在统计学上是显着的。
如果我们看一下W对Sa的散点图（见下文），我们可能会怀疑一些异常值
您可以考虑其他类型的残差，影响度量（如我们在线性回归中看到的）以及残差图。
以下是运行R代码其他部分的输出的一部分：
从上面的输出中，我们可以看到预测计数（“拟合”）和线性预测变量的值，即预期计数的对数值。
我们也可以看到，尽管预测是有意义的，但模型并不适合。考虑到剩余偏差统计值为和171 df，p值为零，值/ DF = / 171 = 远大于1，因此该模型不适合。缺乏适合可能是由于缺少数据，协变量或过度分散。
更改模型
在上述模型中，我们检测到一个潜在的过分散问题，因为比例因子，例如残差偏差的值/ DF远大于1。
回想一下，过度分散的原因之一是异质性，其中每个协变量组合中的主体仍然差异很大。如果是这样的话，是否违背了Poisson回归模型的泊松模型的假设？
上述R程序的输出：
在这个模型中，随机分量在响应具有相同均值和方差的情况下不再具有泊松分布。根据给定的估计值（例如Pearson X 2 = ），随机分量的变化（响应）大约是平均值的三倍。
除了过度分散之外，如何忽略其他解释变量？我们可以通过添加其他变量来提高拟合度吗？
我们来比较一下这个输出和只有“W”作为预测的模型。我们将“虚拟变量”引入到模型中，以表示具有4级的颜色变量，其中4级作为参考级别。
此外，如果您运行anova（），从下面的输出中我们可以看到，在考虑宽度后，颜色几乎没有统计上显着的预测因子。
此模型是否适合数据更好，是否适合过度分散？
R代码的这部分做以下更改：
将此输出的部分与上面的输出相比较，我们将颜色用作分类预测器。我们这样做只是为了记住同一个变量的不同编码会给你不同的拟合和估计值。
现在估计的模型是什么？$ log { hat { mu_i}} $ = + - 。logμi^ = + - 。
由于添加协变量没有帮助，过度分散似乎是由于异质性。我们可以用这些数据做些什么吗？
数据分组
我们考虑按宽度分组数据，然后拟合泊松回归模型。这里是按W排序的数据。
数据已分成8个区间，如下面的（分组）数据所示
请注意，“NumCases”是位于特定间隔内的雌性螃蟹的数量，这些雌性螃蟹的宽度由后面限定。“AverWt”是该分组内的平均背宽，“AverSa”是男性卫星总数除以组内的雌蟹总数，“SDSa”和“VarSa”是标准偏差，即“AverSa”的变化。
更改模型
我们还创建了一个变量lcases = log（个案），其中记录了个案数量的对数。这是输出。
模型现在比以前更好还是更差？它显然更适合。例如，剩余偏差统计值的值/ DF现在是。
残差分析也显示了良好的拟合度。
我们来比较下图中的观察值和拟合值（预测值）：
R中的最后两个陈述用于证明我们可以用速率数据的身份链接来拟合泊松回归模型。请注意，该模型不适合分组数据，因为与先前的模型相比，残差偏差统计的值/ DF约为。
原文: R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素) ====================================== 在前一章（TCGA生存分析）中，我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法，包括：1.危险和生存功能的定义 2.为不同患者群构建Kaplan-Meier生存曲线用于比较两条或更多条生存曲线的logrank检验 但是上述方法--Kaplan-Meier曲线和logrank测试 - 是单变量分析的例子。他们根据调查中的一个因素来描述生存，但忽略了任何其他因素的影响。 此外，Kaplan-Meier曲线和logrank检验仅在预测变量是分类时才有用（例如：治疗A与治疗B;男性与女性）。它们不适用于基因表达，体重或年龄等定量预测因子。 另一种方法是Cox比例风险回归分析，它适用于定量预测变量和分类变量。此外，Cox回归模型扩展了生存分析方法，以同时评估几种风险因素对生存时间的影响。 在临床研究中，存在许多情况，其中几个已知量（称为协变量）可能影响患者预后。 例如，假设比较两组患者：那些患者和没有特定基因型的患者。如果其中一组也包含较老的个体，则存活率的任何差异可归因于基因型或年龄或两者。因此，在研究与任何一个因素相关的生存时，通常需要调整其他因素的影响。 cox比例风险模型是用于对生存分析数据建模的最重要方法之一。该模型的目的是同时评估几个因素对生存的影响。换句话说，它允许我们检查特定因素如何影响特定时间点发生的特定事件（例如，感染，死亡）的发生率。该比率通常称为危险率。预测变量（或因子）通常在生存分析文献中称为协变量。 要一次将单变量coxph函数应用于多个协变量，请键入： 上面的输出显示了回归β系数，效应大小（作为风险比给出）和每个变量相对于总体生存的统计显着性。每个因素都通过单独的单变量Cox回归来评估。