北京做网站的公司有哪些,青岛商城网站建设,天津房价,旅游营销推广方式从零入门到科研精通#xff0c;一本搞定R语言医学数据分析与可视化#xff0c;赋能医学科研高效产出。 本书内容 《R语言医学数据分析与可视化》以通俗易懂的语言和实际案例#xff0c;全面讲解R语言在医学数据分析与可视化中的应用。通过理论与实践相结合的方式#xff0c…从零入门到科研精通一本搞定R语言医学数据分析与可视化赋能医学科研高效产出。本书内容《R语言医学数据分析与可视化》以通俗易懂的语言和实际案例全面讲解R语言在医学数据分析与可视化中的应用。通过理论与实践相结合的方式帮助读者快速掌握R语言的基础知识及其在医学科研中的应用。《R语言医学数据分析与可视化》共包含18章系统地介绍从R语言入门到医学数据分析与可视化的完整流程。《R语言医学数据分析与可视化》首先介绍R语言的基础知识、数据集的创建与操作、数据输入输出等基本技能随后详细讲解数据可视化、统计分析、回归模型等核心分析方法同时深入地探索聚类分析、判别分析、生存分析、Meta分析等高级技术还涵盖基因测序数据处理、临床诊断试验评价、列线图、C指数及校准曲线等医学科研领域的重要工具与方法并通过大量实例展示如何利用R语言高效地完成医学数据分析与科研图表的制作。本书作者宗 敏 / 硕士毕业于首都医科大学现就职于北京朝阳医院副主任医师从事临床工作十余年长期工作在临床一线。熟练掌握各种心血管疾病的常规诊疗熟练掌握临床数据的分析方法发表北大核心及SCI学术论文10余篇。石尚轩 / 硕士毕业于上海科技大学从事数据分析工作多年熟练掌握各类数据分析工具能够高效地进行数据处理、清洗和分析尤其擅长数据可视化能够利用R语言制作直观、易于理解的图表和报告。在SCI期刊及中文核心期刊发表论文多篇涉及医学数据分析、统计建模及相关领域的创新性应用。本书读者《R语言医学数据分析与可视化》内容翔实、逻辑清晰贴近医学科研实际需求特别适合医学科研人员、临床医生、数据分析初学者以及从事医学统计工作的读者学习与参考。本书目录第1部分 R语言基础与数据处理第1章 R语言简介31.1 R语言概述31.1.1 R语言的诞生31.1.2 R语言的特点41.1.3 R语言绘图系统41.1.4 R语言与医学数据分析51.1.5 R语言与医学数据可视化61.2 搭建R语言环境81.2.1 安装程序下载81.2.2 R语言安装与启动101.2.3 辅助工具RStudio111.2.4 包的安装与加载141.3 对象与变量171.3.1 对象181.3.2 变量191.4 获取帮助信息201.4.1 使用内置帮助函数201.4.2 获取自带数据集信息211.4.3 R语言相关软件和资料211.5 本章小结22第2章 创建数据集232.1 数据集的概念232.1.1 认识R语言的对象242.1.2 认识R语言的变量252.2 R语言的数据结构262.2.1 数据类型262.2.2 向量282.2.3 矩阵312.2.4 数组332.2.5 数据框362.2.6 因子382.2.7 列表402.3 获取内置数据集422.4 基本运算符432.5 本章小结44第3章 数据的输入与输出453.1 工作路径的设置453.2 数据的输入463.2.1 TXT文件的读入473.2.2 CSV文件的读入483.2.3 Excel文件的读入493.2.4 SPSS文件的读入493.2.5 GraphPadPrism文件的读入503.3 数据的输出503.3.1 TXT文件的输出513.3.2 CSV文件的输出513.4 本章小结52第4章 数据的基本操作534.1 数据框的基本操作534.2 用dplyr包处理数据554.3 数据框的合并594.3.1 merge()函数的数据框合并594.3.2 dplyr包的数据框合并634.4 数据抽样654.4.1 简单随机抽样654.4.2 有放回的抽样664.4.3 分层抽样674.4.4 系统抽样684.4.5 Bootstrap抽样684.4.6 按比例抽样694.5 数据框的长宽格式的转换704.5.1 宽格式转换为长格式704.5.2 长格式转换为宽格式734.6 列的分割与合并754.7 缺失值与空值的处理794.8 本章小结80第2部分 医学数据分析与可视化第5章 数据可视化835.1 基础作图835.1.1 plot()函数的基本作图835.1.2 plot()函数添加图例、参考线以及文本注释865.1.3 更改图文边界以及拼图905.2 初识ggplot2作图935.3 使用ggplot2包美化图片985.3.1 认识ggplot不同的图形代码985.3.2 添加文本和直线1015.3.3 更改颜色1035.3.4 更改图例1085.3.5 更改主题1125.4 本章小结114第6章 基本统计分析1156.1 数值型变量的描述性统计分析和组间差异比较1156.1.1 数值型变量的描述性统计分析1156.1.2 判断数据的正态分布和方差齐性1216.1.3 两组样本检验1236.1.4 多组样本检验1256.2 分类型变量描述性统计分析和独立性检验1266.2.1 分类型变量的描述性统计分析1266.2.2 分类型变量的独立性检验1286.3 变量间的相关性1316.4 使用tableone包快速统计数据1346.5 本章小结137第7章 回归分析1387.1 简单线性回归1387.2 分层线性回归1417.3 多重线性回归1457.4 二分类逻辑回归1467.5 Poisson回归1507.6 本章小结152第 8 章 聚类分析1538.1 样品的距离1538.2 层次聚类1578.3 均值聚类1608.4 本章小结164第9章 判别分析1659.1 K最邻近判别1659.2 距离判别1679.3 Fisher判别1709.4 贝叶斯判别1729.5 本章小结174第3部分 高级应用与医学科研工具第10章 基因测序数据处理17710.1 基因表达谱微阵列芯片介绍17710.1.1 实验步骤17810.1.2 基因表达谱芯片的应用17810.1.3 基因表达谱芯片的优缺点17910.1.4 认识GEO数据库页面18010.1.5 使用R语言代码整理GEO数据库的array数据18310.2 RNA-seq数据介绍18610.2.1 RNA-seq数据生成的流程18610.2.2 RNA-seq的应用场景18810.2.3 RNA-seq的挑战18910.2.4 TCGA数据库肿瘤数据下载流程19010.2.5 使用R语言代码整理TCGA数据19310.3 主成分分析19610.4 使用limma包进行差异分析19910.4.1 差异分析及其可视化流程19910.4.2 差异分析的计算20010.4.3 使用 ggplot2程序包可视化差异分析结果20210.5 使用DESeq2包进行差异分析和火山图的绘制20410.5.1 差异分析及其可视化流程20410.5.2 差异分析的计算20510.5.3 使用ggplot2程序包可视化差异分析结果20610.6 差异基因热图可视化20810.7 差异基因的KEGG与GO富集分析21110.7.1 R语言KEGG富集分析及可视化21110.7.2 R语言GO富集分析及可视化21510.8 本章小结219第11章 生存分析22011.1 认识生存数据22011.2 Cox回归22411.3 森林图22811.4 Kaplan-Meier生存分析23111.5 本章小结236第12章 临床诊断试验评价23712.1 ROC简介23712.2 基于二分类变量的ROC23912.2.1 单一模型绘制ROC曲线23912.2.2 多模型绘制ROC曲线24112.3 基于生存资料的ROC24312.3.1 单模型单时间点ROC曲线24312.3.2 单模型多时间点ROC曲线24612.3.3 多模型单时间点ROC曲线24712.4 本章小结248第13章 自变量的筛选24913.1 逐步法24913.2 Lasso回归法25413.3 随机森林25813.4 本章小结264第14章 列线图26514.1 列线图简介26514.2 连续变量构建列线图26714.3 二分类变量构建列线图27214.4 生存变量构建列线图27614.5 本章小结280第15章 C指数的计算28115.1 C指数简介28115.2 二分类变量计算C指数28415.3 对生存变量计算C指数28615.4 本章小结289第16章 Calibration校准曲线29016.1 Calibration校准曲线简介29016.2 二分类变量计算校准曲线29316.3 对生存变量计算校准曲线29616.4 本章小结303第17章 DCA曲线30417.1 DCA曲线简介30417.2 绘制二分类变量的DCA曲线30717.3 绘制生存变量的DCA曲线31217.4 本章小结316第18章 Meta分析31718.1 Meta分析的基本步骤31718.2 二分类变量的Meta分析32018.3 连续型变量的Meta分析32818.4 本章小结331编辑推荐·在精准医学与大数据浪潮席卷医学科研的当下数据分析与可视化已成为医学研究者不可或缺的核心技能而R语言凭借免费开源、统计功能强大、可视化便捷的优势成为生物医学领域的主流工具。《R语言医学数据分析与可视化》正是为破解医学研究者“会科研、不会工具”的痛点而生以“理论落地、实战导向”为核心搭建起从入门到精通的完整学习体系是医学科研路上的必备工具书。·《R语言医学数据分析与可视化》最突出的优势的是“精准适配医学科研需求”区别于通用的R语言教程全程围绕医学场景展开从临床试验数据统计、基因测序数据处理到临床诊断试验评价、科研论文图表制作18章内容层层递进按“基础入门—核心方法—高级应用”清晰划分既包含R语言环境搭建、数据集创建与清洗等基础内容帮助零基础读者快速上手也深入讲解回归分析、生存分析、Meta分析、列线图构建等医学科研高频技术兼顾新手入门与进阶提升适配医学科研人员、临床医生、统计初学者等不同群体的学习需求。·全书秉持“理论与实践深度融合”的理念打破传统统计图书“重理论、轻实操”的局限每章均配套详细的R语言代码和案例将抽象的统计原理转化为可直接复用的实操步骤读者无须复杂的编程基础跟随案例一步步操作就能快速掌握数据分析技巧真正实现“学完就会用”。同时书中重点讲解ggplot2包作图、差异基因可视化、ROC曲线、森林图等科研图表制作方法助力研究者打造符合期刊发表标准的高质量可视化成果让数据分析结果更直观、更具说服力。·《R语言医学数据分析与可视化》内容翔实且逻辑严谨从数据输入输出、基础统计分析到基因测序数据处理、Meta分析等高级应用覆盖医学科研常见场景与核心需求既包含经典方法也融入当前医学科研热点技术兼顾实用性与前沿性。更贴心的是《R语言医学数据分析与可视化》提供配套资源文件读者可通过二维码下载搭配教学视频和详细的章节小结帮助读者巩固知识点、理清学习思路高效掌握R语言在医学数据分析中的核心能力。·无论是刚刚接触数据分析的医学科研新手还是希望提升数据分析效率、突破科研瓶颈的研究者《R语言医学数据分析与可视化》都能提供清晰的学习路径和强有力的工具支持。拿起这本书轻松破解医学数据分析难题用R语言赋能科研创新让每一份医学研究数据都发挥最大价值助力科研成果高效产出。本文摘自《R语言医学数据分析与可视化》具体内容请以书籍为准。R语言医学数据分析与可视化——jd