清风拂面思如泉，灵光一现破尘烟
这个暑假我与孩子所读书目分享
家里山大王这学期要进入三年级了，在二、三年级衔接家长会上，教研组的老师们反复说了几点，别的没记住，我脑海中只记住了：阅读、阅读量！ 在家长会上，教研组的老师说了下面诸如此类的内容，细思极恐。 ...
文章
如何评估预测模型的表现
在各种类的医学研究中，建立以及验证一个有效的预测模型(prediction model )是很常见的，无论结果变项(outcome )是连续型、二元类别、计数变项或是存活资料，现在皆已有常规的回归分析方法，分别是线性回归、 logistic 回归、 Poisson 回归以及 Cox 比例危险模式(Cox proportional hazard model )。 ...
医学统计结果小数应该保留几位才合适？
在医学论文中，在内文、表格与图形中，必然会有数字的呈现，那么这些数字的小数点应该取到第几位是最合适的呢？ 若以呈现最精确的数据信息为主要目的，那么小数点理应是取越多位越精确。然而，当不必要的小数点取太多位时，会让读者注意力受到影响，不易理解到数字的大小；反之，小数点取的位数不够，则可能会失去精确性，甚至被怀疑是否作者是故意隐匿信息。 ...
推荐一本书《态度》
春节至今很少更新博客，有时候有些东西想下笔写点，但这样那样的“借口”没能静下心来整理。最近看了吴军博士的《态度》一书觉得很有必要推荐下，这本书早前就在罗辑思维看到有推荐，恰逢过年的时候有点时间就捧起来一口气读完了。 ...
Rmarkdown自循环生成结果
最近遇到一个头痛的事，有185个项目的内容需要整理成简单的会议记录。想着R应该是可以搞成的，所以试了下，效果不错。 代码分享给需要的人： 用Rmarkdown格式的文件写的，{r echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, results=“asis”} 就不放在代码段中了，自己设置。 ...
MIMIC-III 数据库字典部分解读
1. ADMISSIONS —— 入院信息 该表格包括以下信息： ROW_ID：行号，这个是和Excel里行号是一个性质，我们基本用不到，不用去理他 SUBJECT_ID：这个表示病人标识码，每一位病人对应唯一的标识码，可以理解为国内医院的住院号 HADM_ID：这个对应于病人的每一次住院标识码，可以理解为国内医院病人每次住院的病案号 ADMITTIME：病人入院时间，精确到分钟，这里请注意MIMIC数据库里的年份信息为保护患者信息都是经过随意转换的，仅可计算相对时间 DISCHTIME：病人入院时间，精确到分钟 DEATHTIME：病人如在住院期间死亡，则显示具体死亡时间，精确到分钟，如住院期间无死亡事件发生，则为NULL ADMISSION_TYPE：入院类型，包括以下4种类型 ...
彻底解决RODBC中文乱码
数据分析很多时候用到了数据库来存储数据，但从R读取或者写入数据很多时候蛋痛的是中文乱码的问题。今天算是彻底搞定了RODBC这玩儿。 rstudio的设置 tools » global options »code»saving 面板下将“default text encoding” 改为“utf8”，切记这里是“UTF8”，而不是“UTF-8”，这两是有区别的编码，至于细节暂不讨论，我只关心我这样设置就解决了中文问题。 ...
Debian服务器上了一个SSL证书
申请SSL证书 https://www.sslforfree.com/ 依照https://www.sslforfree.com/的操作指南，一步一步的在VPS上建立目录验证，然后下载打包的证书文件。 ...
R语言-assign函数的应用
在学习R语言的时候，可能在书本或者教程中你可能看过assign这个函数，或许你当初会觉得这个可能不知道怎么用，没怎么关注吧。这个函数的功能最好的用处就是循环中给变量赋值，比如你想自动生成一批变量，这个时候assign就有价值了。例如： ...
ggplot2画火山图
用ggplot2画火山图看代码似乎还是很简单，但是真的来画了，细节还是蛮多的。 把代码写在这里，以便以后用。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 library(ggplot2) library（Cairo） # 读取数据 data <- read.delim("./data/g1_VS_g3.txt",header = T,sep="\t",na.strings = "") # 设置颜色域 datathreshold = as.factor(datapvalues < 0.05 & abs(log2(data$foldchange)) >=1.5) Cairo(file="volcan_PNG_300_dpi.png", type="png", units="in", bg="white", width=8, height=6, pointsize=12, dpi=300) ggplot(data=data, aes(x=log2(foldchange), y =-log10(pvalues), colour=threshold)) + geom_point(alpha=0.4, size=1.75) + xlim(c(-4, 4)) + xlab("log2 fold change") + ylab("-log10 p-value") + ggtitle("Volcano picture of DEG")+ theme_gray() + geom_vline(xintercept=c(-1.5,1.5),lty=4,col="grey",lwd=0.5)+ geom_hline(yintercept = -log10(0.05),lty=4,col="grey",lwd=0.5)+ theme(legend.position="none") # 在x轴-1.5与1.5的位置画两根竖线, 在p-value 0.05的位置画一根横线 dev.off() 这只是一个粗略的图，要细致，还需要调整网格，坐标轴，颜色，字体大小。 ...