r语言是什么专业学的详解r语言的特点

作为一门编程语言，R已经演变和发展了20多年。开发者的目标非常清晰，就是使R成一款简单易用且灵活的，能够综合执行统计计算、数据探索和可视化的工具。
在众多统计软件中，R能够脱颖而出，有几个优势：免费开源、高度通用性、作为动态脚本语言的灵活、代码可重复性，除此之外，R语言还有着丰富的资源和强大的社区，来自不同领域的统计学、计量经济学等专业研究者，在为R语言做贡献，使R有幸将数据科学知识应用于现实世界，进一步提高其功能并揭示其潜力。
当然，R也存在一些固有缺点，例如学习曲线相对比较陡峭、第三方包的质量良莠不齐等。但我相信，未来的R将不再局限为一种语言，而是成为行业间通用的交流货币。

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图a中，灵敏度是左侧红色部分的相对高度（80%），特异度是右侧白色部分的相对高度（90%）。阳性预测值是指左侧红色部分相对于所有红色部分所占的比例，在此例中为 80/(80 + 10) ≈ 88.9% 。阴性预测值是指右侧白色部分相对于所有白色部分所占的比例，在此例中为 90/(20 + 90) ≈ 81.8% 。
事实上，左侧部分的相对宽度反映了这种疾病的患病率。在此例中，两个组的数目相等，所以患病率为 50% 。灵敏度和特异度的计算限定在每一列中，因此它们与患病率无关。如果不考虑研究的设定条件，尤其是在社区研究中，患病率通常远远低于 50% 。
图b表示的患病率较低，因为左侧部分的宽度仅为两列加起来的总宽度的5% 。灵敏度（80%）和特异度（90%）与前例一致，但阳性预测值现在要小得多。患病组（左侧）的红色部分面积不到总的红色面积的一半，阳性预测值仅为 80/(80 + 190) ≈ 29.6% 。
在患病率为 5%的情况下，检测结果呈阳性的人患病的可能性不到 30% 。在社区或人群中对一种罕见疾病进行临床诊断必须谨慎，因为结果实际上可能反映的是其他类似疾病的情况。
降低患病率对阴性预测值也有一定影响。在图b中，右侧白色部分的面积占绝对大的比重。阴性预测值为 1710/(1710 + 20) ≈ 98.8% 。这比之前的 81.8%有所升高。但是，阴性检测结果可能不会对临床排除疾病的倾向决定有太大的影响。因此，患病率很低的筛查检测中，很少用到阴性预测值。
【r语言是什么专业学的详解r语言的特点】以上就是临床诊断试验中的二分类结果的评价指标，而R语言在医学中的应用远不止这些，像比如截断值、ROC曲线、SPSS、样本量计算、Meta分析等。

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