mutate(OOB_IQR = 1 -(Observed < round(q25, 2) | Observed > round(q75, 2)), OOB_95 = 1 -(Observed < round(q5, 2) | Observed > round(q95, 2)),

这段代码使用了dplyr包中的mutate函数，计算了两个指示变量OOB_IQR和OOB_95。其中，OOB_IQR表示观测值是否在IQR（四分位距）范围内，如果是，则值为1，否则为0。而OOB_95则表示观测值是否在95%的置信区间内，同样是如果在则值为1，否则为0。这些指示变量可能是为了判断数据点是否为异常值，也可能是为了进行可视化或者进一步的分析而计算的。

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summary.stats <- df.ribbon.comb %>% mutate(OOB_IQR = 1 -(Observed < round(q25, 2) | Observed > round(q75, 2)), OOB_95 = 1 -(Observed < round(q5, 2) | Observed > round(q95, 2)), Mix = as.numeric(Mix), # Filtered = (Mix == 5 | (

这段代码的作用是：

1. 使用`mutate()`函数将`df.ribbon.comb`数据框中的`Observed`列，根据第25和第75个百分位数进行IQR外离值检测，将结果保存到`OOB_IQR`列中。

2. 使用`mutate()`函数将`df.ribbon.comb`数据框中的`Observed`列，根据第5和第95个百分位数进行95%外离值检测，将结果保存到`OOB_95`列中。

3. 使用`mutate()`函数将`df.ribbon.comb`数据框中的`Mix`列转换为数值类型，并将结果保存到`Mix`列中。

4. 代码被截断了，无法确定`Filtered`列的计算方法和意义。

lung_time = case_when( cancer_lung == 1 ~ as.character(cancer_time_total), cancer_lung == 0 ~ as.character(dead))) %>% mutate(lung_time = replace_na(lung_time, "2020-12-31")) %>% as_tibble() %>% mutate(lung_time = as.Date(lung_time), lung_time = ymd(lung_time)) %>% mutate(lung_time = case_when( lung_time > "2020-12-31" ~ "2020-12-31", TRUE ~ as.character(lung_time))) %>% mutate(lung_time = as.Date(lung_time), lung_time = ymd(lung_time)) %>%

这是一个 R 语言中的代码片段，它首先根据肺癌的状态（cancer_lung）来确定肺癌患者的存活时间（cancer_time_total）或死亡时间（dead），然后将其转换为字符型变量并用 "2020-12-31" 替换缺失值。接下来，将字符型变量转换为日期型变量，并将其限制在 "2020-12-31" 之前的时间范围内。最后，将日期型变量再次转换为字符型变量并存储在变量 lung_time 中。