nricens(mdl.std=mstd,mdl.new=mnew,t0=416,updown='diff',cut=0.05,niter=200)此R语言代码输出的结果没有NRI的P值，怎么求P值

要计算NRI的P值，您可以使用适当的统计方法，例如使用置换检验或基于模型的推断。以下是一种可能的方法：

1. 根据您的实际数据和模型，运行 `nricens()` 函数以获取NRI的结果。

2. 将 `nricens()` 函数的输出结果保存为一个变量，例如 `result`。

3. 从 `result` 中提取NRI值，通常可以通过 `result$NRI` 或类似的方式获取。

4. 使用模拟或置换方法生成一个空假设分布，这个分布应该与原始数据的特性相似。

5. 在空假设下，对原始数据进行重抽样或模拟生成新的数据集。

6. 使用重抽样或模拟生成的数据集运行 `nricens()` 函数，并提取其NRI值。

7. 重复步骤5和6多次，通常进行1000次以上的重复。

8. 将步骤7中计算得到的NRI值与原始数据计算得到的NRI值进行比较。

9. 统计在空假设下获得比原始数据更极端（更接近1或-1）的NRI值的频率。

10. 统计步骤9中的频率，并将其除以总的模拟次数得到P值。

请注意，这只是一种可能的方法，具体的计算步骤可能因您的数据和研究问题而有所不同。建议您参考相关文献或咨询统计学家以获取更准确的方法。

相关问题

mdl = mdl.strip()

根据提供的引用内容，`mdl = mdl.strip()`是一行代码，它的作用是去除字符串`mdl`两端的空格和换行符。这个操作可以用于清理字符串中的不必要的空白字符，以便后续处理。

范例：

mdl = "  Hello World!  "
mdl = mdl.strip()
print(mdl)  # 输出：Hello World!

mdl = fitlm(tbl,'ResponseVar','BloodPressure');

这段代码使用MATLAB中的fitlm函数来构建线性回归模型。

首先，fitlm函数接受一个数据表tbl作为输入，其中包含了自变量和因变量的数据。在这里，'ResponseVar'参数指定了因变量的名称为'BloodPressure'。

然后，fitlm函数会根据数据表中的自变量和因变量进行线性回归拟合，并返回一个线性回归模型对象mdl。

该线性回归模型可以用于预测或分析因变量（血压）与自变量之间的关系。