R语言用国际肥胖率数据集绘制森林图 (基于forestplot包)

绘制森林图可以使用R语言的`forestplot`包，下面是一个使用国际肥胖率数据集的示例代码：

# 导入数据
data(obesity)

# 计算相对风险和置信区间
rr <- as.numeric(obesity[, 4])
ci_lb <- as.numeric(obesity[, 5])
ci_ub <- as.numeric(obesity[, 6])

# 创建数据框
df <- data.frame(
  label = obesity[, 1],
  mean = 1,
  lower = rr,
  upper = rr,
  ci.lb = ci_lb,
  ci.ub = ci_ub
)

# 绘制森林图
library(forestplot)

forestplot(
  df,
  is.summary = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE),
  boxsize = 0.2,
  col = fpColors(box = "royalblue", line = "darkblue"),
  xlab = "Relative Risk (95% CI)",
  new_page = TRUE
)

这段代码将会绘制一个包含国际肥胖率数据集的森林图。你可能需要根据自己的数据集和需求进行修改。

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很好的问题！肥胖率数据可视化的设计理念主要是为了让人们更直观、更清晰地了解肥胖率的分布情况和趋势变化。首先，选择合适的图表类型非常重要。例如，使用散点图或热力图可以很好地展示不同地区的肥胖率分布情况，而折线图则可以展示肥胖率的趋势变化。其次，颜色和标签的选择也需要注意，应该尽量保证视觉效果的美观性和数据的准确性。最后，还可以考虑添加交互功能，如鼠标悬停显示详细数据等，可以让用户更好地进行数据分析和比较。

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UCI Machine Learning Repository 上有一个肥胖症预测数据集，数据集名称为 "Obesity Data Set"。该数据集包含 211 条数据，每条数据有 17 个特征。这些特征包括个人的基本信息（如性别、年龄、身高、体重等）、饮食习惯、生活方式等。您可以通过以下链接查看该数据集的详细信息和下载数据：

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Obesity+Data+Set