R语言contrast函数
时间: 2023-06-27 11:02:59 浏览: 458
`contrast`函数是R语言中用于创建对比矩阵的函数。对比矩阵是用于比较不同组之间的差异的一种矩阵表示方法。
`contrast`函数的语法为:
```
contrast(levels, type = c("contr.treatment", "contr.poly", "contr.sum", "contr.helmert", "contrasts"), contrasts = NULL)
```
其中,`levels`参数是一个指定因子水平的向量或因子变量;`type`参数是一个字符串,指定要使用的对比类型,取值可以是"contr.treatment"(默认),"contr.poly","contr.sum","contr.helmert","contrasts";`contrasts`参数是一个可选的由用户自定义的对比矩阵。
`contrast`函数的返回值是一个对比矩阵,它可以用作线性模型中的参数来比较不同组之间的差异。对比矩阵的每一行代表一个组,每一列代表一个因子水平,矩阵中的元素则表示相应组与相应因子水平之间的差异。
相关问题
R语言 中的contrast
在R语言中,contrast(对照组)是指用来表示不同水平之间差异的一组变量。当使用线性模型时,如果遇到因子(factor)类型的变量,thelm()函数会将该因子替换为一组表示各水平间对比的数值变量。对于具有k个水平的因子,会创建k-1个对比变量。R语言提供了五种内置的方法来创建这些对比变量(参见表9.6)。在无序因子中,默认使用treatment contrasts(处理对照),而在有序因子中,默认使用orthogonal polynomials(正交多项式)。
在R中,你可以通过options()函数在一个R会话中更改默认的对比方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [R语言中dim函数_R语言 常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析](https://blog.csdn.net/weixin_39801165/article/details/109902863)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R语言使用回归模型解决单因素方差分析问题(ANOVA as regression)、方差分析和回归都是同广义线性模型的...](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/122555042)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
R语言中如何用COX模型算P for trend
在R语言中,可以使用survival包中的coxph函数来拟合COX模型,并使用contrast函数来计算P for trend。具体步骤如下:
1. 加载survival包:`library(survival)`
2. 准备数据,假设有一个名为data的数据框,其中包含事件发生时间、事件状态、因变量和自变量:
```
survival_time <- data$survival_time
status <- data$status
y <- data$y
x <- data$x
```
3. 拟合COX模型:
```
cox_model <- coxph(Surv(survival_time, status) ~ x, data = data)
```
4. 计算P for trend:
```
trend <- c(-0.5, 0.5, 1.5) # 定义趋势变量
contrast(cox_model, list(x = trend))
```
其中,trend是一个包含趋势变量的向量,contrast函数返回的是一个包含trend中每个趋势变量的P for trend值的列表。