R语言
Pima.tr
位于 MASS
包(package)。 说明
根据世界卫生组织的标准,居住在亚利桑那州凤凰城附近的至少 21 岁、具有皮马印第安血统的女性接受了糖尿病检测。该数据由美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所收集。我们在删除(主要是缺失的)血清胰岛素数据后使用了 532 条完整记录。
用法
Pima.tr
Pima.tr2
Pima.te
格式
这些 DataFrame 包含以下列:
npreg
-
怀孕次数。
glu
-
口服葡萄糖耐量试验中的血浆葡萄糖浓度。
bp
-
舒张压(毫米汞柱)。
skin
-
三头肌皮褶厚度(mm)。
bmi
-
体重index(体重公斤/(身高米) )。
ped
-
糖尿病谱系函数。
age
-
年龄(以年为单位)。
type
-
Yes
或No
,根据世界卫生组织标准,适用于糖尿病患者。
细节
训练集 Pima.tr
包含随机选择的 200 名受试者,Pima.te
包含其余 332 名受试者。 Pima.tr2
包含Pima.tr
以及解释变量中缺少值的 100 个受试者。
来源
Smith, J. W.、Everhart, J. E.、Dickson, W. C.、Knowler, W. C. 和 Johannes, R. S. (1988) 使用 ADAP 学习算法预测糖尿病的发病。医疗保健计算机应用研讨会论文集(华盛顿,1988 年),编辑。 R. A. Greenes,第 261-265 页。加利福尼亚州洛斯阿拉米托斯:IEEE 计算机协会出版社。
里普利,B.D. (1996) 模式识别和神经网络。剑桥:剑桥大学出版社。
相关用法
- R summary.rlm 鲁棒线性模型的总结方法
- R ginv 广义逆矩阵
- R housing 哥本哈根住房条件调查的频率表
- R biopsy 乳腺癌患者的活检数据
- R predict.qda 根据二次判别分析进行分类
- R contr.sdif 连续差异对比编码
- R Melanoma 恶性黑色素瘤的生存率
- R boxcox 线性模型的 Box-Cox 变换
- R predict.glmmPQL glmmPQL 拟合的预测方法
- R ucv 带宽选择的无偏交叉验证
- R theta.md 估计负二项式的 theta
- R parcoord 平行坐标图
- R rlm 线性模型的稳健拟合
- R npk 经典 N、P、K 阶乘实验
- R Cars93 1993 年美国销售的 93 辆汽车的数据
- R predict.lda 通过线性判别对多变量观测值进行分类
- R geyser 老忠实间歇泉数据
- R summary.negbin 类“negbin”对象的摘要方法函数
- R Aids2 澳大利亚艾滋病生存数据
- R truehist 绘制直方图
- R mcycle 来自模拟摩托车事故的数据
- R loglm1 通过迭代比例缩放拟合对数线性模型 - 内部函数
- R kde2d 二维核密度估计
- R dropterm 尝试模型中的所有一项删除
- R eqscplot 具有几何等比例的图
注:本文由纯净天空筛选整理自R-devel大神的英文原创作品 Diabetes in Pima Indian Women。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。