基於佇列資料的RR及其95 CI計算

2021-10-22 01:45:03 字數 545 閱讀 2029

mytable=xtabs(~xaa+class,data=mydata)

#xaa為列變數名,即你的暴露因素,mydata為你的資料框

p.table=prop.table(mytable, 1)

#其中『1』為按照行計算發生率

chisq.test(mytable)

#分析改暴露因素是否在組間存在差異

rr=p.table[2,2]/p.table[1,2]

#計算rr值,該公式適合二分類的暴露變數,如果多分類,請自行舉一反三

rr#輸出值

a=1/mytable[1,1]+1/mytable[1,2]+

1/mytable[2,1]+1/mytable[2,2]

#計算lnrr的方差,具體公式流行病的書上有

ci=1.96*sqrt(a)

#lnrr的95%ci

b1=log(rr)+ci

b2=log(rr)-ci

exp(b1)

#反對數化

exp(b2)

資料結構 基於鏈式儲存的佇列

這是乙個基於帶頭結點單鏈表下實現的的鏈佇列,但是寫完我覺得 中存在如下問題 感覺不夠完美 首先看定義 define elemtype int typedef struct linknode linknode typedef struct linkqueue 初始時隊首指標和隊尾指標都指向頭結點 帶頭...

基本資料結構 佇列的實現及其運用

佇列是一種先進先出的資料結構,元素只能新增到隊尾,而對元素的刪除,修改,檢索只能在隊頭進行。與棧的差異是很明顯的。同樣佇列的實現可以基於鍊錶,也可以基於陣列。和棧的基本操作差不多,但佇列多了乙個指標 標號 指向末尾的元素,因為需要在末尾插入元素。ifndef queue h define queue...

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