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<title>普癌新声 · R语言与数据科学</title>
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<description>R语言、统计学、可复现数据分析与科研工具的新文章。</description>
<language>zh-CN</language>
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<title>普癌新声 · R语言与数据科学</title>
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<lastBuildDate>Sat, 05 Sep 2026 00:00:00 GMT</lastBuildDate>
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  <title>插值法是什么？线性、多项式、样条和径向基函数如何选择</title>
  <dc:creator>陈琼博士 </dc:creator>
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  <description><![CDATA[ 当某个时间点、年龄或空间位置没有观测值时，插值可以根据周围的已知点，估计已知范围内的新数值。但估计值不是新观测，曲线更平滑也不代表更接近真实情况。线性、多项式、样条和径向基函数依赖不同的假设，选择时需要同时考虑数据维度、局部形态、噪声和使用目的。 ]]></description>
  <category>R语言与数据科学</category>
  <category>统计方法</category>
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  <pubDate>Sat, 05 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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  <title>主成分分析（PCA）和因子分析有什么区别？如何选择与用R实现</title>
  <dc:creator>陈琼博士 </dc:creator>
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  <description><![CDATA[ 面对一组彼此相关的变量，主成分分析（PCA）和因子分析都能把它们概括成更少的维度，因此常被混在一起。两者真正的区别不在于“能不能降维”，而在于研究目的：PCA用于压缩数据，因子分析用于描述多个指标背后的共同特征。本文从原理、输出、适用场景和R实现四个方面说明如何选择。 ]]></description>
  <category>R语言与数据科学</category>
  <category>统计方法</category>
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  <pubDate>Sat, 05 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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  <title>肿瘤生存分析的7个常见误区：这篇综述讲对了什么，还缺什么</title>
  <dc:creator>陈琼博士 </dc:creator>
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  <description><![CDATA[ HR=0.8，能不能直接写成“疾病进展风险降低20%”？两条 Kaplan-Meier 曲线没有交叉，是否就说明比例风险假设成立？P＞0.05，是否等于“没有影响”？ ]]></description>
  <category>R语言与数据科学</category>
  <category>文献解读</category>
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  <pubDate>Mon, 31 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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  <title>Agent Skills 与 MCP：一个教方法，一个接工具</title>
  <dc:creator>陈琼博士 </dc:creator>
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  <description><![CDATA[ Skill 负责把经验写成程序化工作方法，MCP 负责把外部世界变成可调用接口。 ]]></description>
  <category>R语言与数据科学</category>
  <category>科研工具</category>
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  <pubDate>Thu, 27 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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  <title>AI时代做数据分析，还要先学写代码吗？</title>
  <dc:creator>陈琼博士 </dc:creator>
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  <description><![CDATA[ 不必把背语法当成入场券。但要让分析结果可信、可复核，仍然需要学会读代码、改代码和验证代码。 ]]></description>
  <category>R语言与数据科学</category>
  <category>科研工具</category>
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  <pubDate>Thu, 27 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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  <title>别让 AI 瞎编参考文献：让它去 PubMed 或 Zotero 找</title>
  <dc:creator>陈琼博士 </dc:creator>
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  <description><![CDATA[ 检索近 5 年有关“大语言模型生成医学参考文献准确性”的研究，返回查询式、PMID、DOI、题名和摘要能支持的结论。未检索到的内容不要补写。 ]]></description>
  <category>R语言与数据科学</category>
  <category>科研工具</category>
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  <pubDate>Thu, 27 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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  <title>大数定律：样本多了，平均值为何会稳定？</title>
  <dc:creator>陈琼博士 </dc:creator>
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  <description><![CDATA[ 大数定律描述的是：在适当条件下，随着重复观测增多，样本平均值会逐渐靠近总体的期望值。 ]]></description>
  <category>R语言与数据科学</category>
  <category>统计方法</category>
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  <pubDate>Thu, 27 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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  <title>设置种子，保证数据分析的可重复性</title>
  <dc:creator>陈琼博士 </dc:creator>
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  <description><![CDATA[ 同一段抽样代码，运行两次却得到两组结果。这不一定是程序出错，很可能只是少了一行 set.seed()。 ]]></description>
  <category>R语言与数据科学</category>
  <category>科研工具</category>
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  <pubDate>Wed, 26 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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  <title>标准差与标准误：一个讲差异，一个讲精度</title>
  <dc:creator>陈琼博士 </dc:creator>
  <link>https://wechat.chenq.site/main/daily-r/2026-08-25-standard-deviation-standard-error/</link>
  <description><![CDATA[ 同一组数据，标准差是12，标准误却只有1.2。哪个数字更能代表数据“稳定”？先别比较大小，它们回答的不是同一个问题。 ]]></description>
  <category>R语言与数据科学</category>
  <category>统计方法</category>
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  <pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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  <title>R 最佳实践速查表：从能运行到可维护</title>
  <dc:creator>陈琼博士 </dc:creator>
  <link>https://wechat.chenq.site/main/daily-r/2026-08-24-r-best-practices-cheat-sheet/</link>
  <description><![CDATA[ 最近看到 Jacob Scott 的 R Best Practice Cheat Sheet。一张表，把项目结构、依赖管理、可复现示例、函数、命名、数据库和 Git 串了起来。很适合收藏，也值得加几条使用说明。 ]]></description>
  <category>R语言与数据科学</category>
  <category>科研工具</category>
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  <pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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