但是如何在做呢?我知道可以用GARCH模型但是做的时候就无从着手了

我现在有一个数据集，是一个1000病人的部分数据，如下：
id          time                              PaO2         outcome
1     2016/02/03 14:23:00           78            die
1     2016/02/03 15:24:00           89
1     2016/02/03 18:44:00           90
1     2016/02/04 08:23:00           77
1     2016/02/04 12:33:00           100
1     2016/02/05 09:12:00           108
1     2016/02/06 14:25:00           103
2     2016/03/12 13:26:00           100           live
2     2016/03/12 15:35:00           99
2     2016/03/13 17:46:00           98
3     2016/03/03 16:23:00           109           die
3     2016/03/03 19:55:00           95
3     2016/03/04 20:25:00           93
3     2016/03/04 14:23:00           87
3     2016/03/04 17:20:00           113
4     2016/02/08 14:23:00           106           die
4     2016/02/08 15:24:00           80

...           ...                   ...           ...

其中，id为病人编号，time为记录时间，PaO2为病人血氧分压，outcome为病人最终的结局。现在我想研究病人的PaO2和病人死亡概率之间的关系，应该怎么做呢？因为PaO2的值和时间相关，且每个病人id对应了不同数量的PaO2的值，这样的话应该采取什么样的方法呢？

我对医学并不了解，所以只能从计量角度说一下。
一、你的数据结构并不完整，对于1号病人，对应的outcome应该都是die
二、如果time对模型有影响，那么你的数据可以理解为panel。一个简单的办法是，对time进行period划分，比如0-2 am， 2-4 am...然后用panel进行回归分析（可以用plm package）。
三、如果PaO2对这种病确实有着决定性影响，那么你的模型没有问题。会不会还有其他因素也会影响outcome呢？所以再建议考虑模型的specification问题。

可以随便选一本时间序列的书看一下，实现起来很简单。

临床普遍认为，PaO2太低会增加危重病人的死亡概率。现在又有理论提出，PaO2太高也会增加病人死亡率。所以我才会用这个大样本数据库想看看两者是否有联系。理论上，我们猜测预期结果应该是：死亡率和PaO2值呈u型曲线关系（即，PaO2过高和过低都会增加死亡率）。当然，病人的死亡肯定不是只跟这一因素有关，肯定还存在很多其他混杂因素。在此没有列出。而PaO2对某个病人死亡的效应也绝对不是某个值造成的，因为住院期间病人的PaO2是随时变化。我认为时间这个变量在这里帮助不大。所以，我的困惑在于，每个病人对应了多个PaO2值，这该怎么取呢？因为取某个PaO2值（min，max等）并不能完全利用PaO2的所有信息，因为每个病人的PaO2值是变化的，且每个病人间的PaO2的数量又不相等。。。难。

我现在在学时间序列，并没相应的例子。可能我编程有点差，总是没办法做

您好，请教一个问题：R语言绘图(plot/ggplot2) 如何设置坐标轴标签小数位数？谢谢！

请问，如何将WORD里边的公式编辑器中的公式，导入到R软件中呢？！

真心厉害！

比如我有这也一个数据集：
id          time                              PaO2         
1     2016/02/03 14:23:00           78            
1     2016/02/03 15:24:00           89
1     2016/02/03 18:44:00           90
1     2016/02/04 08:23:00           77
1     2016/02/04 12:33:00           150
1     2016/02/05 09:12:00           108
1     2016/02/06 14:25:00           103
2     2016/03/12 13:26:00           100         
2     2016/03/12 15:35:00           99
2     2016/03/13 17:46:00           98
3     2016/03/03 16:23:00           109         
3     2016/03/03 19:55:00           95
3     2016/03/04 20:25:00           93
3     2016/03/04 14:23:00           87
3     2016/03/04 17:20:00           113
4     2016/02/08 14:23:00           106           
4     2016/02/08 15:24:00           80

...           ...                   ...           

其中，id为病人编号，time为记录时间，PaO2为病人血氧分压，每个id中的第一个PaO2值是病人入院的基础值，我想要筛选出这样的数据集：每个病人id按照时间顺序，一旦出现某个PaO2值是基础值（即第一个值）的2倍，则保留该数据之前的所有行，删除之后的所有行。这用R该怎么实现呢？

这种图如何做啊，我用plot函数做的，做不出来。y周刻度逆序，可以实现；x轴的刻度也可以，但是刻度的label弄不到外面去。

您好，
求助，venn图为什么画出来both的地方会多出来一，我同时用了三种方式计算，R语言的话both重复的数量作图出来会有161但是另外两周年那个方式直接计算出来都是160。。。不知是为什么
十分感谢您的回答

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