目的為多元線性回歸分析數據可視化提供方法參考。方法數據加載入 R Studio 軟件后首先構建全域數據之間關系，進一步擬合自變量與因變量的線性關系，在確認觀察值的獨立性、因變量的正態性、變量間線性關系滿足條件的基礎上進行初步建模，然后進行參數估計、多重共線性識別處理、顯著性檢驗和殘差分析來校正數據保證模型構建，最后運用模型進行預測。結果R Studio 軟件在實現多元線性回歸分析較傳統 R 語言軟件具有更好的可視化功能和更簡便的操作。結論R Studio 軟件在實現多元線性回歸分析數據可視化中具有較好的應用價值。
目的 結合具體實例和R Studio語言代碼，實現臨床醫學數據分析的貝葉斯分位數回歸應用，展現貝葉斯分位數回歸的優勢，為提高醫學研究的準確率提供參考。方法 所用數據來自首都臨床特色應用研究專項250例膝骨關節炎患者臨床資料。構建數據集下的貝葉斯分位數回歸模型，進行患者血清IgG與年齡之間關系的探討。結果 根據馬爾科夫鏈收斂，判斷貝葉斯分位數回歸從各個參數的后驗分布中進行Gibbs抽樣得到的參數估計有效。將所得系數代入回歸公式，得到不同分位數下回歸公式：Y1=?6.022 063 47+2.026 913 73X?0.015 077 69X2……Y5=24.610 542 414?0.395 059 497X+0.004 205 064X2，據此可以發現，膝骨關節炎患者血清IgG含量明顯隨著年齡增長逐漸升高。結論 貝葉斯分位數回歸參數估計結果精確，可信程度較高，在小樣本條件下也可以得到可靠參數信息，在臨床醫學數據研究中具有很大的優勢，具有一定推廣價值。