新功能：Cox 回归模块现已上线

从原始数据到 SCI 统计图表
只需几分钟

内置 Cox、RCS、逻辑回归等临床核心模型。
完全符合国际顶级期刊审稿标准。

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风险比 Hazard Ratio (95% CI) P Value

变量 Variable 1

0.001

变量 Variable 2

0.002

变量 Variable 3

0.003

变量 Variable 4

0.004

自动化清洗

专为临床数据集设计的缺失值填补与异常值检测，智能识别并处理数据质量问题。

高级建模

一键执行 Cox 比例风险、逻辑回归和 RCS 模型，无需编写代码。

SCI 级绘图

导出符合顶级期刊格式要求的高分辨率 SVG/PDF 图表。

基于您信赖的 R 语言核心

Lfystat-栗峰研统计平台不仅仅是“模拟”统计。我们在后台运行真实的 R 代码，集成最新 CRAN 包，确保结果 100% 可复现且准确。

结果与 SAS & SPSS 验证一致
支持透明代码导出
版本控制的分析环境

library(survival)

library(rms)

# Fit Cox Proportional Hazards Model

fit <- cph(Surv(time, status) ~ age + sex + rcs(bmi, 3), data = df)

# Generate Forest Plot

ggforest(fit, data = df)

[1] "Model converged successfully"
[2] "R^2 = 0.342, Dxy = 0.45"

发表级图表库

生成的图表符合 NEJM、Lancet 和 Nature 的严格投稿指南。

图表 Figure 1

Kaplan-Meier 生存曲线

图表 Figure 2

森林图 Forest Plot

图表 Figure 3

RCS 曲线

图表 Figure 4

分层分析

图表 Figure 5

风险比可视化

图表 Figure 6

队列对比

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推荐格式 APA 7

Lyfsta BioTech Platform. (2025). Clinical data analysis cloud service. Retrieved April 15, 2026, from https://www.lyfsta.com

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@misc{lyfsta2025platform, title = {Clinical Data Analysis Cloud Service}, author = {{Lyfsta BioTech Platform}}, year = {2025}, howpublished = {\url{https://www.lyfsta.com}}, note = {Accessed: 2026-04-15} }