将Rmarkdown中的文本换行为pdf文档

Question

我不知道发生了什么，但我尝试了多种选择。 尝试使用

• 整洁=正确
• 更改参数 tidy = "styler"。
• 几何参数向左调整为大尺寸。一点变化都没有

我已经安装了“formatR”

这是我的原始数据。有任何建议都欢迎

---
title: "Inferencia estadística - UOC"
format: pdf
date: "2024-03-06"
output: pdf_document

---

Ejercicios

1.  El embolismo pulmonar es una condición relativamente común que necesita hospitalización y que a menudo ocurre en pacientes hospitalizados. La presión arterial menor de 90 mm HG es uno de los criterios importantes para diagnosticar esta condición. Supongamos que la sensibilidad del test es del 95% y la especificidad del test es del 75% y la prevalencia es del 20%.
    1.  Calcula el valor predictivo positivo del test.
    2.  Calcula el valor predictivo negativo del test.
    3.  Responde a las preguntas anteriores si la prevalencia fuera del 80%.





{r, tidy= TRUE}

# 1.- Cálculo del Valor Predictivo Positivo (PPV)

# Sensibilidad, especificidad y prevalencia
sensitivity <- 0.95
specificity <- 0.75
Prevalence <- 0.2

# Calcular PPV
PPV <- sensitivity * Prevalence / ((sensitivity * Prevalence) + ((1 - specificity) * (1 - Prevalence)))
PPV

# 2.- Cálculo del Valor Predictivo Negativo (NPV)

# Calcular NPV
NPV <- (specificity * (1 - Prevalence)) / (((1 - sensitivity) * Prevalence) + ((specificity) * (1 - Prevalence)))
NPV

# 3.- Ajuste de Prevalencia

# Nueva prevalencia
Prevalence <- 0.8

# PPV y NPV actualizados
PPV <- "93.8%"
NPV <- "78.94%"

欢迎任何帮助！

Answer 1

缺少一些反引号：

---
title: "Inferencia estadística - UOC"
format: pdf
date: "2024-03-06"
output: pdf_document

---

Ejercicios

1.  El embolismo pulmonar es una condición relativamente común que necesita hospitalización y que a menudo ocurre en pacientes hospitalizados. La presión arterial menor de 90 mm HG es uno de los criterios importantes para diagnosticar esta condición. Supongamos que la sensibilidad del test es del 95% y la especificidad del test es del 75% y la prevalencia es del 20%.
    1.  Calcula el valor predictivo positivo del test.
    2.  Calcula el valor predictivo negativo del test.
    3.  Responde a las preguntas anteriores si la prevalencia fuera del 80%.





```{r code}

# 1.- Cálculo del Valor Predictivo Positivo (PPV)

# Sensibilidad, especificidad y prevalencia
sensitivity <- 0.95
specificity <- 0.75
Prevalence <- 0.2

# Calcular PPV
PPV <- sensitivity * Prevalence / ((sensitivity * Prevalence) + ((1 - specificity) * (1 - Prevalence)))
PPV

# 2.- Cálculo del Valor Predictivo Negativo (NPV)

# Calcular NPV
NPV <- (specificity * (1 - Prevalence)) / (((1 - sensitivity) * Prevalence) + ((specificity) * (1 - Prevalence)))
NPV

# 3.- Ajuste de Prevalencia

# Nueva prevalencia
Prevalence <- 0.8

# PPV y NPV actualizados
PPV <- "93.8%"
NPV <- "78.94%"
```