撰写论文是每个医学生、临床医生和科研人员不可绕过的一步。医咖会陆续发过一些论文撰写及投稿的文章，今天小咖就对这些文章做一个合集，方便大家收藏查看。

临床预测模型作为风险与获益评估的量化工具，可为医生、病人以及医疗政策制定者的决策提供更为直观理性的信息，因此其应用也越来越普遍。本文将从临床预测模型的概念、应用场景以及研究思路三个方面做一总结。

1、市面上主流的统计学软件 2、这些软件的劣势 3、Stata软件优势 4、课程计划5、适用人群6、课程安排

神经网络是深度学习的基础，其数学原理有一定难度，涉及了微积分和线性代数的内容，从头开始学习这些内容对于多年不接触高数的临床医生来说是不现实的。所以我根据自己的理解，全篇使用比喻的方式进行讲述，或许有很多不准确的地方，但大方向基本是正确的。

上节课程我们一起学习了包括线性回归、Logistic回归、泊松回归、Log-Binomial回归在内的“广义线性模型”，不知道小伙伴们是不是都完全消化了~ 本节课程，我们将通过4步，来详解很多人都关注的“K-M曲线和Log-Rank检验”：

上节课程我们讲解了如何如何展示非线性关系，内容包括：多项式回归；分段回归；Spline样条回归-限制性立方样条；Lowess平滑方法。本节课程我们将介绍很多人都很关注的Logistic回归和广义线性模型，还将包括ROC曲线和列线图（Nomo