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采用Lasso回归实现对自变量的筛选
采用Lasso回归实现对自变量的筛选
变量筛选是指不把所有的变量都放入模型中进行拟合，而是有选择的把变量放入模型从而得到更好的性能参数
发表于2024-02-20
基于Cox回归构建临床预测模型
基于Cox回归构建临床预测模型
在医学研究中，经常遇到分类的结局，主要是二分类结局(阴性/阳性；生存/死亡)，研究者可以通过logistic回归来探讨影响结局的因素，或者构建预测模型来预测患者的预期结局
发表于2024-02-20
基于Logistic回归构建临床预测模型
基于Logistic回归构建临床预测模型
Logistic回归是一种概率型非线性回归模型，适用于病例对照研究、随访研究、横断面研究等，且结局变量是二分类或多分类
发表于2024-02-20
纳入临床预测模型的自变量转换类型
纳入临床预测模型的自变量转换类型
通过构建回归模型，每一个哑变量都能得出一个估计的回归系数，从而使得回归模型的结果更易于解释，更具有实际意义
发表于2024-02-20
缺失值的识别和填补方法
缺失值的识别和填补方法
缺失值是一个几乎在任何研究中都存在的问题，任何测量或调查，都不可能保证所有数据完整、齐全
发表于2024-02-20
数据异常值的识别和处理
数据异常值的识别和处理
异常值指样本中的个别值，其数据明显偏离所属样本的其余观测值
发表于2024-02-20
临床预测模型样本量的估算
临床预测模型样本量的估算
临床预测模型需要足够的样本量，根据不同研究目的，需考虑的关键点不同
发表于2024-02-20
构建临床预测模型的基本步骤
构建临床预测模型的基本步骤
构建预测模型的步骤包括：研究问题的确立与研究类型的选择、设计与实施数据管理与质控、研究预测模型建立与评价、研究预测模型验证、模型应用与影响评估、模型更新
发表于2024-02-20
临床预测模型分类：疾病诊断和预后模型
临床预测模型分类：疾病诊断和预后模型
疾病诊断模型基于研究对象的临床特征，来预测其患有某种疾病的概率，多见于横断面研究，通过横断面去收集因和果，不牵扯到时间变化，通常采用Logistic回归
发表于2024-02-20
临床预测模型的基本概念及应用场景
临床预测模型的基本概念及应用场景
临床预测模型就是在精准医学研究思维模式的基础上应运而生，已经成为当下最炙手可热的临床研究领域之一
发表于2024-02-20
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