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两个预测模型比较，再教你一招IDI
NRI的不足之处在于它只考虑了设定某个切点时的改善情况，不能考察模型的整体改善情况，此时我们就需要用到另一个指标，NRI的孪生兄弟--综合判别改善指数（Integrated Discrimination Improvement，IDI）。
发表于2018-10-29
搞懂传统单因素分析和单因素回归分析的纠葛，有这篇文章就够了！
单因素回归分析与我们常用的传统的单因素分析方法，如t检验、方差分析和卡方检验等方法，它们之间在一定程度上其实是等价的。
发表于2018-10-03
那么多变量，我该选择哪些进入统计模型呢？
多因素回归分析的变量选择包括很多方法，大家可能用的最多的是逐步回归。为啥逐步回归这么人见人爱呢？小伙伴一定会说方便可靠啊！
发表于2018-09-27
有个可疑的混杂因素Z，要不要放到多因素回归模型中呢？
今天我们要向大家介绍的，如何筛选多因素回归分析候选变量的进阶方法，希望能够拓展一下大家的思路，帮助大家对多因素回归模型的建立加深理解。
发表于2018-09-19
我该咋筛选变量进入多因素回归？先教你基础几招！
在面对众多自变量需要进行分析时，到底如何来确定谁是可疑因素，哪些因素需要被纳入到嫌疑人的范围内，从而进入到多因素回归分析呢？今天就跟着小咖一起，教大家如何筛选多因素回归分析的候选变量。
发表于2018-09-18
如何理解回归模型中的"调整"和"独立作用"
通过构建多因素回归模型，即所谓“调整”其他混杂因素的影响，实际上是把该混杂因素的作用从暴露/处理因素的作用中剥离出来，在消除混杂因素的作用后，剩下的即为暴露/处理因素的“独立”作用
发表于2018-09-13
前进法、后退法...细讲下这些自变量筛选方法！
当自变量之间的关系较为复杂，对于变量的取舍不易把握时，我们还可以利用逐步回归的方法进行变量筛选，以解决自变量多重共线性的问题。逐步回归法从共线性的自变量中筛选出对因变量影响较为显著的若干个变量，把对因变量贡献不大的自变量排除在模型之外。
发表于2018-09-11
FDA推荐：连续变量的一致性评价『ATE/LER区域法』
其主要原理是分析一种仪器（或方法）的测量结果与另一种仪器（或方法）测量结果的总体吻合度，并用图形直观地反映这一结果，最后结合临床意义，得出两种测量仪器（或方法）是否具有良好的一致性。
发表于2018-09-07
连续变量的一致性评价，教你一种图示法『Bland-Altman法』
无序分类变量，一般采用Kappa一致性检验；有序分类变量（等级变量），采用加权Kappa或Kendall系数评价一致性；连续变量的一致性评价，除了之前提到的组内相关系数（ICC），还有另外两种图示方法——Bland-Altman法和ATE/
发表于2018-09-03
回归模型中引入连续变量，还有哪些玩法？
作为连续型变量，本身就自带七十二变的属性，本期内容我们继续来向大家介绍一下，在构建回归模型时，连续型变量还有哪些其他神奇的变化形式。
发表于2018-08-26
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