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评价临床预测模型的区分能力：ROC曲线及AUC
评价临床预测模型的区分能力：ROC曲线及AUC
AUC是ROC曲线下方的面积，被认为是评价诊断效果的一个综合指标，取值范围在0到1之间，ROC曲线越接近左上角，AUC取值越大，诊断性能越好
发表于2024-02-20
让临床预测模型更加简单易懂：列线图
让临床预测模型更加简单易懂：列线图
列线图，又称诺莫图(Nomogram图)，是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系
发表于2024-02-20
临床预测模型结果展示可视化：森林图
临床预测模型结果展示可视化：森林图
森林图是Meta分析中最常用的结果综合表达形式，一般在平面直角坐标系中，以一条垂直于X轴的无效线（通常坐标X=1或0）为中心......
发表于2024-02-20
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
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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
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