书目详细信息
： R语言临床预测模型实战
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-302-62111-9:CNY168.00 |
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| ISBN/价格： | 978-7-302-62111-9:CNY168.00 |
| 题名： | R语言临床预测模型实战 |
| 作品语种： | chi |
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | R语言临床预测模型实战/.彭献镇编著 |
| 题名责任者项： | R语言临床预测模型实战/.彭献镇编著 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2023 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2023 |
| 载体形态项： | 397页:;+24cm |
| 载体形态项： | 397页:;+24cm |
| 一般附注： | 新时代·技术新未来 |
| 一般附注： | 新时代·技术新未来 |
| 提要文摘： | 本书分为13章，主要内容有线性回归、Logistic回归、Cox回归、竞争风险模型等；自变量筛选方法有传统方法、逐步回归法、Lasso法、随机森林法、最优子集法、主成分分析法等；模型可视化涉及多种形式的列线图、Calibration校准曲线、ROC、DCA曲线等图形绘制，不仅涉及单模型的可视化，还涉及单模型多时点、多模型同时点的可视化；模型评价指标涉及C指数、AUC、NRI、IDI等；模型验证主要涉及简单交叉验证、K折交叉验证、留一法交叉验证及Bootstrap法。 |
| 提要文摘： | 本书分为13章，主要内容有线性回归、Logistic回归、Cox回归、竞争风险模型等；自变量筛选方法有传统方法、逐步回归法、Lasso法、随机森林法、最优子集法、主成分分析法等；模型可视化涉及多种形式的列线图、Calibration校准曲线、ROC、DCA曲线等图形绘制，不仅涉及单模型的可视化，还涉及单模型多时点、多模型同时点的可视化；模型评价指标涉及C指数、AUC、NRI、IDI等；模型验证主要涉及简单交叉验证、K折交叉验证、留一法交叉验证及Bootstrap法。 |
| 并列题名： | Clinical prediction model practice with R eng |
| 并列题名： | Clinical prediction model practice with R eng |
| 题名主题： | 疾病 诊疗 预测 模型 |
| 题名主题： | 疾病 诊疗 预测 模型 |
| 中图分类： | R4 |
| 中图分类： | R4 |
| 个人名称等同： | 彭献镇 (医学教育) 编著 |
| 个人名称等同： | 彭献镇 (医学教育) 编著 |
| 记录来源： | CN BKBB 20230710 |
| 记录来源： | CN BKBB 20230710 |