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临床预测模型

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多重共线性检测—相关性系数矩阵和方差膨胀系数(VIF)分析学习

多重共线性（Multicollinearity）是在多元线性回归分析中经常遇到的一个问题，它发生在当两个或更多的预测变量（自变量）在统计模型中高度相关。在这种情况下，这些变量之间的关系会影响模型对各个变量影响的准确评估，从而导致以下几个问题：

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2024-09-04

3040

临床预测模型概述6-统计模型实操-Lasso回归

tps://mp.weixin.qq.com/s/pXRZ1rYUr3lwH5OlDeB0_Q

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2024-08-09

1000

临床预测模型概述6-统计模型实操-单/多因素Cox回归

https://mp.weixin.qq.com/s/pXRZ1rYUr3lwH5OlDeB0_Q

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2024-08-08

1340

临床预测模型概述6-统计模型实操-单/多因素Logistic回归

logistic-regression

既往推文已经介绍过了logistic，cox，lasso回归(https://mp.weixin.qq.com/s/pXRZ1rYUr3lwH5OlDeB0_Q），接下来将重点进行代码的实操。

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2024-08-07

750

临床预测模型概述1-基于TRIPOD声明

临床预测模型，又可称“预后模型(prognostic models)”、“风险评分(risk scores)”或“预测规则(prediction rules)”，是医疗领域中用于估算特定医疗结果发生的概率的工具。它们通常基于统计分析或机器学习算法，通过分析一组患者的历史和临床数据来预测未来的健康状况或疾病的发展。这些模型帮助医生做出更加精确的诊断和治疗决策。

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2024-06-27

1250

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