R语言临床预测模型实战--聚文网

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本书从R语言临床预测模型基本原理讲起，逐步深入到进阶实战，并配合实战案例，重点介绍临床预测模型的构建、评价、验证，让读者可以快速领悟 3~5分预测模型 SCI（science citation index，科学引文索引）的套路与精髓，为后续冲击10分以上SCI打基础。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、很优子集法、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。本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，适合R语言临床预测模型的入门读者和进阶读者，尤其是临床、护理、公共卫生、药学等专业的硕士研究生和博士研究生或从事相关研究的科研人员阅读。另外，本书还可以作为相关培训机构的教材。

内容简介

本书从R语言临床预测模型基本原理讲起，逐步深入到进阶实战，并配合实战案例，重点介绍临床预测模型的构建、评价、验证，让读者可以快速领悟 3~5分预测模型 SCI（science citation index，科学引文索引）的套路与精髓，为后续冲击10分以上SCI打基础。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、**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。本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，适合R语言临床预测模型的入门读者和进阶读者，尤其是临床、护理、公共卫生、药学等专业的硕士研究生和博士研究生或从事相关研究的科研人员阅读。另外，本书还可以作为相关培训机构的教材。

作者简介

彭献镇，南京医科大学康达学院流行病与统计学系主任，研究方向为慢性病流行病学，担任江苏省预防医学会青年委员，在国内外发表20余篇学术论文，主持各级科研课题7项；擅长SPSS、Stata、SAS、GraphPad Prism、PASS、R、Amos 等多种软件的统计分析建模工作，实战经验丰富，创建大鹏统计工作室至今，已为5000余名硕士研究生、博士研究生提供统计分析、科研设计服务。

第1章临床预测模型概述

1.1如何构建预测模型

1.1.1先单后多

1.1.2逐步回归

1.1.3Lasso

1.1.4随机森林

1.1.5很优子集

1.2如何评价预测模型

1.2.1拟合优度检验

1.2.2ROC

1.2.3Calibration

1.2.4DCA曲线

1.3如何验证预测模型

1.3.1交叉验证

1.3.2Bootstrap法

1.4小结

……

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