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  • 0 临床预测模型简介及课程内容概要.mp4
  • 1.1 Logistic回归.mp4
  • 1.2 泊松回归.mp4
  • 10.1 C-statistics与C-index计算.avi
  • 10.2 净重新分类指数(NRI)与综合判别改善指数(IDI)的计算.avi
  • 10.3 临床预测模型的校准度评价：Calibration曲线的绘制.mp4
  • 10.4 预测模型的临床有效性评价：决策曲线分析（DCA）方法.mp4
  • 11.2 ROC曲线绘制及AUC计算.mp4
  • 12.1 主成分分析.avi
  • 12.3 聚类分析.avi
  • 13.1 K最近邻法.avi
  • 13.2 支持向量机.mp4
  • 14.1 回归树.mp4
  • 14.3 随机森林.mp4
  • 15.1 神经网络.avi
  • 15.2 深度学习.mp4
  • 16.1 时间序列分析.mp4
  • 16.2 时间序列预测.mp4
  • 2.1 无序多分类Logistic回归.mp4
  • 3.1 Logistic回归建模.mp4
  • 3.2 判别分析.mp4
  • 4.1 倾向性匹配得分(PSM)分析.avi
  • 4.1 倾向性匹配得分(PSM)分析.mp4
  • 5.1 最优子集与岭回归建模.mp4
  • 5.2 Lasso 回归建模.mp4
  • 5.3 弹性网络建模.mp4
  • 5.4 交叉验证与模型选择.mp4
  • 6.1 K-M分析与Log-rank检验.avi
  • 6.2 Cox比例风险模型.mp4
  • 7.1 竞争风险概念与Fine&Gray检验.mp4
  • 7.2 竞争风险模型在R语言实现.mp4
  • 8.2 临床研究中亚组分析及森林图绘制.mp4
  • 8.3 临床研究中敏感性分析及结果表达.mp4
  • 9.1 临床预测模型典型案例解读.avi
  • 9.2 临床预测模型构建的一般方法.avi
  • 9.3 Logistic回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制.mp4
  • 9.4 Cox回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制.mp4

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