可定制资源，存到您自己网盘

信息加载中,请等待...

  • 0 临床预测模型简介及课程内容概要【三味教育】.mp4
  • 1.1 Logistic回归【三味教育】.mp4
  • 1.2 泊松回归【三味教育】.mp4
  • 10.1 C-statistics与C-index计算【三味教育】.mp4
  • 10.2 净重新分类指数(NRI)与综合判别改善指数(IDI)的计算【三味教育】.mp4
  • 10.3 临床预测模型的校准度评价：Calibration曲线的绘制【三味教育】.mp4
  • 10.4 预测模型的临床有效性评价：决策曲线分析（DCA）方法【三味教育】.mp4
  • 11.2 ROC曲线绘制及AUC计算【三味教育】.mp4
  • 12.1 主成分分析【三味教育】.mp4
  • 12.3 聚类分析【三味教育】.mp4
  • 13.1 K最近邻法【三味教育】.mp4
  • 13.2 支持向量机【三味教育】.mp4
  • 14.1 回归树【三味教育】.mp4
  • 14.2 分类树【三味教育】.mp4
  • 14.3 随机森林【三味教育】.mp4
  • 14.4 梯度提升【三味教育】.mp4
  • 15.1 神经网络【三味教育】.mp4
  • 15.2 深度学习【三味教育】.mp4
  • 16.1 时间序列分析【三味教育】.mp4
  • 16.2 时间序列预测【三味教育】.mp4
  • 2.1 无序多分类Logistic回归【三味教育】.mp4
  • 3.1 Logistic回归建模【三味教育】.mp4
  • 3.2 判别分析【三味教育】.mp4
  • 4.1 倾向性匹配得分(PSM)分析【三味教育】.mp4
  • 5.1 最优子集与岭回归建模【三味教育】.mp4
  • 5.2 Lasso 回归建模【三味教育】.mp4
  • 5.3 弹性网络建模【三味教育】.mp4
  • 5.4 交叉验证与模型选择【三味教育】.mp4
  • 6.1 K-M分析与Log-rank检验【三味教育】.mp4
  • 6.2 Cox比例风险模型【三味教育】.mp4
  • 7.1 竞争风险概念与Fine&Gray检验【三味教育】.mp4
  • 7.2 竞争风险模型在R语言实现【三味教育】.mp4
  • 8.2 临床研究中亚组分析及森林图绘制【三味教育】.mp4
  • 8.3 临床研究中敏感性分析及结果表达【三味教育】.mp4
  • 9.1 临床预测模型典型案例解读【三味教育】.mp4
  • 9.3 Logistic回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制【三味教育】.mp4
  • 9.4 Cox回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制【三味教育】.mp4

Copyright © 免费制作

⚠
1.本站不存储真实文件，仅展示文件信息。
2.用户自主配置内容，包括但不限于文件夹、链接、关联网盘等，不代表本站立场。
3.本站以文本、图片展示内容，无法及时审核其合法性。发现侵权内容，请提供资质及链接给客服，将立即移除。
官网：pan.tpym.cn 微信：fffin77
确定