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0 临床预测模型简介及课程内容概要【资源小站】.mp4202.04MB mp4
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1.1 Logistic回归【资源小站】.mp4290.24MB mp4
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1.2 泊松回归【资源小站】.mp4170.1MB mp4
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10.1 C-statistics与C-index计算【资源小站】.mp4132.26MB mp4
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10.2 净重新分类指数(NRI)与综合判别改善指数(IDI)的计算【资源小站】.mp4132.7MB mp4
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10.3 临床预测模型的校准度评价：Calibration曲线的绘制【资源小站】.mp4181.26MB mp4
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10.4 预测模型的临床有效性评价：决策曲线分析（DCA）方法【资源小站】.mp4235.31MB mp4
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11.1 诊断试验数据处理方法【资源小站】.mp4124.45MB mp4
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11.2 ROC曲线绘制及AUC计算【资源小站】.mp4161.08MB mp4
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11.3 多指标联合诊断的 R 实现【资源小站】.mp4124.14MB mp4
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12.1 主成分分析【资源小站】.mp4172.49MB mp4
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12.2 因子分析【资源小站】.mp4215.41MB mp4
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12.3 聚类分析【资源小站】.mp4106.22MB mp4
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13.1 K最近邻法【资源小站】.mp4115.69MB mp4
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13.2 支持向量机【资源小站】.mp4242.84MB mp4
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14.1 回归树【资源小站】.mp4212.18MB mp4
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14.2 分类树【资源小站】.mp461.77MB mp4
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14.3 随机森林【资源小站】.mp4168.61MB mp4
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14.4 梯度提升【资源小站】.mp4176.03MB mp4
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15.1 神经网络【资源小站】.mp4179.54MB mp4
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15.2 深度学习【资源小站】.mp482.17MB mp4
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16.1 时间序列分析【资源小站】.mp4284.22MB mp4
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16.2 时间序列预测【资源小站】.mp4273.67MB mp4
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2.1 无序多分类Logistic回归【资源小站】.mp4193.1MB mp4
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2.2 等级Logistic回归【资源小站】.mp4132.35MB mp4
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3.1 Logistic回归建模【资源小站】.mp4305.17MB mp4
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3.2 判别分析【资源小站】.mp4275.86MB mp4
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4.1 倾向性匹配得分(PSM)分析【资源小站】.mp4317.72MB mp4
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5.1 最优子集与岭回归建模【资源小站】.mp4366.25MB mp4
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5.2 Lasso 回归建模【资源小站】.mp4134MB mp4
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5.3 弹性网络建模【资源小站】.mp4106.54MB mp4
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5.4 交叉验证与模型选择【资源小站】.mp4159.36MB mp4
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6.1 K-M分析与Log-rank检验【资源小站】.mp4114.58MB mp4
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6.2 Cox比例风险模型【资源小站】.mp4225.27MB mp4
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7.1 竞争风险概念与Fine&Gray检验【资源小站】.mp4143.26MB mp4
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7.2 竞争风险模型在R语言实现【资源小站】.mp4137.62MB mp4
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8.1 多元回归中变量筛选常用方法【资源小站】.mp4118.51MB mp4
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8.2 临床研究中亚组分析及森林图绘制【资源小站】.mp4148.91MB mp4
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8.3 临床研究中敏感性分析及结果表达【资源小站】.mp489.47MB mp4
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9.1 临床预测模型典型案例解读【资源小站】.mp4162.62MB mp4
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9.2 临床预测模型构建的一般方法【资源小站】.mp490.44MB mp4
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9.3 Logistic回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制【资源小站】.mp4281.35MB mp4
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9.4 Cox回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制【资源小站】.mp4253.77MB mp4
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