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0 临床预测模型简介及课程内容概要【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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1.1 Logistic回归【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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1.2 泊松回归【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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10.1 C-statistics与C-index计算【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.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】（购买课程唯一v：tf19892）.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】（购买课程唯一v：tf19892）.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】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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11.1 诊断试验数据处理方法【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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11.2 ROC曲线绘制及AUC计算【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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11.3 多指标联合诊断的 R 实现【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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12.1 主成分分析【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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12.2 因子分析【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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12.3 聚类分析【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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13.1 K最近邻法【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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13.2 支持向量机【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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14.1 回归树【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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14.2 分类树【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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14.3 随机森林【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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14.4 梯度提升【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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15.1 神经网络【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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15.2 深度学习【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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16.1 时间序列分析【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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16.2 时间序列预测【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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2.1 无序多分类Logistic回归【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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2.2 等级Logistic回归【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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3.1 Logistic回归建模【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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3.2 判别分析【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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4.1 倾向性匹配得分(PSM)分析【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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5.1 最优子集与岭回归建模【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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5.2 Lasso 回归建模【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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5.3 弹性网络建模【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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5.4 交叉验证与模型选择【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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6.1 K-M分析与Log-rank检验【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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6.2 Cox比例风险模型【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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7.1 竞争风险概念与Fine&Gray检验【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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7.2 竞争风险模型在R语言实现【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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8.1 多元回归中变量筛选常用方法【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.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】（购买课程唯一v：tf19892）.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】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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9.1 临床预测模型典型案例解读【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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9.2 临床预测模型构建的一般方法【资源小站】（购买课程唯一v：tf19892）.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】（购买课程唯一v：tf19892）.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】（购买课程唯一v：tf19892）.mp4
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