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小学初中大学电子教材大全
临床预测模型构建&机器学习（R语言进阶）-讲义等辅助资料【资源小站】
0 临床预测模型简介及课程内容概要【资源小站】.mp4
1.1 Logistic回归【资源小站】.mp4
1.2 泊松回归【资源小站】.mp4
10.1 C-statistics与C-index计算【资源小站】.mp4
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】.mp4
10.3 临床预测模型的校准度评价：Calibration曲线的绘制【资源小站】.mp4
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】.mp4
11.1 诊断试验数据处理方法【资源小站】.mp4
11.2 ROC曲线绘制及AUC计算【资源小站】.mp4
11.3 多指标联合诊断的 R 实现【资源小站】.mp4
12.1 主成分分析【资源小站】.mp4
12.2 因子分析【资源小站】.mp4
12.3 聚类分析【资源小站】.mp4
13.1 K最近邻法【资源小站】.mp4
13.2 支持向量机【资源小站】.mp4
14.1 回归树【资源小站】.mp4
14.2 分类树【资源小站】.mp4
14.3 随机森林【资源小站】.mp4
14.4 梯度提升【资源小站】.mp4
15.1 神经网络【资源小站】.mp4
15.2 深度学习【资源小站】.mp4
16.1 时间序列分析【资源小站】.mp4
16.2 时间序列预测【资源小站】.mp4
2.1 无序多分类Logistic回归【资源小站】.mp4
2.2 等级Logistic回归【资源小站】.mp4
3.1 Logistic回归建模【资源小站】.mp4
3.2 判别分析【资源小站】.mp4
4.1 倾向性匹配得分(PSM)分析【资源小站】.mp4
5.1 最优子集与岭回归建模【资源小站】.mp4
5.2 Lasso 回归建模【资源小站】.mp4
5.3 弹性网络建模【资源小站】.mp4
5.4 交叉验证与模型选择【资源小站】.mp4
6.1 K-M分析与Log-rank检验【资源小站】.mp4
6.2 Cox比例风险模型【资源小站】.mp4
7.1 竞争风险概念与Fine&Gray检验【资源小站】.mp4
7.2 竞争风险模型在R语言实现【资源小站】.mp4
8.1 多元回归中变量筛选常用方法【资源小站】.mp4
8.2 临床研究中亚组分析及森林图绘制【资源小站】.mp4
8.3 临床研究中敏感性分析及结果表达【资源小站】.mp4
9.1 临床预测模型典型案例解读【资源小站】.mp4
9.2 临床预测模型构建的一般方法【资源小站】.mp4
9.3 Logistic回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制【资源小站】.mp4
9.4 Cox回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制【资源小站】.mp4
系统使用教程