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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3.mp4

1.2泊松回归3.mp4

2.1无序多分类Logistic回归.mp4

2.2等级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.avi

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

8.1多元回归中变量筛选常用方法.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

10.1 C-statistics与Cindex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： allbration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

11.1诊断试验数据处理方法.mp4

11.2 ROC曲线绘制及AUC计算.mp4

11.3多指标联合诊断的R实现.mp4

12.1主成分分析.avi

12.2因子分析.mp4

12.3聚类分析，avi

13.1 K最近邻法，avi

13.2支持向重机.mp4

14.1回归树.mp4

14.2分类树.mp4

14.3随机森林.mp4

14.4梯度提升.avi

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

 

临床预测模型构建&机器学习（R语言进阶）
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