統(tǒng)計模型選擇的一些基本思想和方法
引言 有監(jiān)督學(xué)習(xí)是日常使用最多的建模范式，它有許多更具體的名字，比如預(yù)測模型、回歸模型、分類模型或者分類器。這些名字或來源統(tǒng)計，或來源于機器學(xué)習(xí)。
MedSci原創(chuàng) - 統(tǒng)計，模型 - 2018-10-31
疾病風(fēng)險預(yù)測模型穩(wěn)定性評估：5種常用的交叉驗證技術(shù)來護航
問題描述：
MedSci原創(chuàng) - 預(yù)測模型，風(fēng)險預(yù)測模型 - 2020-10-31
Alzheimer's & Dementia：阿爾茨海默病大腦的糖基化成像圖譜
?腦內(nèi)葡萄糖的N-連接蛋白糖基化影響多種細(xì)胞過程，包括靜息膜電位、軸突放電和突觸囊泡運輸。
brainnew神內(nèi)神外 - 過降低緩沖鹽濃度提高空間分辨率，額葉皮質(zhì)高糖基化 - 2022-12-17
四類預(yù)后研究&問題構(gòu)建工具——PFOT/PIFOT
小編，我打算建個預(yù)后模型，評價B病患者的死亡風(fēng)險？小編，我覺得C病患者，如果有d特征時，X藥的療效遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于其他C病患者。說起預(yù)后研究，大家可能潛意識里想到的都是“預(yù)后因素”和“預(yù)后模型”。
臨床流行病學(xué)和循證醫(yī)學(xué) - 預(yù)后研究 - 2019-11-19
經(jīng)典參數(shù)估計方法：普通最小二乘（OLS）、最大似然（ML）和矩估計（MM）、最大后驗估計、貝葉斯估計
普通最小二乘估計（Ordinary least squares，OLS） 1801年，意大利天文學(xué)家朱賽普?皮亞齊發(fā)現(xiàn)了第一顆小行星谷神星。經(jīng)過40天的跟蹤觀測后，由于谷神星運行至太陽背后，使得皮亞齊失去了谷神星的位置。隨后全世界的科學(xué)家利用皮亞齊的觀測數(shù)據(jù)開始尋找谷神星，但是根據(jù)大多數(shù)人計算的結(jié)果來尋找谷神星都沒有結(jié)果。時年24歲的高斯也計算了谷神星的軌道。奧地利天文學(xué)家海因里希?奧爾伯斯根據(jù)
MedSci原創(chuàng) - 最小二乘，矩估計 - 2016-06-11
J Clin Oncol：癌癥相關(guān)血栓形成臨床風(fēng)險的新評估模型
高風(fēng)險組患者6個月時VTE的累積發(fā)生率為8%-10%，PE/LE-DVT累積發(fā)生率為7%
MedSci原創(chuàng) - 癌癥相關(guān)血栓形成，風(fēng)險評估模型 - 2023-01-13
高危人群篩選的利器——潛在類別聚類分析
內(nèi)容提要：機器學(xué)習(xí)按照訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否有標(biāo)記信息，可將學(xué)習(xí)任務(wù)分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning）和非監(jiān)督學(xué)習(xí)（unsupervised learning）兩大類。其中，聚類分析是非監(jiān)督學(xué)習(xí)的重要方法，潛在類別聚類分析（latent class cluster analysis，LCCA）可作為非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于高危人群的篩選。LCCA假定異質(zhì)性群體由多個總體混合而成，即存在一個潛
BioMed數(shù)據(jù)坊 - 高危，聚類分析 - 2017-04-28
Eur Radiol： 想準(zhǔn)確地檢出CT中的肋骨骨折，又不想看瞎眼，那有什么好辦法嗎？
?? ? 放射科醫(yī)師的眼是保住工作的鐵飯碗，然而，有些工作偏偏想砸了他的鐵飯碗！
MedSci原創(chuàng) - CT，人工智能，肋骨骨折 - 2021-01-19
Lancet：交叉試驗預(yù)測抑郁結(jié)局：機器學(xué)習(xí)法
Lancet：交叉試驗預(yù)測抑郁結(jié)局：機械學(xué)習(xí)法
MedSci原創(chuàng) - 交叉試驗，抑郁，機器學(xué)習(xí)，模型 - 2016-01-28
利用STAN做貝葉斯回歸分析：正態(tài)回歸
作者 Lionel Hertzog譯者 錢亦欣貝葉斯統(tǒng)計來自于貝葉斯公式，在回歸分析中它一般被寫作如下形式：公式中是諸如斜率之類的待估參數(shù)集，是我們擁有的數(shù)據(jù)集。是參數(shù)的先驗分布，也就是我們對于可取值的已有知識。是數(shù)據(jù)的似然函數(shù)（譯者注：換一個角度就是樣本的聯(lián)合分布），?就是對應(yīng)的后驗分布。這個等式包含了參數(shù)的先驗信息（即“我”認(rèn)為的回歸系數(shù)的正負(fù)等等），又利用觀測數(shù)據(jù)的似然函數(shù)將先驗
MedSci原創(chuàng) - 貝葉斯回歸 - 2017-05-30
偽彩色處理技術(shù)與軟件
Matlab生成DoG模型 a=10;b=26; k=0.9; x=-10*sqrt(2)-5:0.1:10*sqrt(2)+5; y=-26*sqrt(2)-10:0.1:26*sqrt(2)
MedSci原創(chuàng) - 軟件，偽彩 - 2014-05-03
如何在R軟件中求一致性指數(shù)( Harrell concordance index:C-index)？
C-index，c指數(shù)即一致性指數(shù)（index of concordance），用來評價模型的預(yù)測能力。c指數(shù)是資料所有病人對子中預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果一致的對子所占的比例。
MedSci原創(chuàng) - R軟件，一致性指數(shù) - 2015-05-23
多結(jié)局生存分析模型與Cox模型的隨機模擬比較
對于多結(jié)局的模型,偏似然估計對參數(shù)估計是
MedSci原創(chuàng) - 生存分析，多結(jié)局，Cox模型 - 2013-07-27
Buckley-James模型在生存分析中的應(yīng)用
Cox比例風(fēng)險模型是生存分析中常用的多元分析方法之一[1, 2],它假設(shè)任意兩個對象死亡風(fēng)險比與這兩個對象的預(yù)后因素呈指數(shù)關(guān)系,并且不隨追蹤時間變化而變化。但少數(shù)情況下該假設(shè)不能得到滿足,這時Cox模型不再適用。1979年Buckley和James[3]提出了對于右刪失數(shù)據(jù)的線性回歸模型,簡稱BJ模型。它的估計方法是普通最小二乘法的一種擴展方法。
MedSci原創(chuàng) - 生存分析，模型 - 2013-07-27
無X線透視射頻消融治療心律失常
然而現(xiàn)今的電生理手術(shù)離不開X線透視，不論是起搏器植入，抑或射頻消融術(shù)，醫(yī)生均需要依靠X線透視來判斷導(dǎo)管或電極的準(zhǔn)確位置，從而提高治療的成功率和減少并發(fā)癥。X線對人體最常見的損害是放射性皮炎，惡性腫瘤發(fā)生率是極低的。射頻消融術(shù)引發(fā)腫瘤發(fā)生率大約為百
北京朝陽醫(yī)院 - 射頻消融，心律失常 - 2012-01-01
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