本书从R语言临床预测模型基本原理讲起，逐步深到阶实战，并配合实战案例，重介绍临床预测模型的构建、评价、验证，让读者可以快速领悟 3~5分预测模型 SCI（science citation index，科学引文索引）的套路与精髓，为后续冲10分以上SCI基础。 本书分为13章，主要内容有线性回归、Logistic回归、Cox回归、竞争风险模型等；自变量筛选方法有传统方法、逐步回归法、Lasso法、随机森林法、子集法、主成分分析法等；模型可视化涉及多种形式的列线图、Calibration校准曲线、ROC、DCA 曲线等图形绘制，不仅涉及单模型的可视化，还涉及单模型多时、多模型同时的可视化；模型评价指标涉及C指数、AUC、NRI、IDI 等；模型验证主要涉及简单交叉验证、K折交叉验证、留一法交叉验证及Bootstrap法。
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6.4
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内容简介
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目 录
第1章 临床预测模型概述
1.1 如何构建预测模型
1.2 如何评价预测模型
1.3 如何验证预测模型
1.4 小结
第2章 线性回归
2.1 线性回归概述
2.2 线性回归实战
2.3 小结
第3章 Logistic回归
3.1 概述
3.2 Logistic回归分析实战
3.3 小结
第4章 生存资料分析
4.1 概述
4.2 生存资料分析实战
4.3 小结
第5章 竞争风险模型
5.1 概述
5.2 竞争风险模型实战
5.3 小结
第6章 自变量筛选
6.1 传统方法
6.2 逐步法
6.3 Lasso法
6.4 随机森林法
6.5 最优子集法
6.6 主成分分析法
6.7 小结
第7章 列线图
7.1 列线图简介
7.2 基于连续资料
7.3 基于二分类资料
7.4 基于有序资料
7.5 基于生存资料
7.6 基于竞争风险模型
7.7 小结
第8章 Calibration校准曲线
8.1 Calibration校准曲线简介
8.2 基于二分类资料
8.3 基于生存资料
8.4 基于竞争风险模型
8.5 小结
第9章 C指数计算
9.1 C指数简介
9.2 基于二分类资料
9.3 基于生存资料
9.4 基于竞争风险模型
9.5 小结
第10章 ROC曲线
10.1 ROC曲线简介
10.2 基于二分类资料
10.3 基于生存资料
10.4 基于竞争风险模型
10.5 小结
第11章 DCA曲线
11.1 DCA曲线简介
11.2 基于二分类资料
11.3 基于生存资料
11.4 小结
第12章 NRI、IDI计算
12.1 NRI、IDI简介
12.2 基于二分类资料
12.3 基于生存资料
12.4 小结
第13章 交叉验证及Bootstrap
13.1 概述
13.2 简单交叉验证
13.3 K折交叉验证
13.4 留一法交叉验证
13.5 Bootstrap
13.6 小结
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