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『簡體書』预测模型实战:基于R、SPSS和Stata(新时代·技术新未来)

書城自編碼: 3920589
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡操作系統/系統開發
作者: 武松 著
國際書號(ISBN): 9787302639411
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2023-11-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 139.2

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內容簡介:
本书括四大块,一是预测模型的基础知识,二是基于Logistic回归的临床预测模型实战, 是预测模型中其他 要技术;色:(1)白话统计:统计难教难学难应用,讲解统计需要 语言行传授或表达,本书作者有20年一线统计教学的经验,可以将统计以为通俗易懂 案例行讲解,而非标准数据,让读者有处理真实数据的感觉;(3)软件势:本书撰写 度 低,非常适合广大的非统计学业的从业人员学;(4)自编件:针对数据处理中 繁琐的分析过程,可以实现一键实现, 大降低读者的学难度!
目錄
第1章 临床预测模型基础 / 1

1.1 三种建模策略解读 / 1

1.1.1 风险因素发现模型 / 1

1.1.2 风险因素验证模型 / 2

1.1.3 临床预测模型 / 3

1.2 临床预测模型分类与分型 / 5

1.2.1 预测模型目的分类 / 5

1.2.2 预测模型数据来源分类 / 6

1.2.3 数据集分类 / 7

1.3 区分度-C指数 / 8

1.4 净重新分类指数 / 10

1.5 综合判别改善指数 / 12

1.6 校准度 / 13

1.6.1 Hosmer-Lemeshow检验 / 13

1.6.2 Calibration plot / 13

1.7 临床决策曲线 / 16

1.8 模型可视化(Visualization) / 18

1.9 交叉验证 / 19

1.9.1 简单交叉验证(Simple Cross Validation) / 20

1.9.2 K折交叉验证(K-Folder Cross Validation) / 20

1.9.3 留一法交叉验证(Leave-one-out

    Cross Validation) / 20

1.10 自助抽样法 / 20

1.11 LASSO回归 / 21

1.12 临床预测模型报告规范 / 23

第2章 模型构建相关问题 / 26

2.1 单变量进入模型的形式 / 26

2.1.1 数值变量进入模型的形式 / 26

2.1.2 等级变量进入模型的形式 / 27

2.1.3 分类变量进入模型的形式 / 28

2.2 模型构建策略探讨 / 29

2.2.1 先单后多法 / 29

2.2.2 全部进入法 / 29

2.2.3 百分之十改变量法 / 29

2.2.4 LASSO回归法 / 29

2.3 统计建模 / 30

2.3.1 危险因素筛选模型 / 30

2.3.2 风险因素验证模型 / 30

2.3.3 临床预测模型 / 30

第3章 SPSS临床预测模型实战 / 31

3.1 SPSS在诊断模型中的应用 / 31

3.1.1 数据拆分 / 32

3.1.2 统计建模 / 33

3.1.3 模型评价 / 38

3.2 SPSS在预后模型中的应用 / 42

第4章 Stata诊断模型实战 / 46

4.1 Logistic回归模型构建 / 46

4.1.1 先单因素分析 / 46

4.1.2 后多因素分析 / 50

4.1.3 正式后多因素分析 / 51

4.1.4 模型比较 / 54

4.1.5 最终模型 / 56

4.1.6 预测概率 / 57

4.2 Logistic回归模型区分度评价 / 57

4.2.1 训练集的AUC分析 / 58

4.2.2 训练集ROC曲线分析 / 58

4.2.3 验证集AUC 分析 / 59

4.2.4 验证集ROC分析 / 60

4.2.5 多条ROC曲线 / 60

4.3 Logistic回归模型校准度评价:HL检验

 与校准曲线 / 61

4.3.1 基于HL函数的校准度 / 61

4.3.2 校准曲线加强版 / 63

4.3.3 Bootstrap校准曲线 / 67

4.4 Logistic回归模型临床适用性评价:临

 床决策曲线(DCA) / 69

4.4.1 训练集临床决策曲线 / 70

4.4.2 验证集临床决策曲线 / 70

4.4.3 决策曲线优化 / 71

4.4.4 净减少曲线(Net Reduction) / 72

4.5 Logistic回归模型可视化:Nomo图 / 73

4.6 NRI和IDI / 75

4.6.1 NRI(净重新分类指数) / 75

4.6.2 IDI(综合判别改善指数) / 77

4.7 如何利用别人文章的模型 / 78

4.8 交叉验证 / 79

4.9 Bootstrap / 81

4.10 LASSO-Logit / 85

4.10.1 LASSO回归 / 86

4.10.2 路径图 / 88

4.10.3 CV-LASSO / 91

4.11 缺失值处理 / 93

4.11.1 直接删除法 / 93

4.11.2 单一插补法 / 93

4.11.3 多重插补法 / 93



第5章 Stata预后临床预测模型实战 / 100

5.1 模型构建 / 100

5.1.1 建立时间变量和结局变量 / 101

5.1.2 单因素分析 / 101

5.1.3 多因素分析 / 102

5.1.4 模型比较 / 104

5.1.5 确定最终模型 / 105

5.2 区分度 / 106

5.2.1 C-index / 106

5.2.2 C-index和Somers_D及 95%可信区间 / 107

5.2.3 时点ROC曲线(Time ROC) / 109

5.3 校准度 / 113

5.3.1 建立模型 / 113

5.3.2 训练集时点校准曲线 / 113

5.3.3 验证集时点校准曲线 / 114

5.3.4 训练集校准曲线加强版 / 114

5.3.5 验证集校准曲线加强版 / 115

5.4 决策曲线 / 117

5.4.1 建立模型 / 117

5.4.2 设立时间节点死亡概率 / 117

5.4.3 模型组与验证组DCA / 117

5.4.4 多模型DCA曲线 / 119

5.4.5 净获益的数据 / 120

5.5 Nomo图 / 120

5.5.1 构建模型 / 120

5.5.2 命令绘制Nomo图 / 120

5.5.3 窗口Nomo绘制 / 122

5.6 NRI与IDI / 123

5.6.1 NRI / 123

5.6.2 IDI / 125

5.7 Bootstrap / 126

第6章 R语言诊断临床预测模型实战 / 129

6.1 Logistic回归模型构建 / 129

6.1.1 单因素分析 / 129

6.1.2 多因素分析 / 138

6.2 Logistic回归模型区分度评价 / 154

6.2.1 训练集AUC与ROC / 155

6.2.2 验证集AUC和ROC / 159

6.2.3 绘制多条ROC曲线 / 163

6.2.4 两条ROC曲线比较 / 165

6.2.5. Bootstrap法ROC内部验证 / 166

6.3 Logistic回归校准度评价:HL检验与校

 准曲线 / 168

6.3.1 calibrate包val.prob函数校准曲线实现 / 168

6.3.2 Hosmer-Lemeshow test检验 / 170

6.3.3 riskRegression包plotCalibration函数校准曲

 线实现 / 171

6.3.4 lrm+calibrate+plot校准曲线实现 / 172

6.3.5 校准曲线方法四(Bootstrap法) / 174

6.4 Logistic回归模型临床决策曲线

 (DCA) / 175

6.4.1 软件准备工作 / 176

6.4.2 rmda包决策曲线实现 / 176

6.4.3 临床影响曲线(clinical impact curve) / 180

6.4.4 DCA及可信区间 / 182

6.4.5 交叉验证DCA / 182

6.4.6 DCA包临床决策曲线绘制 / 183

6.5 Logistic回归模型可视化:Nomo图 / 185

6.5.1 rms包常规普通列线图回归 / 186

6.5.2 regplot包绘制交互列线图 / 187

6.5.3 普通列线图变种 / 189

6.5.4 DynNom包动态列线图 / 190

6.5.5 制作网络版动态列线图 / 193

6.6 Logistic回归模型诊断效果评价 / 197

6.6.1 诊断试验评价 / 198

6.6.2 ROC曲线比较 / 198

6.6.3 Logistic回归分析 / 199

6.7 NRI和IDI / 200

6.7.1 净重新分类指数 / 200

6.7.2 综合判别改善指数 / 202

6.8 如何验证别人已经发表的模型 / 204

6.9 LASSO在Logistic回归中应用 / 205

6.9.1 软件包准备 / 205

6.9.2 数据准备 / 205

6.9.3 LASSO-Logit / 205

6.9.4 CV-LASSO / 207

6.10 交叉验证与Bootstrap / 209

6.10.1 简单交叉验证 / 210

6.10.2 十重交叉验证 / 211

6.10.3 留一法交叉验证 / 212

6.10.4 Bootstrap CV / 213

6.10.5 Bootstrap ROC / 214

第7章 R语言预后临床预测模型实战 / 216

7.1 COX回归模型构建 / 217

7.1.1 数据读取 / 217

7.1.2 软件包准备 / 218

7.1.3 先单因素分析 / 218

7.1.4 后多因素分析 / 219

7.1.5 批量单因素分析 / 220

7.1.6 多因素分析 / 222

7.1.7 模型比较 / 226

7.2 预后模型区分度分析 / 229

7.2.1 Concordance index / 229

7.2.2 Time-ROC / 234

7.2.3 时间依赖AUC / 239

7.3 预后模型校准度分析 / 244

7.3.1 基于rms包的校准曲线 / 244

7.3.2 基于pec包的校准曲线 / 250

7.4 预后模型决策曲线分析 / 255

7.4.1 基于stdca.R的决策曲线 / 257

7.4.2 基于dcurves包的决策曲线 / 263

7.4.3 基于ggDCA包的决策曲线 / 270

7.5 交叉验证 / 274

7.6 预后模型Nomo展示 / 277

7.6.1 普通生存概率列线图 / 277

7.6.2 中位生存时间列线图 / 279

7.6.3 网格线列线图 / 280

7.6.4 动态列线图 / 280

7.7 NRI和IDI / 283

7.7.1 NRI(净重新分类指数) / 283

7.7.2 IDI / 285

7.8 LASSO-COX / 286

7.8.1 数据准备 / 286

7.8.2 LASSO-COX / 286

7.8.3 CV-LASSO / 288

7.9 模型效果验证 / 290

7.9.1 风险分组后KM曲线 / 290

7.9.2 风险得分图 / 293

7.10 生存分析数值变量分类方法 / 295

7.10.1 Time-ROC / 295

7.10.2 X-Tile / 297

参考资料 / 299

 

 

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