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您的<font color="red">生存</font><font color="red">曲线</font>领导还满意吗

您的生存曲线领导还满意吗

小伙伴抱怨道:我觉得我画的生存曲线很好啊,为什么领导说我画的很丑呢?这个,可能是因为审美不同吧......那领导到底喜欢什么样的呢?可能像下图这样。

临床流行病学和循证医学 - 生存曲线 - 2019-10-08

<font color="red">生存</font>资料的决策<font color="red">曲线</font>分析 (Decision Curve Analysis,DCA )

生存资料的决策曲线分析 (Decision Curve Analysis,DCA )

本文主要介绍生存资料单因素与多因素Cox回归模型的Decision Curve Analysis。

临床研究与医学统计 - 生存资料,决策曲线分析 - 2020-03-16

<font color="red">生存</font>分析和Cox回归中,<font color="red">生存</font><font color="red">曲线</font>最后交叉,如何衡量治疗效果?

生存分析和Cox回归中,生存曲线最后交叉,如何衡量治疗效果?

Cox回归是生存分析的常用工具,它有两大优势,一是可以给出衡量效果大小的效应指标HR(Hazard Ratio),另外就是可以同时调整多个变量,便于筛选危险因素或校正混杂。

MedSci原创 - Cox回归,假定 - 2017-05-12

ROC<font color="red">曲线</font>分析

ROC曲线分析

朗沐 - 科研基金 - 2018-03-21

凝血凝固<font color="red">曲线</font>分析

凝血凝固曲线分析

一文了解~

检验星空 - 凝血 - 2022-02-28

生化异常反应<font color="red">曲线</font>解析---CK溶血了

生化异常反应曲线解析---CK溶血了

先看一组反应曲线图1 CK

检验之声 - 生化异常反应曲线,CK溶血 - 2023-02-06

诊断性研究中的ROC<font color="red">曲线</font>分析

诊断性研究中的ROC曲线分析

诊断试验(Diagnostic test),指对疾病进行诊断的试验方法,它不仅包括各种实验室检查,还包括各种影像学诊断,如X线诊断、CT等。评价诊断试验有助于科学地选择诊断方法,有助于正确地分析和评价诊断结果。诊断性试验研究的方法与评价条件(一)确定金标准金标准(Gold standard),指当前为指南/临床公认的诊断某种疾病最可靠的方法,也称为标准诊断。应用金标准区分“有病”、“无

MedSci原创 - 诊断性研究,ROC曲线 - 2015-05-04

生存曲线中的偏倚:曲线交叉如何分析?Landmark分析

柳叶刀杂志中的一篇临床试验文章中出现以下的曲线图,如何理解?直观的理解就是,以12个月为界点,前后分别做了KM曲线以及COX回归(OR值),发现界点前0~1年两组的生存率存在统计学差异,而界点后1~5年则未发现统计学差异。而上述分析简称为landmark分析。

MedSci原创 - 偏倚,生存曲线 - 2019-01-29

meta分析中风险比HR或生存曲线(time-to-event)数据提取技巧

应该说time-to-event数据应用是非常广泛的,研究最多 最火的当属肿瘤预后(总生存期、无瘤生存期等),这类问题不仅关注事件如死亡是否发生,更关注事件发生的时间,多数恶性肿瘤尤其是中晚期没有获得根治的

MedSci原创 - 生存曲线,Meta - 2013-11-30

ROC曲线分析详细解释

(一)ROC曲线的概念受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve, ROC曲线),最初用于评价雷达性能,又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈),以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线

ROC曲线 - 2010-12-19

spss中如何绘制ROC曲线?(教程)

ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价. 一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量.通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的

MedSci原创 - ROC,SPSS - 2012-04-29

机器学习:准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线

在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后文章中介绍。 在介绍指标前

网络 - 机器学习,召回率,准确率 - 2019-07-14

用SPSS进行曲线回归分析实例

曲线回归分析 在一元回归中,若因变量和自变量相关的趋势不是线性分布,呈现曲线关系。这种情况可以利用SPSS提供的曲线估计过程(Curve Estimation)方便地进行线性拟合,选出最佳的回归模型来拟合出相应曲线。 下面以一个实例来介绍曲线拟合的基本步骤和使用方法。例子 台湾稻螟蚁螟侵入不同叶龄稻茎后的生存率数据(表4-1)。拟合出适合的曲线模型,来表达不同叶龄稻茎对台湾稻螟蚁螟侵入的

SPSS,回归 - 2010-12-18

出生体重增加影响正常分娩曲线

  “自从20世纪50年代以来,产科医生一直在借助Friedman分娩曲线对正常和异常分娩情况进行解释,”首席研究者Heidi K.

网络 - 出生体重 - 2012-05-25

诊断性研究中的ROC曲线分析(3)

诊断性研究中的ROC曲线分析(3)

MedSci原创 - 诊断性研究,ROC曲线分析 - 2014-11-28

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