+D:\临床预测模型构建&
机器学习（R语言进阶）-讲义等辅助资料\ 79.4 MB
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第14章. 分类回归树在医学研究中应用.pdf 3.7 MB
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第15章. 神经网络与
深度学习在医学中应用.pdf 3.6 MB
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第16章. 时间序列与因果关系在医学中应用.pdf 3.3 MB
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Lancen Oncology_Tang 2018.pdf 539.0 KB
Lnacet Oncology_Zhang 2013.pdf 1.2 MB
Nomogram,JAMAs,2016,154(4).pdf 332.0 KB
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TanPH-PTB-Nomogram-2012.pdf 1.1 MB
临床预测模型&机器学习(R语言进阶)_课程简介.pdf 1.4 MB
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01 广义线性模型.R 8.8 KB
Chance, Circulation, 2015, 132(1).pdf 844.0 KB
C-statistics计算.R 853 Byte
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Nomogram, JAMAs, 2016, 154(4).pdf 332.0 KB
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第1章. GLM广义线性模型的R语言实现.pdf 6.3 MB
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第2章. Logistic回归两种变种的R实现.pdf 1.9 MB
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第3章. Logistic回归与判别分析R实现.pdf 2.3 MB
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第4章. 倾向性匹配得分在R语言中实现.pdf 3.8 MB
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第5章. 线性模型中的高级特征选择技术.pdf 3.0 MB
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06 生存分析&Cox回归.R 6.4 KB
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第6章. 生存分析与Cox比例风险模型.pdf 6.0 MB
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07 Fine-Gray&竞争风险.R 1.0 KB
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第7章. Fine-Gray检验与竞争风险模型.pdf 1.1 MB
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Chance, Circulation, 2015, 132(1), 40-6.pdf 844.0 KB
EORTC 22922&10925.pdf 667.0 KB
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nejmoa1411587.pdf 248.0 KB
PIIS2213858715001266.pdf 369.0 KB
第8章. 多元回归分析中的变量筛选方法.pdf 2.5 MB
+R语言进阶-第9-13章 25.1 MB
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JCO.2013.Wang.pdf 180.0 KB
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soi140129.pdf 356.0 KB
soi150086.pdf 332.0 KB
soi150089.pdf 482.0 KB
TanPH-PTB-Nomogram-2012.pdf 1.1 MB
低出生体重列线图.R 1.7 KB
第9章. 回归模型可视化与预测模型构建.pdf 4.7 MB
胰腺癌放疗列线图.R 2.8 KB
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2.20.Framingham.csv 216.0 KB
C-index计算.R 1.4 KB
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NRI&IDI自编函数.R 3.1 KB
nri{nricens}.R 3.5 KB
第10章. 临床预测模型的评价与验证.pdf 5.6 MB
二分类IDI{PredictABEL}.R 1.2 KB
生存IDI{survIDINRI}.R 1.0 KB
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11 诊断试验ROC分析.R 1.6 KB
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第11章. 诊断试验数据处理与ROC分析.pdf 1.6 MB
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12-1 主成分与因子分析.R 4.0 KB
12-2 聚类分析.R 4.4 KB
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codePCA.R 1.9 KB
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第12章. 主成分与因子分析、聚类分析应用.pdf 5.6 MB
+ch13 3.1 MB
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code13.R 3.9 KB
第13章. K最近邻与支持向量机在医学中应用.pdf 3.1 MB
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