





定价:118元
印次:1-2
ISBN:9787302639411
出版日期:2023.11.01
印刷日期:2023.12.05
图书责编:刘洋
图书分类:零售
本书从生物医药三种建模讲起,引出临床预测模型,系统介绍了临床预测模型的基本思想与理论体系,并配合SPSS、Stata和R语言实战,让读者全面掌握临床预测模型的建模、评价、验证与展示技术,从而轻轻松松进行临床预测模型研究,顺利发表SCI(Science Citation Index,科学引文索引)论文。 本书分为7章,涵盖临床预测模型基础、模型构建相关问题、SPSS临床预测模型实战、Stata诊断模型实战、Stata预后临床预测模型实战、R语言诊断临床预测模型实战以及R语言预后临床预测模型实战。对于每个软件,基本由一个案例从建模到区分度、校准度、临床决策曲线评价,再到Nomo图展示以及合理性分析的完整流程,让学员体验真正实操案例教学。作者自编的一些自动分析插件以及自动制表代码,极大提升读者数据处理和论文发表的能力。 本书内容通俗易懂,实用性强,适用人群为生物医药领域医生、护士、硕博士研究生、医学高校教师,特别适合临床预测模型的入门读者和进阶读者阅读,另外,本书也适合作为相关培训机构的教材使用。
武松(松哥统计),安徽中医药大学副教授,中国疾病预防控制中心流行病与卫生统计学博士,世界中联临床科研统计学会理事,国家高级统计分析师,SPSS高级数据分析师。擅长SPSS、SAS、R、Stata等多种统计软件,国内多家杂志编委。目前为止主持课题8项,协作子课题12项,出版SPSS统计软件专著2部,均为畅销书,参与编写了7部图书,参与过“十一五” “国家自然基金” “卫生部专项基金”等数十项课题数据分析,经验丰富。在国家级刊物作为第一作者或通讯作者发表文章40余篇,获得国家发明专利1项,获得计算机软件著作权5项,获得上海市出入境检验检疫局科技兴检三等奖1项。
序 说来惭愧!当年松哥(指作者本人)本科毕业,就到一所大学当统计学课程老师,好 多问题自己还没搞懂,就战战兢兢走上了讲台,刚工作的几年,下课从来不敢在教室逗留, 因为害怕学生问问题,自己好不容易有点明白,别被问糊涂了!但作为统计学课程老师, 别人会认为你做统计肯定很厉害,所以总会被咨询各种统计问题,甚至也被直接委托分析, 就这样边教书、边学习、边拿别人数据练手。 2009 年中国疾病预防控制中心博士毕业后,再次回到高校教书,生活回归恬淡安然。 出于对统计的热爱,2013 年 3 月 5 日,松哥注册了一个微信公众号,取名“精鼎统计”,寓 意“精益求精,敬畏为鼎”,开启统计科普之旅,眨眼也有 10 年了。有时回头想想,还挺 佩服自己的耐力和坚持。粉丝量从几十名、几百名、几千名、几万名,到现在已经近 20 万 名。 10 年来,几乎每天撰写统计推文,回答后台的统计咨询,这是对自己刮骨吸髓的知识 榨取,也迫使自己不停地学习: 从大学课堂基础的统计知识,到更接近科研、更接近实战的 各种统计方法,从当初的 SPSS,到 SAS 、Stata 、R 、Revman 、Medcalc 、Graphpad Prism、 Winsteps 、PASS 、JMP 、Citespace 等;从某些领域的一知半解,到系统完备的知识体系。 一路走来,虽然是一名大学统计学老师,但也深感自学统计学的艰辛,深感“书到用 时翻不到”,或者过多的原理解释而不给解决方案的困惑,遂萌生了自己写书的想法,于是 第一本合著《SPSS 统计分析大全》诞生了,该书至今依旧雄踞京东和当当同类图书排行...
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...
全面拆解临床预测模型知识体系
真实案例一镜到底,助您充分掌握预测模型全流程
不仅讲授方法,更注重经验总结,扫除疑难杂症
"