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本书从R语言临床预测模型基本原理讲起，逐步深入到进阶实战，并配合实战案例，重点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，为后续冲击10分以上SCI打基础。 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，还涉及单模型多时点、多模型同时点的可视化；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。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，适合R语言临床预测模型的入门读
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