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R語言臨床預測模型實戰(新時代技術新未來)

  • 作者：編者:彭獻鎮|責編:劉洋
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302621119
  • 出版日期：2023/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：397
人民幣：RMB 168 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從R語言臨床預測模型基本原理講起，逐步深入到進階實戰，並配合實戰案例，重點介紹臨床預測模型的構建、評價、驗證，讓讀者可以快速領悟3?5分預測模型SCI（science citation index，科學引文索引）的套路與精髓，為後續衝擊10分以上SCI打基礎。
    本書分為13章，主要內容有線性回歸、Logistic回歸、Cox回歸、競爭風險模型等；自變數篩選方法有傳統方法、逐步回歸法、Lasso法、隨機森林法、最優子集法、主成分分析法等；模型可視化涉及多種形式的列線圖、Calibration校準曲線、ROC、DCA曲線等圖形繪製，不僅涉及單模型的可視化，還涉及單模型多時點、多模型同時點的可視化；模型評價指標涉及C指數、AUC、NRI、IDI等；模型驗證主要涉及簡單交叉驗證、K折交叉驗證、留一法交叉驗證及Bootstrap法。
    本書內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，適合R語言臨床預測模型的入門讀者和進階讀者，尤其是臨床、護理、公共衛生、藥學等專業的碩士研究生和博士研究生或從事相關研究的科研人員閱讀。另外，本書還可以作為相關培訓機構的教材。
作者介紹
編者:彭獻鎮|責編:劉洋
    彭獻鎮，南京醫科大學康達學院流行病與統計學系主任，研究方向為慢性病流行病學，擔任江蘇省預防醫學會青年委員，在國內外發表20余篇學術論文，主持各級科研課題7項；擅長SPSS、Stata、SAS、GraphPad Prism、PASS、R、Amos等多種軟體的統計分析建模工作，實戰經驗豐富，創建大鵬統計工作室至今，已為5000余名碩士研究生、博士研究生提供統計分析、科研設計服務。
目錄
第1章  臨床預測模型概述
  1.1  如何構建預測模型
    1.1.1  先單后多
    1.1.2  逐步回歸
    1.1.3  Lasso
    1.1.4  隨機森林
    1.1.5  最優子集
  1.2  如何評價預測模型
    1.2.1  擬合優度檢驗
    1.2.2  ROC
    1.2.3  Calibration
    1.2.4  DCA曲線
  1.3  如何驗證預測模型
    1.3.1  交叉驗證
    1.3.2  Bootstrap法
  1.4  小結
第2章  線性回歸
  2.1  線性回歸概述
    2.1.1  相關的概念
    2.1.2  回歸的概念
  2.2  線性回歸實戰
    2.2.1  簡單線性回歸
    2.2.2  多重線性回歸
  2.3  小結
第3章  Logistic回歸
  3.1  概述
    3.1.1  二分類Logistic回歸的基本原理
    3.1.2  多分類Logistic回歸的基本原理
    3.1.3  有序Logistic回歸的基本原理
    3.1.4  1：m匹配條件Logistic回歸的基本原理
  3.2  Logistic回歸分析實戰
    3.2.1  二分類Logistic回歸
    3.2.2  多分類Logistic回歸
    3.2.3  有序Logistic
    3.2.4  1：m匹配條件Logistic
  3.3  小結
第4章  生存資料分析
  4.1  概述
    4.1.1  Kaplan-Meier生存曲線的基本原理
    4.1.2  Cox比例風險模型的基本原理
  4.2  生存資料分析實戰
    4.2.1  Kaplan-Meier生存曲線
    4.2.2  Cox比例風險模型
  4.3  小結
第5章  競爭風險模型
  5.1  概述
  5.2  競爭風險模型實戰
    5.2.1  Fine-Gray檢驗（單因素分析）
    5.2.2  crr()函數法（多因素分析）
  5.3  小結

第6章  自變數篩選
  6.1  傳統方法
    6.1.1  基於連續性資料
    6.1.2  基於二分類資料
    6.1.3  基於生存資料
  6.2  逐步法
    6.2.1  基於連續性資料
    6.2.2  基於二分類資料
    6.2.3  基於多分類資料
    6.2.4  基於有序資料
    6.2.5  基於1：m匹配資料
    6.2.6  基於生存資料
    6.2.7  基於競爭風險資料
  6.3  Lasso法
    6.3.1  基於連續性資料
    6.3.2  基於二分類資料
    6.3.3  基於多分類資料
    6.3.4  基於生存資料
  6.4  隨機森林法
    6.4.1  基於連續性資料
    6.4.2  基於二分類資料
    6.4.3  基於多分類資料
    6.4.4  基於生存資料
    6.4.5  基於競爭風險資料
  6.5  最優子集法
    6.5.1  基於連續性資料
    6.5.2  基於二分類資料
    6.5.3  基於多分類資料
    6.5.4  基於有序資料
    6.5.5  基於生存資料
    6.5.6  基於競爭風險資料
  6.6  主成分分析法
  6.7  小結
第7章  列線圖
  7.1  列線圖簡介
  7.2  基於連續資料
    7.2.1  普通靜態列線圖
    7.2.2  網頁動態列線圖
    7.2.3  花樣列線圖
    7.2.4  靜態列線圖的變種
  7.3  基於二分類資料
    7.3.1  普通靜態列線圖
    7.3.2  網頁動態列線圖
    7.3.3  花樣列線圖
    7.3.4  靜態列線圖的變種
  7.4  基於有序資料
    7.4.1  普通靜態列線圖
    7.4.2  花樣列線圖
    7.4.3  靜態列線圖的變種
  7.5  基於生存資料

    7.5.1  普通靜態列線圖
    7.5.2  網頁動態列線圖
    7.5.3  花樣列線圖
    7.5.4  靜態列線圖的變種
    7.5.5  生存概率列線圖
  7.6  基於競爭風險模型
    7.6.1  普通靜態列線圖
    7.6.2  靜態列線圖的變種
    7.6.3  生存概率列線圖
    7.6.4  花樣列線圖
  7.7  小結
第8章  Calibration校準曲線
  8.1  Calibration校準曲線簡介
  8.2  基於二分類資料
    8.2.1  單一模型校準曲線
    8.2.2  多模型校準曲線
  8.3  基於生存資料
    8.3.1  單模型單時點校準曲線
    8.3.2  單模型多時點校準曲線
    8.3.3  多模型同時點校準曲線
  8.4  基於競爭風險模型
    8.4.1  單模型單時點校準曲線
    8.4.2  多模型同時點校準曲線
  8.5  小結
第9章  C指數計算
  9.1  C指數簡介
  9.2  基於二分類資料
  9.3  基於生存資料
  9.4  基於競爭風險模型
  9.5  小結
第10章  ROC曲線
  10.1  ROC曲線簡介
  10.2  基於二分類資料
    10.2.1  單一模型ROC曲線
    10.2.2  多模型ROC曲線
  10.3  基於生存資料
    10.3.1  單模型單時點ROC曲線
    10.3.2  單模型多時點ROC曲線
    10.3.3  多模型同時點ROC曲線
  10.4  基於競爭風險模型
    10.4.1  單模型單時點ROC曲線
    10.4.2  單模型多時點ROC曲線
    10.4.3  多模型同時點ROC曲線
  10.5  小結
第11章  DCA曲線
  11.1  DCA曲線簡介
  11.2  基於二分類資料
    11.2.1  單一模型DCA曲線
    11.2.2  多模型DCA曲線
  11.3  基於生存資料

    11.3.1  單模型單時點DCA曲線
    11.3.2  單模型多時點DCA曲線
    11.3.3  多模型同時點DCA曲線
  11.4  小結
第12章  NRI、IDI計算
  12.1  NRI、IDI簡介
  12.2  基於二分類資料
  12.3  基於生存資料
  12.4  小結
第13章  交叉驗證及Bootstrap
  13.1  概述
  13.2  簡單交叉驗證
  13.3  K折交叉驗證
  13.4  留一法交叉驗證
  13.5  Bootstrap
  13.6  小結

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