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R语言生存分析模型因果分析:非参数估计、IP加权风险模型、结构嵌套加速失效(AFT)模型分析流行病学随访研究数据

理解世界,我们可以从相关性的角度去描述,统计,机器学习,很多问题都是从相关的角度去描述的。

【视频讲解】R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化

人们通常使用接收者操作特征曲线(ROC)进行二元结果逻辑回归。但是,流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。

R语言离散时间马尔可夫链(Markov chain)模型分类案例可视化分析

这些包括用于将多态模型拟合为面板数据的msm和SemiMarkov,用于生存分析应用的mstate,用于估计3状态进行性疾病模型的转移概率的TPmsm,用于将马尔科夫模型应用于健康护理经济应用的hemod,用于拟合隐马尔可夫模型和mcmc与蒙特Carlo马尔科夫链使用。

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