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2023年郑老师多门科研统计课程:多次直播,含孟德尔随机化方法 之前我陆续发布了Cox和logistic回归 预测模型。 傻瓜式构建预测模型,logistic+Cox方法!和R语言结果一致,但更方便 很多人,郑老师,预测模型外部验证工具有没有?现在过了一周,我折腾出来了!送个大家。新的预测模型工具,不仅logistic法还是Cox回归法,不仅可以随即拆分开展内部验证,还可以手动拆分后上传数据开展内部验证,也可以训练+外部验证了! Cox+logistic回归临床预测模型功能 1. 数据导入与整理 2. 随即拆分为训练集、验证集 3. 训练集与内部验证人群特征差异性比较 4. 批量单因素回归 5. 根据P值挑选自变量纳入模型 6. 逐步回归筛选自变量 7. 快速绘制生存曲线 8. 生存曲线不仅可以直接显示P值,还可以显示HR 9. 形成回归三线表,一键下载word报告 10. 自动列线图、校准图、Roc曲线图、DCA图。 11. 一键下载临床预测模型高清四图 就部署在本人开发的"风暴统计平台" 它的网址是www.medsta.cn/(在电脑端浏览器打开,位于“风暴智能统计”模块) 浏览器输入medsta.cn即可或者百度“风暴统计” 本平台上线的所有工具都是免费的, 目前的功能包括: 样本量计算| 正态性检验 | t检验 | 方差分析 秩和检验 | 卡方检验 | 差异性分析带统计量 线性回归分析 | logistic回归 | Cox回归 批量单因素分析 | 先单后多 | 临床预测模型 roc曲线 | 列线图 | 校准图 | DCA曲线 Logistic预测模型Cox预测模型 https://shiny.medsta.cn/logpre1/ https://shiny.medsta.cn/coxpre2/ 1. 欢迎交流欢迎有意向开展数据分析的朋友加下方交流,也请提出宝贵意见,或者干脆加入我们制作队伍。。。 统计机器人交流群二维码2. 操作介绍2.1 如何构建外部验证集 外部验证集是重要的一项工作,由于外部验证是和建模要同时进行的,我们首先要将两个数据集合并产生一个新的数据集。 什么意思呢?外部数据集,在验证之前,我想各位肯定已经对已有的数据集构建过模型,知道大概哪些变量是需要纳入模型的。而此时,外部验证数据集和训练集数据集是分开的。 现在要做的第一步,就是对训练集和外部验证集数据集改造,挑选训练集有意义的统计学变量,剔除没有意义的变量;同时按照训练集的变量,在外部验证集也采取同样操作。此外,要保证两个数据集所有变量名一致,所有变量的变量值赋值方式一致。 第二步,两个数据集均增加一个变量,变量名自拟,变量值分别是1,2,也就说,训练集的变量比如是train_valid, 它的变量值是1;外部验证集的变量比如是train_valid, 它的变量值是2;这个非常重要,必须是1和2。 第三步,合并两个数据集,纵向合并法!由于训练集和外部验证拥有相同的变量名,合并会和顺利。 第一步、第二步很重要,否则后续工作无法进行。这样做的好处是规范了后续统计分析的变量和赋值方式,不容易出错。 2.2 如何在风暴统计拆分训练集和外部验证集 Cox回归举例 https://shiny.medsta.cn/coxpre1/ 上述网址的“数据集拆分”这里,有三个选项 随机产生训练集和内部验证集 手工产生训练集和内部验证集(需先生成合并数据集再上传) 训练集+外部验证分析(先生成合并数据集再上传) 此处选择“外部验证”选项,此时会让你选择一个变量,用于区分训练集和外部验证集即:train-valid 事情就算成功了!接下来就是常规的分析! 进行训练集与验证人群特征差异性比较 详情请点击下方: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwOTYyMDY3OQ==&mid=2650407682&idx=1&sn=0dd276c3beefb3115e54249b4789c4f5&chksm=83527eaab425f7bc8f49d2a1c3b04fa26f18f175e405f5f1b68d8e0f9336b6159f81e17155e8&token=2087805395&lang=zh_CN#rd |
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