Medical Risk Prediction Models av Thomas A. Gerds, Michael W. Kattan
Produktbeskrivelse
Boken 'Medical Risk Prediction Models: With Ties to Machine Learning' er en praktisk veiledning for klinikere, epidemiologer og profesjonelle statistikere som trenger å lage eller vurdere en statistisk prediksjonsmodell basert på data. Fokuset i boken er pasientens individuelle sannsynlighet for en medisinsk hendelse innen en bestemt tidsramme. Gerds og Kattan presenterer de matematiske aspektene ved opprettelsen og evalueringen av statistiske prediksjonsmodeller på en pedagogisk måte, uten å oversvømme leseren med komplisert matematikknotasjon. Denne boken er essensiell når du er usikker på om en Cox-regresjonsmodell gir bedre prediksjon enn en tilfeldig overlevelsesforestilling. Boken inneholder: * Alt du trenger å vite for å korrekt lage en nettbasert risikokalkulator fra bunnen av. * Diskriminering, kalibrering og prediktiv ytelse med censurerte data og konkurrerende risikoer. * R-kode og illustrative eksempler. * Tolkning av prediktiv ytelse via referansepunkter. * Sammenligning og kombinasjon av konkurrerende modelleringsstrategier.
