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Synopsis
Medical Risk Prediction Models: With Ties to Machine Learning is a hands-on book for clinicians, epidemiologists, and professional statisticians who need to make or evaluate a statistical prediction model based on data. The subject of the book is the patient's individualized probability of a medical event within a given time horizon. Gerds and Kattan describe the mathematical details of making and evaluating a statistical prediction model in a highly pedagogical manner while avoiding mathematical notation. Read this book when you are in doubt about whether a Cox regression model predicts better than a random survival forest.
Features:
- All you need to know to correctly make an online risk calculator from scratch.
- Discrimination, calibration, and predictive performance with censored data and competing risks.
- R-code and illustrative examples.
- Interpretation of prediction performance via benchmarks.
- Comparison and combination of rival modeling strategies via cross-validation.
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À propos de l?auteur
Thomas A. Gerds is professor at the biostatistics unit at the University of Copenhagen. He is affiliated with the Danish Heart Foundation. He is author of several R-packages on CRAN and has taught statistics courses to non-statisticians for many years.
Michael Kattan is a highly cited author and Chair of the Department of Quantitative Health Sciences at Cleveland Clinic. He is a Fellow of the American Statistical Association and has received two awards from the Society for Medical Decision Making: the Eugene L. Saenger Award for Distinguished Service, and the John M. Eisenberg Award for Practical Application of Medical Decision Making Research.
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- ÉditeurChapman and Hall/CRC
- Date d'édition2021
- ISBN 10 113838447X
- ISBN 13 9781138384477
- ReliureRelié
- Langueanglais
- Numéro d'édition1
- Nombre de pages312
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Medical Risk Prediction Models: With Ties to Machine Learning (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
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Chapman and Hall/CRC 2020-12-18, 2020
ISBN 10 : 113838447X
ISBN 13 : 9781138384477
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Medical Risk Prediction Models
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Medical Risk Prediction Models
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Chapman And Hall/CRC Feb 2021, 2021
ISBN 10 : 113838447X
ISBN 13 : 9781138384477
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Medical Risk Prediction Models: With Ties to Machine Learning is a hands-on book for clinicians, epidemiologists, and professional statisticians who need to make or evaluate a statistical prediction model based on data. The subject of the book is the patient's individualized probability of a medical event within a given time horizon. Gerds and Kattan describe the mathematical details of making and evaluating a statistical prediction model in a highly pedagogical manner while avoiding mathematical notation. Read this book when you are in doubt about whether a Cox regression model predicts better than a random survival forest.Features:All you need to know to correctly make an online risk calculator from scratch.Discrimination, calibration, and predictive performance with censored data and competing risks.R-code and illustrative examples.Interpretation of prediction performance via benchmarks.Comparison and combination of rival modeling strategies via cross-validation. 314 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781138384477
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Medical Risk Prediction Models : With Ties to Machine Learning
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Chapman and Hall/CRC, 2021
ISBN 10 : 113838447X
ISBN 13 : 9781138384477
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Medical Risk Prediction Models : With Ties to Machine Learning
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Chapman and Hall/CRC, 2021
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Medical Risk Prediction Models : With Ties to Machine Learning
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Chapman and Hall/CRC, 2021
ISBN 10 : 113838447X
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Medical Risk Prediction Models: With Ties to Machine Learning (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
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Medical Risk Prediction Models: With Ties to Machine Learning (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
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Chapman and Hall/CRC, 2021
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Medical Risk Prediction Models : With Ties to Machine Learning
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Chapman And Hall/CRC, 2021
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Buch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Medical Risk Prediction Models: With Ties to Machine Learning is a hands-on book for clinicians, epidemiologists, and professional statisticians who need to make or evaluate a statistical prediction model based on data. The subject of the book is the patient's individualized probability of a medical event within a given time horizon. Gerds and Kattan describe the mathematical details of making and evaluating a statistical prediction model in a highly pedagogical manner while avoiding mathematical notation. Read this book when you are in doubt about whether a Cox regression model predicts better than a random survival forest.Features:All you need to know to correctly make an online risk calculator from scratch.Discrimination, calibration, and predictive performance with censored data and competing risks.R-code and illustrative examples.Interpretation of prediction performance via benchmarks.Comparison and combination of rival modeling strategies via cross-validation. N° de réf. du vendeur 9781138384477
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Medical Risk Prediction Models: With Ties to Machine Learning (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
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Chapman and Hall/CRC, 2021
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