Medical Risk Prediction Models
Langue : anglais
Edité par Taylor and Francis Ltd, GB, 2022
Série : Livre 116 sur 155 - Chapman & Hall/CRC Biostatistics
- Livre broché
- Neuf

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N° de réf. du vendeur LU-9780367673734
- Titre
- Medical Risk Prediction Models
- Auteur
- Michael W. Kattan, Thomas A. Gerds
- Éditeur
- Taylor and Francis Ltd, GB
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- New
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0367673738
- ISBN à 13 chiffres
- 9780367673734
- Poids de l'article
- 580 grammes
- Série
- Livre 116 sur 155: Chapman & Hall/CRC Biostatistics
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.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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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