Medical Risk Prediction Models

Lingua: inglese

Editore: Taylor and Francis Ltd, GB, 2022

0367673738 / 9780367673734

Serie: Libro 116 di 155 - Chapman & Hall/CRC Biostatistics

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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.

Codice articolo LU-9780367673734

Titolo
Medical Risk Prediction Models
Autore
Michael W. Kattan, Thomas A. Gerds
Editore
Taylor and Francis Ltd, GB
Anno di pubblicazione
2022
Condizione
New
Rilegatura
Paperback
Lingua
inglese
ISBN 10
0367673738
ISBN 13
9780367673734
Peso dell'articolo
580 grammi
Serie
Libro 116 di 155: Chapman & Hall/CRC Biostatistics

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