Medical Risk Prediction Models : With Ties to Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC, 2022
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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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.…
Codice articolo 9780367673734
- Titolo
- Medical Risk Prediction Models : With Ties to Machine Learning
- Autore
- Michael W. Kattan
- Editore
- Chapman And Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0367673738
- ISBN 13
- 9780367673734
- Peso dell'articolo
- 480 grammi
- Dimensioni
- 234x156x17 mm
- Serie
- Libro 116 di 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.
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Informazioni sull’autore
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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