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Medical Risk Prediction Models (eBook)

With Ties to Machine Learning

Thomas A. Gerds, Michael W. Kattan (Autoren)

eBook Download: PDF

2021
312 Seiten
CRC Press (Verlag)
9780429764240 (ISBN)

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.

Erscheint lt. Verlag	1.2.2021
Sprache	englisch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik
	Medizin / Pharmazie ► Pflege
	Studium ► Querschnittsbereiche ► Epidemiologie / Med. Biometrie
	Naturwissenschaften ► Biologie
ISBN-13	9780429764240 / 9780429764240

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