怎么建网站卖东西,网站建设应遵循的原则,彩票网站建设一条龙,站长之家商城详情请点击下方#xff1a; 零代码课程来了#xff0c;不需要R语言#xff0c;快速构建预测模型 临床预测模型#xff0c;也是临床统计分析的一个大类#xff0c;除了前期构建模型#xff0c;还要对模型的预测能力、区分度、校准度、临床获益等方面展开评价#xff0c;确… 详情请点击下方 零代码课程来了不需要R语言快速构建预测模型 临床预测模型也是临床统计分析的一个大类除了前期构建模型还要对模型的预测能力、区分度、校准度、临床获益等方面展开评价确保模型是有效的 其中评价模型的好坏主要方面还是要看区分度和校准度而区分度方面目前最常见的是ROC曲线Receiver Operating Characteristic中文名字叫“受试者工作特征曲线”由灵敏度为纵轴1-特异度为横轴绘制而成用于评价X检验变量对于Y状态变量的预测准确率情况。越靠左上方说明模型的预测准确性越好可以让读者直观地看到某指标各取值对结局指标的诊断或预测能力。 此外ROC曲线还会使用曲线下面积AUC的大小对模型进行评价AUC的取值范围为0.5到1之间曲线下面积越大越接近于1模型的诊断或预测效果越好 AUC在0.9以上时准确性较高 在0.70.9时有一定准确性 AUC在 0.50.7时准确性较低 AUC0.5时说明诊断方法完全不起作用无诊断价值。 AUC0.5不符合真实情况在实际中极少出现 理论知识比较好理解但是实际分析中想要绘制出精美的ROC曲线还要花一番功夫像是常见的R语言软件就需要大量参数进行调整并且训练集和验证集图像还需要分开绘制两遍...... 因此这里为大家推荐一个统计分析小工具——风暴统计可以超快速绘制完成临床预测模型的ROC曲线一次性给出训练集与验证集的图像 风暴统计是由浙江中医药大学的郑卫军教授基于R语言开发的不仅结果准确性有保障并且全部实现菜单化操作统计小白也可以轻松上手绘制精美的ROC曲线 下面我们就结合一份实操数据来为大家详细介绍一下具体的操作步骤吧 实操具体网址https://www.zstats.cn/software/logpre3/ 或者百度、必应Bing搜索“风暴统计” 本平台上线的所有工具都是免费的 1.进入风暴统计平台 首先浏览器搜索风暴统计依次点击风暴智能统计——临床预测模型——logistic临床预测模型进入分析界面后根据提示完成数据的导入与整理。 这里我们不再赘述数据的导入与整理过程详细教程大家可以点击下方链接 详细指南风暴统计如何高效导入数据统计分析快人一步 详细版如何利用风暴统计进行数据的整理转换 2.数据集拆分 预测模型都需要内部验证内部验证的方法有随即拆分、交叉验证、Boostrap等。但风暴统计平台目前仅能做随即拆分法内部验证。 随机拆分法内部验证顾名思义就是将原始数据集按照73常见或者64等比例进行拆分一部分用于建模另外一部分用于验证模型。 风暴统计支持两种拆分方式随机拆分法、导入已拆分好的数据。 如果选择“随机拆分”需要设置随机种子和拆分比例。随机种子对于数字位数没有要求作用是可以保证拆分数据的分析结果可以复现平台默认是1234拆分比例更好理解只需要拖动滑条蓝色部分就是训练集的数据占总数据的比例。 如果选择“导入已拆分好的数据”需要设置事先在导入的数据集中增加一列用于区分训练集和验证集的变量比如新增列叫group通过编码赋值1代表训练集2代表验证集。那么第一步选入区分训练集与验证集的变量第二步勾选代表训练集的编码值 注“导入已拆分好的数据”不仅可以做内部验证更重要还可以用来做外部验证哦同样需要一列变量来区分训练集和外部验证集 3.构建预测模型 完成数据记得拆分后我们就可以开始构建预测模型啦请注意预测模型的构建仅在训练集开展哦 预测模型的本质简单来说也就是多因素回归模型多因素回归听上去是不是平易近人许多风暴统计可以超快速完成这一步 首先选择模型变量——因变量、自变量。因变量必须是以0和1赋值的哦自变量就可以放入我们数据中所有可能的预测因子 接着定义模型自变量筛选的方式满足筛选条件的自变量会进入多因素回归模型 注多因素模型中的所有变量就是我们最终预测模型中全部的预测因子了并不只是多因素中有意义的变量哦如果希望预测模型中的变量P值均小于0.05可以选择逐步回归分析中根据P0.05筛选的选项 自变量筛选方式也有3种 基于分组差异性结果 基于单因素回归结果 自定义 前两个比较相似区别就在是根据差异性P值还是单因素P值进行筛选 如果选择了基于分组差异性或基于单因素回归只需要完成2步设置。 第一步P阈值的选择如果自变量个数过少可以适当放宽标准0.1、0.2也都是可以的。当选择不限制时单因素的全部自变量都将纳入多因素回归分析。 第二步是否开展逐步回归选择“否”就是我们常见的先单后多分析另外逐步回归方法平台也提供了多种选择双向逐步回归向前逐步回归向后逐步回归以及考虑到有时P值大于0.05的变量在逐步回归时也会留在模型中新增了根据P0.05的原则开展逐步回归大家可以根据研究需要自行选择。 如果选择了自定义筛选自变量比如实际研究中预测因子的筛选也需要结合专业知识以及相关文献进行判断纯数据驱动也不太好。假如变量A在临床中是十分重要的变量但是受限于样本原因单因素与差异性均没有统计学意义这时候我们可以自定义挑选预测因子选择我们预期的预测因子自行选择是否需要逐步回归也是一条途径 选择完毕后我们就得到了多因素回归的结果现在多因素模型也就是我们最终的预测模型列线图中会包含多因素回归中的全部变量 完成预测模型的构建后就可以同步给出模型得到验证结果啦 4.模型区分度评价 点击ROC曲线与AUC面积模块结果也同时输出包括有训练集ROC曲线、验证集ROC曲线、ROC曲线叠加。 ROC曲线叠加 如果需要修改图例名称可以在左侧的AUC设置这里进行修改但是目前平台仅支持英文标签如需添加中文还需要下载pdf后再进行二次编辑。 除此之外平台还支持对ROC曲线的颜色、坐标轴、标签进行修改将R语言繁杂的代码参数全部简化为了菜单式操作 5.下载结果 最后在曲线下载设置中选择下载图片保存类型支持pdf、jpeg、png、tiff)曲线页面中文字体。 注如果图形下载下来不完全可以在曲线页面设置自定义。自由调整图片的长度和宽度避免下载图形不完整的情况。 选择完毕后就可以下载ROC曲线啦 下载下来的图片也十分清晰 以上就是风暴统计平台绘制ROC曲线的全部操作流程啦如果您在使用过程中出现报错可以参考下方推文排查一下问题所在哦 答疑 | 风暴统计更换服务器后为什么总出现同样的报错
