ISBN: 9780367673734 - medical risk prediction models: with ties to machine learning (chapman & hall/crc biostatistics series) (22 resultados)
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Editorial: Chapman and Hall/CRC 2022-08-29, 2022
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
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Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2022
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
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Editorial: Taylor and Francis Ltd, GB, 2022
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Paperback. Condición: New. 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.…
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2022
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Taschenbuch. Condición: Neu. Medical Risk Prediction Models | With Ties to Machine Learning | Thomas A. Gerds (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2022 | Chapman and Hall/CRC | EAN 9780367673734 | Verantwortliche Person für die EU: Taylor and Francis, Taylor & Francis Verlag Gmbh, Kaufingerstr 24, 80331 München, gpsr[at]taylorandfrancis[dot]com | Anbieter: preigu.…
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Editorial: Taylor and Francis Ltd, GB, 2022
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Paperback. Condición: New. 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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Editorial: Chapman and Hall/CRC 2022-08, 2022
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Editorial: CRC Press, 2022
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Editorial: CRC Press, 2022
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Editorial: Chapman And Hall/CRC Aug 2022, 2022
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 314 pp. Englisch.…
Idioma: Inglés
Editorial: CRC Press, 2022
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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 .…
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Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2022
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