从小学到研究生院一路走来的经历，是不是感觉老师们就像从同一个模子里刻出来的？除了年龄和性别有些不同，其他的简直如出一辙！好像全国的教师都参加过同一个“经典语录”培训班，结业后就带着这些万能台词走进了不同的教室。还记得那些耳熟能详的经典台词吗

科研之路对医学生和医生而言充满挑战。做实验项目时，数月泡在实验室，细胞培养总被污染，努力多次化为泡影；撰写科研论文时，面对海量数据无从下手，逻辑难梳理，投稿还屡屡遭拒，成果难以见天日；更有甚者，临床试验中预期效果不佳，前期投入似乎白费...

这组数据本身没有设定cutoff值，是通过通过这组数据和金标准对比后计算的cutoff，然后反代入数据，得到了四格表，计算出了灵敏度 特异度）

请问在预测模型构建过程中：①训练集、验证集和测试集是如何定义/确定的？②K折Cross-Validation（交叉验证）是在提前分好的训练集数据中进行吗？③CV的作用是评估不同模型算法（比如随机森林、logistic回归）的预测性能，还是确

想必大家都有过这样的经历：为了一个实验结果而奋战到深夜，眼中满是对成功的渴望；面对全新的数据模型时，对着满屏陌生的图表和公式感到无从下手，只能只能一边咬牙坚持，一边在互联网的海洋里搜索线索。相比之下，“天赋型选手”在遇到复杂实验设计时，似乎

请问在预测模型构建过程中：①训练集、验证集和测试集是如何定义/确定的？②K折Cross-Validation（交叉验证）是在提前分好的训练集数据中进行吗？③CV的作用是评估不同模型算法（比如随机森林、logistic回归）的预测性能，还是确

如何不去实验室，在临床上发英文文章。。。。。。。。。。。。。。。。。。

刚踏入科研这片神秘领地的时候，心中满是憧憬与幻想。每天晚上都梦见自己穿着洁白的实验袍，衣角随风翻飞，宛如科学界的超级英雄。无论是在实验室里摆弄各种仪器，还是在书桌前撰写论文，一切看起来都是那么得心应手，仿佛所有的难题都不值一提，顺便还能收获

在手术室里，有人手握手术刀施展技艺，也有人拿着笔在一旁做着不同寻常的记录。这里笔下的内容并非手术步骤或病人情况，而是医生偶尔脱口而出的脏话。 脏话类型1，记1分；脏话类型2，记2分；要是遇到连珠炮似的连续输出，则直接获得最高分。这项看似特别

新学期即将结束，不管是新入学的研一学生，还是作为“老油条”的研二研三以及博士师兄师姐，都有可能会对科研生活感到“力不从心”，这份读研行为经验分享请收好～微信文件，危机时刻的学术救星DDL前夕，当你突然想起导师布置的“小任务”，打开微信文件却

在医学这条充满挑战的赛道上，每一位医者都曾怀揣救死扶伤的热忱，熬过无数个挑灯夜读的日夜，穿梭于病房与手术室间挥洒心血。但人生总有诸多变数，出于理想的更迭、工作压力的权衡，或是家庭因素的拉扯，不少医生毅然决然选择转行，踏上全新征程。转行后的生

将在这个平台开启我的新篇章，欢迎大家加入讨论。

请问如果采用交叉验证（Cross-Validation）的方法来评估我的模型泛化能力，那么一开始是否直接从全部人群数据中确定模型的参数，再去验证？这么一来，交叉验证中的训练集和验证集，跟我从整体得到的模型有什么关系呢？

想问一下spss决策树或者随机森模型如何判断因变量和自变量的关系

一起来学习样本量的计算；包括不同研究方法下样本量的计算

精神病与精神卫生小白，学术论文开题报告筹备中，各人神们有什么建议？

继 i 人和 e 人 之后，浓人和淡人成为新时代的社交方式。浓人：顾名思义，就是做什么都浓浓的，热情豪放，兴趣广泛，「一身使不完的牛劲」。淡人：显而易见，无论做什么都淡淡的，面子上对什么事情都毫无波澜，实际上也确实毫无波澜。那么各位 UU

我是萌新嘤嘤嘤，怎样快速上手入门R，并且学会那些统计分析软件，考完研全忘记了，像一只失忆蝴蝶

导师说这的stata讲的好，特意前来学习

我需要分析50名患者干预前后对于工作人员服务的满意度调查（非常满意、很满意、一般、不满意、很不满意），需要选择哪种方法，是配对卡方还是有序logit方法更合适？