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回答了问题2022-02-13 01:32:17我觉得就是两个x之间的交互作用。亚组分析
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回答了问题2022-02-13 01:30:59lasso回归是特殊的回归方法,要考虑选取lamda,有penalize。lasso和岭回归都叫做Regularization regression。普通的多因素回归,就是放自变量进入模型,然后筛选变量,不用考虑penalize。用lass预测模型
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回答了问题2022-02-13 01:21:51是的,都不用设置哑变量。你的样本只有140个,如果你做的是线性回归的话,分类变量都可进行事后比较。先看单变量分析的结果,然后看多变量分析,变量筛选的结果。变量筛选的大原则就是最好既有临床意义又有统计意义。p值不一定要0.05才能留在模型里面多因素回归分析如何选择自变量筛选方法
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回答了问题2022-02-12 05:08:55你的多因素分析是普通的回归模型?既然用lasso筛选变量了,就report lasso regression 的结果就行了。如果再改到普通的回归分析,结果肯定有变化预测模型
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回答了问题2022-02-12 05:07:10CI应该是很tight,因为小数点只取到3位,显示的都是一样的。估计样本量很大,造成了CI范围很小STATA做列线图内部验证C-index的 95%CI的上下限一样
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回答了问题2022-02-12 01:31:23是的,OR和95% CI图表
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回答了问题2022-02-12 01:30:06一般有几种处理方法:1 设置成缺失2 把变量转化成分类变量3 直接改成大于或者小于的那个数值这个cutoff的问题,应该是通过ROC曲线,计算约登值计算得到的想问下,SPSS统计软件统计变量中若包含大于或者小于号时,应如何处理相对应数据
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回答了问题2022-02-12 00:41:37不用设置哑变量,只要在变量里面把变量的level都分好,然后保证是分类变量,直接放入模型就行多因素回归分析如何选择自变量筛选方法
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回答了问题2022-02-12 00:40:03meta regression 是可以用间接的数据的。亚组分析
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回答了问题2022-02-11 14:59:01是不是可以试试meta regression?审稿人提的interaction就可以通过meta regression来检验一下亚组分析




