लॉजिस्टिक ROC-AUC लेखक
ROC-AUC के साथ लॉजिस्टिक नतीजे समझें
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विवरण
आपके लॉजिस्टिक रिग्रेशन विश्लेषण के परिणामों (odds ratio, विश्वास अंतराल, ROC-AUC) को सीधे शोध-पत्र में जोड़े जा सकने वाले अकादमिक परिणाम अनुभाग में बदलता है। ROC-AUC मान को मानक मापदंडों के अनुसार सही ढंग से वर्गीकृत करता है और गैर-महत्वपूर्ण चरों के बारे में बढ़ा-चढ़ाकर व्याख्या नहीं करता। किसके लिए उपयुक्त: क्लिनिकल पूर्वानुमान मॉडल बनाने वाले शोधकर्ता और स्नातकोत्तर विद्यार्थी।
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Shuting@YouMind
हमें यह कौशल क्यों पसंद है
लॉजिस्टिक रिग्रेशन परिणामों से सीधे शोध-पत्र में जोड़ा जा सकने वाला, क्लिनिकली सटीक परिणाम अनुभाग बनाता है।
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अनुसंधानKaplan-Meier रिपोर्ट लेखक
Kaplan-Meier सर्वाइवल कर्व, log-rank टेस्ट और Cox रिग्रेशन के आउटपुट से पूरी विधि + परिणाम रिपोर्ट तैयार करता है। Hazard ratio का सही अर्थ बताता है, सेंसरिंग दर अधिक होने पर इसे स्पष्ट रूप से दर्शाता है और Cox मॉडल के लिए proportional hazards assumption की जाँच करने की याद दिलाता है। किसके लिए उपयुक्त: क्लिनिकल या महामारी-विज्ञान संबंधी सर्वाइवल डेटा के साथ काम करने वाले शोधकर्ता।
अनुसंधानवर्णनात्मक सांख्यिकी लेखक
उपयोगकर्ता के वर्णनात्मक सांख्यिकी आउटपुट (औसत±SD या माध्यिका(IQR), n(%)) को सीधे शोधपत्र में शामिल किए जा सकने वाले अकादमिक "प्रतिभागी विशेषताएँ" अनुच्छेद और Table 1 प्रारूप वाली तालिका में बदलता है। सामान्यता की स्थिति के अनुसार सही वर्णनात्मक सांख्यिकी (औसत±SD बनाम माध्यिका(IQR)) चुनता है और इन्हें कभी मिलाता नहीं है। किनके लिए उपयुक्त: स्नातकोत्तर विद्यार्थी और मात्रात्मक शोध करने वाले अकादमिक, जो अपने शोधपत्र का "प्रतिभागी" अनुभाग तेज़ी और सटीकता से लिखना चाहते हैं।
अनुसंधानवैधता-विश्वसनीयता रिपोर्ट
आपके EFA या CFA विश्लेषण आउटपुट (KMO, Bartlett परीक्षण, factor loadings, fit indices, Cronbach alpha/CR/AVE) से लेख के लिए तैयार पूरा विधि + परिणाम पाठ तैयार करता है। यह fit index thresholds (CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08 आदि) को सही ढंग से वर्गीकृत करता है और AVE<0.50 जैसी वैधता समस्याओं को छिपाए बिना रिपोर्ट करता है। इसके लिए उपयुक्त: स्केल विकास या अनुकूलन अध्ययन करने वाले अकादमिक और स्नातकोत्तर छात्र।
जानकारी
- संस्करण
- v2
- आखिरी अपडेट
- रन क्रेडिट
- उपयोग के अनुसार
- मॉडल
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