लॉजिस्टिक ROC-AUC लेखक

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ROC-AUC के साथ लॉजिस्टिक नतीजे समझें

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MMurat Sakal
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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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लॉजिस्टिक रिग्रेशन परिणामों से सीधे शोध-पत्र में जोड़ा जा सकने वाला, क्लिनिकली सटीक परिणाम अनुभाग बनाता है।

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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।

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AHP मानदंड भारांकन

उपयोगकर्ता के AHP (विश्लेषणात्मक पदानुक्रम प्रक्रिया) युग्मित तुलना मैट्रिक्स के आउटपुट—मानदंड भार और संगतता अनुपात—को सीधे शोध-पत्र में जोड़े जा सकने वाले अकादमिक "मानदंड भारांकन" अनुभाग में बदलता है। यदि संगतता अनुपात (CR) 0.10 से अधिक हो, तो इसे छिपाए बिना स्पष्ट रूप से बताता है। इनके लिए उपयुक्त: TOPSIS/VIKOR जैसी बहु-मापदंड निर्णय-निर्माण विधियों के साथ काम करने वाले और AHP से मानदंड भार निर्धारित करने वाले शोधकर्ता तथा स्नातकोत्तर विद्यार्थी।

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वर्णनात्मक 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।

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