Regressione logistica ROC-AUC
Interpreta l’output con la ROC-AUC
Regressione logistica ROC-AUC
Interpreta l’output con la ROC-AUC
Descrizione
Trasforma l’output della tua analisi di regressione logistica (odds ratio, intervallo di confidenza, ROC-AUC) in una sezione Risultati accademica, pronta per essere inserita direttamente in un manoscritto. Classifica correttamente il valore ROC-AUC rispetto ai benchmark standard e non sovrastima mai le variabili non significative. A chi è rivolto: ricercatori che sviluppano modelli predittivi clinici e studenti universitari.
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Autore analisi di Kaplan-Meier
Produce un testo completo per Metodi + Risultati a partire dalla curva di sopravvivenza Kaplan-Meier, dal test log-rank e dai risultati della regressione di Cox. Interpreta correttamente gli hazard ratio, segnala esplicitamente un tasso di censura elevato e ricorda di verificare l’assunzione dei rischi proporzionali per i modelli di Cox. A chi è rivolto: ricercatori che lavorano con dati clinici o epidemiologici di sopravvivenza.
Entropy-TOPSIS-ML + Obiezioni
Produce un report completo di Metodi + Risultati a partire dagli output del tuo modello di ponderazione entropica + ranking TOPSIS + classificatore ML (XGBoost, Random Forest, Regressione logistica, ecc.). Interpreta correttamente l'AUC secondo i criteri di Hosmer & Lemeshow e, se il divario tra le prestazioni su training e test è ampio, indica esplicitamente il rischio di overfitting. Inoltre, prevede almeno 4 obiezioni sollevate frequentemente dai revisori delle riviste (ad esempio, "come è stato gestito lo sbilanciamento tra le classi" e "non è stato utilizzato un set di validazione esterna") e suggerisce una frase di risposta per ciascuna. Adatto a ricercatori che lavorano nell'informatica sanitaria, nella previsione del rischio clinico o nella metodologia MCDM-ML ibrida e desiderano rafforzare la solidità metodologica prima della sottomissione a una rivista.
Redattore statistiche descr.
Converte i risultati delle statistiche descrittive dell'utente (media±DS o mediana(IQR), n(%)) in un paragrafo accademico sulle «Caratteristiche dei partecipanti», pronto per essere inserito in un manoscritto, oltre a una tabella Tabella 1 formattata. Seleziona la statistica descrittiva corretta (media±DS o mediana(IQR)) in base allo stato di normalità e non le confonde mai. A chi è rivolto: studenti di laurea magistrale e ricercatori accademici che svolgono ricerche quantitative e vogliono scrivere in modo rapido e corretto la sezione «Partecipanti» del manoscritto.
