多因素COX回归 - 版本历史

2024年1月19日 (五) 11:19 Zeroclanzhang

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2024年1月18日 (四) 09:42 Zeroclanzhang

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2023年12月8日 (五) 06:10 Zeroclanzhang

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2023年12月8日 (五) 04:18 Zeroclanzhang

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2023年12月8日 (五) 02:53 Zeroclanzhang

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2023年12月4日 (一) 14:47 Zeroclanzhang

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2023年12月4日 (一) 14:09 Zeroclanzhang

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Zeroclanzhang：创建页面，内容为“{{Infobox nodebasic|nodename=多因素COX回归|nodeimage=Multi_Factor Cox Regression.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在 V1.0部署|nodeenglishname=Has english name::Multi_Factor Cox Regression|abbreviation=COXM|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=DataAGM Lv1 Cat::生存分析|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=
多因素COX回归是多个变量的比例…”

2023-12-02T14:32:30Z

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{{Infobox nodebasic|nodename=多因素COX回归|nodeimage=Multi_Factor Cox Regression.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在[[DecisionTree | V1.0]]部署|nodeenglishname=[[Has english name::Multi_Factor Cox Regression]]|abbreviation=COXM|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::生存分析]]|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=<p>多因素COX回归是多个变量的比例风险回归模型。该模型以生存结局和生存时间为因变量，同时分析多个因素对生存期的影响，能分析带有截尾生存时间的资料，且不要求估计资料的生存分布类型。主要目的在于研究多个变量与观察结果即生存函数(累积生存率)之间的关系。\n用途：用于生存分析的统计方法。这种模型可以同时考虑多个协变量对生存时间或事件发生时间的影响。\n参数：选择一个数值时间变量，一个二分类状态变量，和自变量</p>|nodeinputnumber=6|nodeoutputnumber=2|nodeloopsupport=是|nodeifswitchsupport=否|nodeavailableplotlist=Survival_Analysis_Forest_Plot;Survival_Analysis_Surv_Roc_Curve_Plot;Survival_Analysis_Nomogram_Plot;Survival_Analysis_Calibration_Plot;Survival_Analysis_Surv_DCA_Curve_Plot|nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream|nodeconfiguration=VariableList;DropManu;FileCatelog|nodeinputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■|nodeoutputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/多因素COX回归_Plus|previousnode=[[单因素COX回归]]|nextnode=[[竞争风险模型]]}}{{Navplate AlgorithmNodeList}}[[Category:生存分析]]