Propensity Score Matching analysis 쉽게 하기
김지형
Propensity Score Matching analysis가 왜 인기가 많으며 어떤 장점이 있는지 배웁니다. 또, 이를 활용하여 논문으로 제출할 때 바로 사용할 수 있는 표와 그래프를 쉽게 만듭니다.
入門
통계
So sánh và kết hợp nhiều giá trị chẩn đoán
Chúng ta nên tích hợp kết quả của các phương pháp chẩn đoán khác nhau như thế nào khi chúng khác nhau? Trong số các phương pháp chẩn đoán khác nhau, không phải có một số phương pháp không cần thiết sao? Dưới đây là câu trả lời cho những câu hỏi này.
Dịch cái này sang tiếng Việt
Tìm hiểu cách tích hợp nhiều kết quả kiểm tra vào một điểm duy nhất.
Tìm hiểu độ nhạy và độ đặc hiệu khác nhau như thế nào tùy thuộc vào ranh giới của điểm số.
Tìm hiểu các phương pháp để thiết lập tiêu chuẩn chẩn đoán tối ưu.
Phương pháp toán học và chẩn đoán
Chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn câu trả lời khoa học! 👩💻
Một số phương pháp chẩn đoán
Toán học/Khoa học 🔬
Chẩn đoán hiếm khi được thực hiện chỉ bằng một phương pháp chẩn đoán, vì không phải tất cả các phương pháp chẩn đoán khác nhau đều cho kết quả giống nhau.
- Làm thế nào chúng ta có thể tích hợp tốt nhất kết quả của các phương pháp chẩn đoán khác nhau?
- Trong số các phương pháp chẩn đoán khác nhau, phương pháp nào hữu ích nhất để cải thiện tỷ lệ chẩn đoán?
- Trong số các phương pháp chẩn đoán khác nhau, có một số phương pháp là không cần thiết không?
Có câu trả lời về mặt toán học và khoa học cho tất cả những câu hỏi này.
Và điều này không chỉ giới hạn trong y học hay chẩn đoán. Đó là một nguyên tắc cơ bản luôn theo chúng ta khi đưa ra quyết định hoặc lựa chọn. Dù trời mưa, dù có nên mang ô, dù có nên đi xe buýt, dù có nên kết hôn hay không, dù có nên ăn uống hay không, tất cả những phán đoán và quyết định này đều liên quan đến một quá trình tích hợp nhiều lý do khác nhau trong tâm trí chúng ta . Bài giảng này là một ví dụ toán học của quá trình này.
Và nó cũng là nền tảng của học máy. Phương pháp này đã được sử dụng liên tục từ trước khi thuật ngữ "học máy" trở nên phổ biến, và đã được các nhà nghiên cứu y khoa áp dụng. Hiện nay, nó là một phương pháp học máy kinh điển. Tuy nhiên, nó không hề thua kém các kỹ thuật học máy tốt nhất.
Khuyến nghị cho
những người này
Khóa học này dành cho ai?
nhà nghiên cứu y học
Các nhà nghiên cứu yêu cầu nhiều đánh giá khác nhau
Bất cứ ai muốn học máy học
1,696
Học viên
71
Đánh giá
9
Trả lời
4.6
Xếp hạng
8
Các khóa học
출강 이력
서울대, 연세대, 경희대학 서울시립대, 명지대, 계명대, 한양대, 순천향대, 건국대, 충북대, 마이크로 소프트(MS), 국민은행, 신용협동조합, SK제약, 콘바텍, 식약처, 질병관리 본부, 보건인력개발원 , 국립의과학지식센터, 서울대병원, 분당서울대병원, 보라매병원, 현대아산병원, 원자력병원, 고대구로병원, 가톨릭대병원, 광주기독병원, 삼성서울병원, 원주기독병원, 길병원, 국립재활원, 일산동국대병원, 전남대병원, 조선대병원, 서울연구원, 한국보건산업진흥원 중동센터, 한국출판콘텐츠센터 등
저서
『일차진료의를 위한 정형외과』(대한의학서적) 1판, 2판
『논문 쉽고 편하게 쓰자』(대한의학서적) 1판, 2판, 3판
『한눈에 쏙쏙 의학 통계 배우기』(2013년 문화체육관광부 우수학술도서상) 1판, 2판
『샘플 수의 계산』(대한의학서적)
『연구자를 위한 그래프 그리기』(북앤에듀) 1판, 2판
『프레젠테이션 작업 가이드』(북앤에듀)
『dBSTAT 길들이기』(바른의학연구소)
『임상 실험을 위한 무작위 대조 연구』(한나래)
『데이터랑 놀자, R 데이터 시각화』(북앤에듀)
『쉽고 편하게, 메타분석』(북앤에듀)
『스마트 보고서 스피드 공공문서』(북앤에듀)
『맛있는 부분만 골라 먹자, 엑셀 피벗테이블』(북앤에듀)
『Zotero 활용하기』(북앤에듀)
『누구나 쉽고 재미있게 만드는 예측모형』(북앤에듀)
『어서와 학술대회는 처음이지』(북앤에듀)
『데이터랑 놀자, R 데이터 시각화-응용심화편』(북앤에듀)
『Excel+R 데이터 분석』(한나래)
『아빠가 들려주는 ggplot2+α』(한나래)
Chương trình giảng dạy
Tất cả
7 bài giảng ∙ (1giờ 37phút)
Tài liệu khóa học:
Tài liệu bài giảng
Ngày đăng:
Cập nhật lần cuối:
Đánh giá
Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!
418.559 ₫
Khóa học khác của jeehyoung
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
![아빠가 들려주는 [R shiny app] 만들기講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/wp-content/uploads/rshiny1.jpg?f=avif&w=420)
![80여개 예제로 알아보는 쉽고 재미있는 [데이터 시각화]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/wp-content/uploads/data-visual.png?f=avif&w=420)
Khóa học tương tự
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[R로 하는] 머신러닝을 위한 통계학 기초講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/325155/course_cover/d8120723-26f7-4fcc-a25c-a99eef4ea0f6/machine-learning-statistics-r-eng.png?f=avif&w=420)
