计算C指数: install.packages("Hmisc") library(Hmisc) Cindex <- rcorrcens(mydata$disease~predict(mylog)) C统计量=0.919,SD=0.04, 计算C统计量SE的公式为SE=SD/2, 进一步计算C统计量95%可信区间的上限ul和下限dl。 结果显示,C统计量=0.919,95%可信区间为0.880-0.958©...
定义:RFM是一种评估全身脂肪百分比的指标,相比BMI能更准确地反映体脂的分布。 计算公式:RFM的计算根据性别不同而有所区别。 T2DM风险评估:RFM提供了一个更精确的全身脂肪百分比估算,与T2DM风险密切相关。较高的RFM值可能表明个体有更高的T2DM风险。 前瞻性研究证实:C-index、RFM预测T2DM具有潜力! 这是一项前瞻性队...
定义:RFM是一种评估全身脂肪百分比的指标,相比BMI能更准确地反映体脂的分布。 计算公式:RFM的计算根据性别不同而有所区别。 T2DM风险评估:RFM提供了一个更精确的全身脂肪百分比估算,与T2DM风险密切相关。较高的RFM值可能表明个体有更高的T2DM风险。 前瞻性研究证实:C-index、RFM预测T2DM具有潜力! 这是一项前瞻性队...
#C指数可信区间的计算公式为:95%CI=C±1.96*se L<-0.824-1.96*0.02 U<-0.824+1.96*0.02 c(L,U) [1] 0.7848 0.8632 #验证集的C-index model1<-coxph(Surv(time,status)~ predict(model, newdata = test), data=test) summary(model1) Call:coxph(formula = Surv(time, status) ~ predict(model,...
install.packages("Hmisc") library(Hmisc) Cindex <- rcorrcens(mydata$disease~predict(mylog)) C统计量=0.919,SD=0.04, 计算C统计量SE的公式为SE=SD/2, 进一步计算C统计量95%可信区间的上限ul和下限dl。 结果显示,C统计量=0.919,95%可信区间为0.880-0.958...
接着，借助Hmisc库的rcorrcens()函数计算C指数。以示例数据为例，计算C统计量为0.919，标准差为0.04。计算C统计量的SE公式为SE=SD/2。利用此公式，计算95%可信区间的上限ul和下限dl。结果显示，C统计量为0.919，95%可信区间为0.880至0.958。这一结果说明预测模型具有较高的区分力。
我们学会了 Harrell C-index 的计算公式,接下来我们通过实际例子来进一步学习吧 让我们看一个例子,其中有一组患者,并尝试计算这个特定风险模型的 Harrell C-index。 现在,我们有一个风险模型,他输出了每个患者的风险得分,让我们看看如何评估这个数据上的模型好坏。
最后,我们最后的Harrell C-Index公式👇 文章持续更新,可以关注微信公众号【医学图像人工智能实战营】获取最新动态,一个关注于医学图像处理领域前沿科技的公众号。坚持已实践为主,手把手带你做项目,打比赛,写论文。凡原创文章皆提供理论讲解,实验代码,实验数据。只有实践才能成长的更快,关注我们,一起学习进步~ ...
这个公式中: - `N`是你设定的周期,用来计算平均成交量。 - `MA(VOL,N)`是计算N周期内的平均成交量。 - `CLOSE`是当前收盘价。 - `REF(CLOSE,1)`是上一交易日的收盘价。 - `indexc`就是计算出的指数成交量。 这个指标可以帮助投资者判断市场的多空力量,如果`indexc`的值较大,说明成交量的放大与价格...
方法/步骤 1 点击F3单元格，输入公式：=INDEX($D$1:$I$1,,RANDBETWEEN(1,COLUMNS($D$1:$I$1)))，按enter键结束 2 点击F3单元格，下拉完成公式填充 3 公式讲解。COLUMNS($D$1:$I$1)返回6COLUMNS函数功能：返回引用或数组的列数 4 RANDBETWEEN(1,6)返回2RANDBETWEEN函数功能：返回位于两个指定数之间的...