生信分析数据挖掘COX模型验证如何分train组和test组视频教程 ​

生信分析数据挖掘COX模型验证如何分train组和test组视频教程讲解目录

主要内容

>简介

>差异表达

>表达和生存数据合并

>样品分组(train组和test组)

>单因素COX分析

>Lasso回归

>COX模型构建

>生存分析

>ROC曲线

>风险曲线

Cox比例风险回归模型

Cox比例风险回归模型(Cox's proportional hazards regression model) ,简称Cox回归模型，

该模型由英国统计学家D.R.Cox于1972年提出一种半参数回归模型。

该模型以生存结局和生存时间为应变量，可同时分析众多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。

该模型主要用于肿瘤和其它慢性病的预后分析，也可用于队列研究的病因探索。

多因素分析方法不考虑生存时间分布

能分析带有截尾的生存数据

可通过β1*X1 +32*X2+ ......+Bp*Xp公式得到的风险值可以估计预后。

课时1COX模型验证简介【三味教育】.mp4

课时2差异表达分析【三味教育】.mp4

课时3表达和生存数据合并【三味教育】.mp4

课时4样品分组(train组和test组)【三味教育】.mp4

课时5单因素COX分析【三味教育】.mp4

课时6lasso回归分析【三味教育】.mp4

课时7COX模型构建【三味教育】.mp4

课时8循环对样品进行分组【三味教育】.mp4

课时9生存分析【三味教育】.mp4

课时10ROC曲线【三味教育】.mp4

课时11风险曲线之风险热图【三味教育】.mp4

课时12风险得分图【三味教育】.mp4

课时13生存状态图【三味教育】.mp4

72Cox模型验证【三味教育】.zip

课件_COX模型验证【三味教育】 .pdf

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