توضیحاتی در مورد کتاب The statistical evaluation of medical tests for classification and prediction
نام کتاب : The statistical evaluation of medical tests for classification and prediction
ویرایش : Nachdr.
عنوان ترجمه شده به فارسی : ارزیابی آماری تستهای پزشکی برای طبقهبندی و پیشبینی
سری : Oxford statistical science series 31
نویسندگان : Margaret Sullivan Pepe
ناشر : Oxford University Press
سال نشر : 2010
تعداد صفحات : 319
ISBN (شابک) : 9780198509844 , 0198565828
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 16 مگابایت
بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.
توضیحاتی در مورد کتاب :
این کتاب مفاهیم و تکنیک های آماری را برای ارزیابی آزمایش های تشخیصی پزشکی و نشانگرهای زیستی برای تشخیص بیماری شرح می دهد. به طور کلی ، تکنیک ها مربوط به مشکل طبقه بندی آماری برای پیش بینی نتیجه دوگانگی است. اقدامات برای کمیت دقت آزمون از جمله حساسیت ، ویژگی ، مقادیر پیش بینی کننده ، نسبت احتمال تشخیص و منحنی مشخصه عملکرد گیرنده که معمولاً برای تست های مداوم و با ارزش استفاده می شود ، شرح داده شده است. روشهای آماری برای برآورد و مقایسه آنها ارائه شده است. چارچوب های رگرسیون برای ارزیابی عوامل مؤثر بر دقت آزمون و مقایسه آزمایش در هنگام تنظیم چنین عواملی ارائه شده است. این کتاب نمونه های زیادی از داده های واقعی را ارائه می دهد و باید مورد علاقه تمرین آماری یا محققان کمی که در توسعه آزمایشات برای طبقه بندی یا پیش بینی در پزشکی شرکت می کنند ، مورد توجه قرار گیرد.
فهرست مطالب :
Content: 1. Introduction
2. Measures of Accuracy for Binary Tests
3. Comparing Binary Tests and Regression Analysis
4. The Receiver Operating Characteristic Curve
5. Estimating the ROC Curve
6. Covariate Effects on Continuous and Ordinal Tests
7. Incomplete Data and Imperfect Reference Tests
8. Study Design and Hypothesis Testing
9. More Topics and Conclusions
References/Bibliography
Index
توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :
This book describes statistical concepts and techniques for evaluating medical diagnostic tests and biomarkers for detecting disease. More generally, the techniques pertain to the statistical classification problem for predicting a dichotomous outcome. Measures for quantifying test accuracy are described including sensitivity, specificity, predictive values, diagnostic likelihood ratios and the Receiver Operating Characteristic Curve that is commonly used for continuous and ordinal valued tests. Statistical procedures are presented for estimating and comparing them. Regression frameworks for assessing factors that influence test accuracy and for comparing tests while adjusting for such factors are presented. This book presents many worked examples of real data and should be of interest to practicing statisticians or quantitative researchers involved in the development of tests for classification or prediction in medicine.