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作品集

用R语言设计自适应临床试验方案
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用贝叶斯方法分析数据并验证模型
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编写和审查BUGS/JAGS统计模型
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分析因果路径中的直接与间接效应
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选择并实施临床试验设计模式
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设计并分析临床试验方案
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分析诊断试验的灵敏度、特异度与ROC曲线
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用R语言进行流行病学数据分析
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用R和Bioconductor分析基因组数据
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设计含期中分析的临床试验方案
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用R语言进行卫生经济学分析
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构建分层贝叶斯模型,处理随机效应与部分合并
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用R语言进行个体参与者数据meta分析
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解读 MAIC 分析的方法论与诊断指标
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设计临床试验数据与评估模型
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用R语言进行孟德尔随机化分析
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用贝叶斯方法分析研究数据
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整合个体与汇总数据,进行ML-NMR分析
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评估贝叶斯模型的收敛性与预测质量
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评估模型性能,校准与验证预测结果
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自动调优机器学习模型超参数
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为临床试验选择多重性校正方法
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用R语言进行网络荟萃分析,包括一致性检验与治疗排序
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评估网络荟萃分析的方法学质量
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进行配对元分析的方法学指导
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分析药代动力学与药效学数据
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优化临床试验设计的样本量与参数
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用 PyMC 构建贝叶斯统计模型并诊断结果
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用 roxygen2 和 pkgdown 生成 R 包文档与站点
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用R语言分析真实世界证据,模拟临床试验
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用recipes做特征工程,处理缺失值、编码、归一化等
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用贝叶斯回归模型分析数据
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用 tidymodels 实现多种重采样策略
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为R包生成文档和网站
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模拟临床试验的生存数据与统计检验
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编写或审查贝叶斯统计模型
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执行或审查 STC 分析方法
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用R语言分析生存数据,绘制生存曲线并建立风险模型
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用贝叶斯生存分析模型处理删失数据
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搭建可复现的ITC分析工作流
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审查 tidymodels 工作流中的建模模式与常见错误
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用配方和重采样构建并调优机器学习工作流
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用贝叶斯时间序列模型分析预测数据
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分析生存数据并选择非比例风险下的统计方法
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