NHANES Online平台预测模型重磅上线！不写代码也能出轻松出结果

NHANES Online平台又双叒叕更新了——更强大的预测模型模块，让你的数据分析更加高效、便捷、丝滑！

不得不说，NHANES 真的越来越卷了！除了玩转新指标，在统计方法上也是一再丰富，现在连预测模型都安排上了！

相信大家都知道，数据分析是科研中绕不过去的一关，以往需R、Python等工具完成的预测模型分析，现NHANES Online可直接在线完成，无需代码，简单操作即可得完整结果与图表。

那么，这次更新了什么？

接下来，我们将从上述两个方面为大家展示本次更新的内容。感兴趣的朋友，欢迎大家在浏览器打开下方链接进行试用哦！

数据提取模块试用链接：

http://zs./nhanes_data/nhanes_data_2.0.2.9.0_trial/

非加权模块试用链接：http://zs./nhanes_analysis/nhanes_analysis_2.0.2.9.0_trial/

加权模块试用链接：http://zs./nhanes_weight/nhanes_weight_2.0.2.9.0_trial/

1.Logistic回归预测模型

首先，进入到NHANES Online平台，可以看到这边新增了—nhanes预测模型

PS: 模型1和模型2内容是一样的，设置多个链接防止网络拥堵。并且在这个模块中，nhanes数据预测模型分析是非加权版本!

值得注意的是，通常构建预测模型都需要对模型进行验证，内部验证是必须的！条件允许情况下，进行外部验证也是很好的。因此，构建预测模型研究中，推荐大家使用”拆分”版。

接下来，我们一起简单看看拆分版和未拆分版的内容:

1.未拆分版

2.拆分版

logistic回归预测模型拆分版与未拆分版最大的不同：增加了数据集拆分模块。

一般将原始数据集按照7：3（常见）或者6：4等比例进行拆分，一部分用于建模，另外一部分用于验证模型。

设置随机种子后点击拆分数据，拆分后会生成split_value，用于训练集和测试集分组，在拆分模块我们分5步走:

数据集拆分>> 训练集和验证集的比较>> 训练集统计分析>> logistic回归预测模型>> 模型呈现、评价与验证

除此之外，在模型呈现、评价与验证中，系统可以快速得到ROC曲线、校准曲线、列线图、模型混淆矩阵和DCA曲线。

除此之外，平台还能让你自由 DIY！不仅能够直观展示结果，还可以个性化调整、美化曲线，让你的研究成果既专业又高颜值！

3.常规版

我们在分析模块也添加了logistic回归ROC曲线，再也不用来回切换数据分析模块！

另外，还能直接将 Logistic 回归 结果无缝传递到ROC 曲线，一键出图。

PS: 如果是加权模块，那么ROC曲线也是考虑了加权的!

2.Cox回归预测模型

本次更新除了logistic回归预测模型，还添加了Cox回归的预测模型，满足多样化的需求。在模型呈现、评价与验证模块还有一个参数需要手动输入：时间节点选择（“生存时间节点”或”C指数”）。

生存时间节点：一次只能输入一个数字，根据实际数据不同，一般会选择具有代表性的节点（比如30天，12周，3个月，1年，10年等）。

ps：这个时间点一定是小于最长的有效随访时间。

以上就是本次 NHANES Online 预测模型模块的更新内容！从数据拆分到模型构建、再到结果可视化，我们致力于让数据分析更直观、更便捷。而且，所有图表都支持下载，方便大家直接用于论文或报告！

总而言之，对于想要做预测分析的研究者，这次的更新无疑是一大福音！快去试试吧！

关于这个NHANES数据分析平台

俗话说”十年磨一剑“，经过长时间的打磨，郑卫军老师统计团队最终推出这个NHANES数据分析平台。解决了大家在挖掘过程中，NHANES数据库下载难、分析难等常见问题，助力大家更快完成一篇高质量文章！

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