崭新数据

临床预测模型的外部验证是为了评估模型在实际医疗环境中的适用性，主要方法包括使用独立样本集进行验证，采用Bootstrap重抽样技术进行不确定性推断，以及结合实际背景知识和经验进行判断，还需考虑划分训练集与测试集、衡量分类错误指标以及其他评价指标来全面评估模型的性能。通过多种方法验证估计结果 交叉验证...

Bootstrap自抽样法是一种统计抽样技术，用于估计样本数据的分布和置信区间，它通过重复抽样样本并计算统计量来模拟数据的不确定性，使用Bootstrap自抽样法时，需要理解其原理，掌握抽样过程，并正确应用相关软件或编程技能。Bootstrap自抽样法是一种强大的统计工具，常用于估计一个统计模型的准确性或置信...