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算法狂欢的时代，为何这篇"返璞归真"的研究能登顶柳叶刀子刊？ 老郑看到这样一篇文章，在机器学习横扫科研圈的今天，仅用Logistic回归构建预测模型，发表在期刊《eBioMedicine》
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可能是导师太笨，或者自己学生太笨，培养了半天，终于让我的研究生学会写R语言函数了! 喜大泪奔！ 任务也很简单，对成组两样本t检验模块，写出R语言函数，并且形成shiny在线分析模块。
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在我们的临床研究中，很难得到高质量的数据。 以医院数据为例，收集的数据不够完整，存在缺失，这些缺失数据如同鸡肋，食之无味，弃之可惜。 所以，现在对医学研究缺失数据填补的问题，很多人都有了一定的思考，有缺失，还是要填补
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t检验可以说是统计学里面最基础入门的方法了，郑老师为什么还要搞呢？ 因为基本所有的论文中都会用到！！！ 那这么多软件，SPSS可以做，R语言也很简单，郑老师何必费劲的搞个函数，还要上线平台，现在专门向大家推广呢？
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2025年3月21日，医学顶刊《BMJ》（医学一区top，IF=93.6）发表了一篇方法学文章，题为：“How to use directed acyclic graphs: gui
2025年2月，一篇题为：“Statistics in biology: a survey of the three major multidisciplinary journals”的论文指出，只有 10% 的分析文章提出了正确的统计方法。
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2025年3月30日，浙江大学医学院附属第二医院王建安院士领衔，在医学顶刊柳叶刀（医学一区top，IF=98.4）发表了一项备受瞩目的研究成果论文——
2025年3月31日，医学顶刊《BMJ》（医学一区top，IF=93.6）发表了一项由空军军医大学西京医院陶凌教授、高超副教授团队有关药物球囊术后抗栓工作的研究成果，题为“Stepwise
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传统方法，如逻辑回归，已被广泛用于识别风险因素和预测疾病概率。 然而，随着高级统计技术的发展，机器学习模型为提高预测准确性提供了有前景的替代方案。 机器学习和普通回归构建预测模型哪个更好？机器学习真的比传统回归强吗？模型性能一定更好吗？
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