【摘 要】
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目的构建新的用以评价和度量风险预测模型改善效果的指标,以期为统计模型的评价及比较提供新的手段。方法基于连续型净重分类指数(category-free NRI,cfNRI),考虑新模型与原
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(81673270)
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目的构建新的用以评价和度量风险预测模型改善效果的指标,以期为统计模型的评价及比较提供新的手段。方法基于连续型净重分类指数(category-free NRI,cfNRI),考虑新模型与原模型风险预测概率的改变量ε,提出cfNRI(>ε),也即定义只有风险预测概率变化达到一定的量ε,才认为具有临床意义。分别计算ε在[0,1]区间事件组、非事件组以及整体的cfNRI(>ε),并给出对应各界值下的置信带(pointwise confidence band)。通过模拟研究比较参数法及非参数法置信区间的统计性能,最后进行实例分析。结果参数法置信区间的覆盖率波动较大,非参数法置信区间更加稳健,小样本时,覆盖率也能稳定在设定的置信水准95%附近。非参数法得到的置信区间宽度大于参数法。结论本研究提出的新指标cfNRI(>ε)为研究者评价新增变量对模型改善情况提供更全面的信息,推荐使用非参数bootstrap法计算cfNRI(>ε)的置信带。
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