穆罕默德·阿萨杜拉
本文主要关注的是测量患者入住ICU（重症监护病房）后拟合的二元逻辑回归模型的判别能力。在本文中，我们使用参数和非参数方法来测量逻辑回归分类器的判别能力。最重要的分析是结果变量是二元或二分的。它可用于从一组独立变量中预测二元因变量。由于我们的结果变量具有二元类别，因此二元逻辑回归更倾向于估计模型参数。这种技术受到分析领域的许多研究人员的青睐。它还广泛用于各种临床研究，以预测患者未来健康状况的风险。基于这些模型的预测在预测ICU患者的生存率方面具有重要作用。一致性统计量（C统计量）相当于受试者工作特征曲线下面积（AUC），由于其直接的临床解释，经常用于量化逻辑模型的判别能力。在本文中，我们评估了二元逻辑回归在模拟和真实数据中的判别能力
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