Скачать или смотреть Модель квадратичной регрессии в MedCalc | Полиномиальная регрессия второй степени | Эпизод 18

В этом выпуске серии обучающих материалов по MedCalc мы рассмотрим квадратичную (полиномиальную) регрессию второй степени — важный статистический инструмент для моделирования нелинейных зависимостей между биомедицинскими переменными.
На примере реального набора данных в этом видео показано, как:

Выполнить квадратичный регрессионный анализ в MedCalc

Сравнить линейную и полиномиальную модели

Визуализировать криволинейные зависимости в биомедицинских данных

📊 Пример набора данных: Доза препарата (мг) и активность фермента (ед/л)

👉 Смотрите предыдущие выпуски:
Плейлист MedCalc — канал StatisticsBio7 на YouTube

🔔 Подпишитесь на другие обучающие материалы по MedCalc и биостатистике!

Отказ от ответственности
Это видео создано исключительно в образовательных целях. Мы стремимся предоставлять максимально точную информацию. Однако мы не можем гарантировать точность всей информации в этом видео. Пожалуйста, проведите собственное исследование, прежде чем делать какие-либо выводы или принимать какие-либо решения.

📌 Теги:
#биостатистика #статистика #анализданных #статистическийанализ
#визуализацияданных #наукаоданных #анализданных #интеллектуальныйанализданных #статистикабио7 #MedCalc #квадратичнаярегрессия #полиномиальнаярегрессия #биомедицинскаястатистика #регрессионныйанализ #биостатистика #статистикаБио7 #анализданных #учебникпоMedCalc

📚 Ресурсы:

Квадратичная регрессия (полиномиальная регрессия второй степени) в MedCalc: полное руководство по интерпретации с примерами
https://statisticsbio7.in/quadratic-r...

Полиномиальная регрессия второй степени: освоение квадратичных моделей в данных Наука
https://statisticsbio7.in/second-degr...

🎓 Поддержите бесплатное обучение биостатистике
Если мои обучающие материалы вам полезны, поддержите этот проект:
👉 https://statisticsbio7.blogspot.com/p...

Ваше пожертвование поможет сохранить бесплатный доступ к контенту для студентов и исследователей по всему миру. Спасибо! 🙏