tooluniverse-statistical-modeling

Comprehensive statistical modeling skill for fitting regression models, survival models, and mixed-effects models to biomedical data. Produces publication-quality statistical summaries with odds ratios, hazard ratios, confidence intervals, and p-values.

✅ Linear Regression - OLS for continuous outcomes with diagnostic tests ✅ Logistic Regression - Binary, ordinal, and multinomial models with odds ratios ✅ Survival Analysis - Cox proportional hazards and Kaplan-Meier curves ✅ Mixed-Effects Models - LMM/GLMM for hierarchical/repeated measures data

✅ ANOVA - One-way/two-way ANOVA, per-feature ANOVA for omics data ✅ Model Diagnostics - Assumption checking, fit statistics, residual analysis ✅ Statistical Tests - t-tests, chi-square, Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, etc.

Realizar modelos estadísticos y análisis de regresión en conjuntos de datos biomédicos. Admite regresión lineal, regresión logística (binaria/ordinal/multinomial), modelos de efectos mixtos, análisis de supervivencia de riesgos proporcionales de Cox, estimación de Kaplan-Meier y diagnóstico integral de modelos. Extrae odds ratios, riesgos relativos, intervalos de confianza, valores p y tamaños del efecto. Diseñado para resolver preguntas de razonamiento estadístico de BixBench que involucran datos clínicos/experimentales. Úselo cuando se le solicite ajustar modelos de regresión, calcular odds ratios, realizar análisis de supervivencia, ejecutar pruebas estadísticas o interpretar coeficientes del modelo a partir de los datos proporcionados. Fuente: mims-harvard/tooluniverse.