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.

Eseguire modelli statistici e analisi di regressione su set di dati biomedici. Supporta la regressione lineare, la regressione logistica (binaria/ordinale/multinomiale), modelli a effetti misti, analisi di sopravvivenza dei rischi proporzionali di Cox, stima di Kaplan-Meier e diagnostica completa dei modelli. Estrae rapporti di probabilità, rapporti di rischio, intervalli di confidenza, valori p e dimensioni dell'effetto. Progettato per risolvere domande di ragionamento statistico BixBench che coinvolgono dati clinici/sperimentali. Da utilizzare quando viene richiesto di adattare modelli di regressione, calcolare rapporti di probabilità, eseguire analisi di sopravvivenza, eseguire test statistici o interpretare i coefficienti del modello dai dati forniti. Fonte: mims-harvard/tooluniverse.