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.
생물의학 데이터 세트에 대한 통계 모델링 및 회귀 분석을 수행합니다. 선형 회귀, 로지스틱 회귀(이항/순수/다항), 혼합 효과 모델, Cox 비례 위험 생존 분석, Kaplan-Meier 추정 및 포괄적인 모델 진단을 지원합니다. 승산비, 위험비, 신뢰 구간, p-값 및 효과 크기를 추출합니다. 임상/실험 데이터와 관련된 BixBench 통계 추론 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 회귀 모델 적합, 승산비 계산, 생존 분석 수행, 통계 테스트 실행 또는 제공된 데이터에서 모델 계수 해석을 요청받을 때 사용합니다. 출처: mims-harvard/tooluniverse.