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.

Выполняйте статистическое моделирование и регрессионный анализ наборов биомедицинских данных. Поддерживает линейную регрессию, логистическую регрессию (бинарную/порядковую/мультиномиальную), модели смешанных эффектов, анализ выживаемости пропорциональных рисков Кокса, оценку Каплана-Мейера и комплексную диагностику модели. Извлекает отношения шансов, отношения рисков, доверительные интервалы, значения p и размеры эффекта. Предназначен для решения статистических вопросов BixBench, включающих клинические/экспериментальные данные. Используйте, когда вас просят подобрать модели регрессии, вычислить отношения шансов, выполнить анализ выживаемости, провести статистические тесты или интерпретировать коэффициенты модели на основе предоставленных данных. Источник: mims-harvard/tooluniverse.