医学预测模型方法这么多，我该选择哪一个？

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周末刚参加完2024中国生物统计学术会议。这一盛会无需我来多说，无论从参会人数还是内容上都有了新高。方积乾教授总结的医学统计人员具有团结、厚道的特性，真是一语中的。 我主要关注的是其中预测模型部分，通过交流发现，可能不少人对预测模型抱有不少错误观念，所以准备讲一些个人体会。今天先讲一下医学预测模型方法的选择问题。 医学预测模型可用的方法非常多，可谓眼花缭乱，随口就能说得上来的都有十几种，能用的至少几十种。那么医学研究中的预测模型开发常用的方法到底有哪些，如何选择？本文结合自己的经验说一下。不当之处，请批评。 我个人认为，可以将医学预测模型方法分为三大类： （1）回归模型：这里既可以是传统的回归模型，如logistic回归、线性回归、Poisson回归；也可以是考虑收缩技术（ 或者叫做惩罚方法 ………………………………