利用臨床和基因組數據解決廣泛的預測建模問題<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Kelci Miclaus 博士，JMP 資深分析研發經理，SAS
精準醫學是一種結合個人臨床和生物數據的疾病治療和/或預防方法，已成為改善醫學和醫療保健系統不可或缺的一部分。 研究人員和製藥公司收集的新興數據通常包含比行更多（數千甚至數百萬）的變數。 JMP 生命科學軟體解決方案 JMP Genomics 和 JMP Clinical 包括多種預測建模方法，以及專門針對廣泛資料預測問題的一套全面的預測器過濾工具。 我們將重點介紹如何在交叉驗證的預測模型評論期刊中執行 JMP 中的自訂腳本分析報告，以探索廣泛生命科學資料問題的預測空間，從而推動更好的醫療決策。 也將描述用於臨床亞組分析的一套新的建模工具。
預測建模
