| 坏主要有两个方面，一是模型的拟合优度（Goodness of Fit),常见的评价指标主要有R方，-2logL,AIC,BIC等等；另外一个是模型的预测精度，主要就是模型的真实值与预测值之间的差的大小，均方误差，相对误差等。从临床应用的角度来说，我们更注重后者，即统计建模主要是用于预测，而从C-index的概念大家看出它属于模型评价指标的后者，这一指标比前面提到的几个指标看起来更高大上，一般文献中用的也比较多。换句话说，如果预后模型建好，效果不错，即使不知道如何计算C-index值，报告软件输出结果中的预测误差是相同效果，再添加拟合优度会更能说明效果，这样反而更实用。 |
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