在本模块中，我们将讨论预测分析在预防、诊断和有效性方面的作用。我们首先简要介绍预测分析，然后区分基于人群的干预和有针对性的干预。然后，我们将解释为什么以及何时进行诊断检测可能是有益的，以及分析工具如何帮助做出这些决定。最后，我们将重点关注某种治疗方法的利弊平衡，以及我们如何预测个人的获益情况。

在本模块中，我们将介绍预测建模的一些关键概念。首先，我们会权衡各种研究设计的优缺点。其次，我们强调适当的样本量对于可靠推断的重要性。然后，我们将讨论预测模型的过拟合问题和均值回归问题。最后，我们将引导您了解流行的引导程序，展示如何使用它来评估参数的变异性。

在本模块中，我们将重点关注模型开发。首先，我们将注意力转向缺失值问题。我们将讨论众所周知的缺失机制，以及适当处理缺失值的方法。其次，我们将学习处理数据集非线性的方法。然后，我们讨论模型选择的主题，重点是传统逐步选择程序的局限性。最后，我们将讨论如何引入偏差以换取较低的方差，从而提高预测质量。这可以通过使用 LASSO 和岭回归等高级方法来实现。

在最后一个模块中，我们将学习如何评估预测模型的质量。首先，我们将广泛讨论二元结果和连续结果的标准性能指标。其次，我们将探讨验证预测模型的不同方法。我们将研究如何评估模型的内部有效性和更相关的外部有效性。接下来，我们将探讨如何更新模型，使其适用于特定的医疗环境。最后，我们将通过一次访谈，以阿鲁巴岛为例，更广泛地讨论预测分析的潜力。