醫學統計校正模型有哪些分類？

1，線性回歸模型:利用線性關系對醫學統計數據進行修正，可以修正壹些線性偏差或誤差。

2.Logistic回歸模型:用於校正二元醫學的統計數據，例如判斷是否存在某種疾病或不良事件。

3.線性混合效應模型:適用於修正具有固定效應和隨機效應的醫學統計數據，可以考慮個體差異和群體特征。

4.SUR模型:處理多個具有相關結構的醫學統計指標，解決多個校正問題和相關性問題。

6.深度學習模型:利用神經網絡模型處理醫學統計數據，可以捕捉特征，靈活修正數據。