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Titel:

Random survival forest in practice: A method for modelling complex metabolomics data in time to event analysis.

Autor(en):
Dietrich, S. ; Floegel, A. ; Troll, M. ; Kuhn, T. ; Rathmann, W. ; Peters, A. ; Sookthai, D. ; von Bergen, M. ; Kaaks, R. ; Adamski, J. ; Prehn, C. ; Boeing, H. ; Schulze, M.B. ; Illig, T. ; Pischon, T. ; Knüppel, S. ; Wang-Sattler, R. ; Drogan, D.
Stichworte:
Genetics and Epidemiology
Zeitschriftentitel:
Int. J. Epidemiol.
Jahr:
2016
Band / Volume:
45
Seitenangaben Beitrag:
1406-1420
Volltext / DOI:
doi:10.1093/ije/dyw145
E-ISSN:
0300-5771
Impact Factor:
7,522
Hinweise:
Research Programmes: Genes and Environment in Common Diseases ; German Center for Diabetes Research
TUM Einrichtung:
Institute of Epidemiology II (EPI2) ; Institute of Experimental Genetics (IEG)
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