使用Firth逻辑回归与逐步后向消除法预测ART依从性自我效能
分析ART依从性自我效能预测因素的数据集，采用Firth逻辑回归与逐步后向消除法。
基本信息
资源简介
使用Firth逻辑回归与逐步后向消除法预测ART依从性自我效能
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 9.73 KB，主题涵盖 spearman &# 8217、public health policies、fisher &# 8217、firth logistic regression、extend beyond individual，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Predictors of ART adherence self-efficacy using Firth logistic regression with stepwise backward elimination.》。源站首次发布：2024-12-19。
【数据内容】
源站原始描述：Predictors of ART adherence self-efficacy using Firth logistic regression with stepwise backward elimination
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：使用Firth逻辑回归结合逐步向后剔除法分析ART服药自我效能的预测因素。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。Table 3.xls：application/vnd.ms-excel，9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pgph.0004060.t003。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Biotechnology、Environmental Sciences not elsewhere classified、Sociology、Biological Sciences not elsewhere classified、Science Policy。主题标签：spearman &# 8217、public health policies、fisher &# 8217、firth logistic regression、extend beyond individual、maintaining viral suppression、79 %), white、4 &# 8211、without virologic suppression、hiv viral loads。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Predictors_of_ART_adherence_self-efficacy_using_Firth_logistic_regression_with_stepwise_backward_elimination_/28065106
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Kimaru, Linda Jepkoech; Hu, ChengCheng; Nagalingam, Sudha; Magrath, Priscilla; Connick, Elizabeth; Ernst, Kacey; et al. (2024). Predictors of ART adherence self-efficacy using Firth logistic regression with stepwise backward elimination.. PLOS Global Public Health. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Predictors of ART adherence self-efficacy using Firth logistic regression with stepwise backward elimination.
- DOI：10.1371/journal.pgph.0004060.t003
- 发布日期：2024-12-19
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Predictors_of_ART_adherence_self-efficacy_using_Firth_logistic_regression_with_stepwise_backward_elimination_/28065106
命令行下载
curl -L -o "Table 3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/51311899"
文件清单
Table 3.xls（9.73 KB）
文件总体积 9.73 KB（源站 API 实测）。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据说明
Predictors of ART adherence self-efficacy using Firth logistic regression with stepwise backward elimination.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pgph.0004060.t003（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Predictors_of_ART_adherence_self-efficacy_using_Firth_logistic_regression_with_stepwise_backward_elimination_/28065106）。
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