预测头痛强度(HIT-6)的多元回归模型总结

用于预测头痛强度(HIT-6)的多元回归模型总结数据,包含模型系数和统计指标。

Figshare
2023-11-22 更新
浏览 34
表格physical health conditionsuniversity students (<post pandemic studiesdiv >< puniversity studentsstressful situationsn </key findingsincremental varianceheadache intensityheadache frequencyheadache experience
Multiple regression model summary for predicting headache intensity (HIT-6).

基本信息

模态
表格
大小
0.000005632 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2023-11-22
版本
v1

资源简介

预测头痛强度(HIT-6)的多元回归模型总结

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Multiple regression model summary for predicting headache intensity (HIT-6).》。源站首次发布:2023-11-24。

【数据内容】

源站原始描述:Multiple regression model summary for predicting headache intensity (HIT-6)

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 5.63 KB。Table 6.xls:application/vnd.ms-excel,5.63 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0288745.t006。

【主题与分类】

源站学科分类:Environmental Sciences not elsewhere classified、Sociology、Biological Sciences not elsewhere classified、Science Policy。主题标签:physical health conditions、university students (<、post pandemic studies、div >< p、university students、stressful situations、n </、key findings、incremental variance、headache intensity。

【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/Multiple_regression_model_summary_for_predicting_headache_intensity_HIT-6_/24626513

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Francisco, Jenna; Golshan, Faly; Morrison, Todd G.; Mickleborough, Marla (2023). Multiple regression model summary for predicting headache intensity (HIT-6).. PLOS ONE. Dataset

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Table 6.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/43270625"

文件清单

  • Table 6.xls(5.63 KB)

文件总体积 5.63 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

Multiple regression model summary for predicting headache intensity (HIT-6).

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0288745.t006(source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multiple_regression_model_summary_for_predicting_headache_intensity_HIT-6_/24626513)。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案