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कोर्स विवरण
एक्सपोज़र के बाद फ्लू के लक्षण दिखने में कितना समय लगता है? और अगर यह न पता हो कि लोग वायरस कब से संक्रमित हुए थे, तो क्या करें? क्या सैलरी और वर्क-लाइफ बैलेंस कर्मचारी टर्नओवर की गति को प्रभावित करते हैं? ऐसी अनेक वास्तविक चुनौतियों के लिए इवेंट तक के समय का मज़बूती से अनुमान लगाने हेतु survival analysis की जरूरत होती है, ताकि time-to-event डिस्ट्रीब्यूशन्स से सही इनसाइट्स निकाली जा सकें। इस कोर्स में आप survival analysis की मूलभूत अवधारणाओं से परिचित होंगे। हैंड्स-ऑन अभ्यास के जरिए, आप Kaplan-Meier, Weibull, और Cox PH मॉडलों का उपयोग करके survival कर्व्स को compute, visualize, interpret, और compare करना सीखेंगे। कोर्स के अंत तक, आप survival डिस्ट्रीब्यूशन्स को मॉडल कर पाएँगे, survival कर्व्स के आकर्षक प्लॉट बना पाएँगे, और survival durations की भविष्यवाणी भी कर पाएँगे।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Survival Analysis परिचय
Survival analysis किन समस्याओं को हल करता है, और censorship क्या होती है? आप survival analysis डेटा को एक्सप्लोर करते हुए, survival कर्व्स बनाएँगे, और survival time के बुनियादी अनुमान लगाते हुए इन सवालों के जवाब देंगे।
- Survival analysis क्या है?50 XP
- सर्वाइवल एनालिसिस किन समस्याओं को हल करता है?100 XP
- Survival analysis के लिए सही डेटा चुनें50 XP
- Survival Analysis का उपयोग क्यों करें?50 XP
- सेंसरशिप के प्रकार की पहचान करें50 XP
- Censored डेटा का प्रीप्रोसेसिंग100 XP
- Censored डेटा पर पहली नज़र100 XP
- आपका पहला survival curve!50 XP
- एक सर्वाइवल कर्व बनाइए100 XP
- लॉन्ग लिव डेमोक्रेसी!100 XP
2
Survival Curve Estimation
इस चैप्टर में, आप सीखेंगे कि Kaplan-Meier मॉडल कैसे काम करता है और इसे fit, visualize, और interpret कैसे किया जाता है। इसके बाद, आप इस मॉडल को लागू करके जाँचेंगे कि श्रेणीबद्ध (categorical) वैरिएबल्स survival को कैसे प्रभावित करते हैं, और log-rank test जैसे hypothesis testing तरीकों का उपयोग करके अपने विश्लेषण को कैसे समृद्ध किया जा सकता है।
3
Weibull मॉडल
Parametric मॉडलों के साथ time-to-event डेटा को कैसे मॉडल किया जाए, यह जानिए। Weibull मॉडल और Weibull AFT मॉडल का उपयोग कैसे करें और वे किन अलग-अलग उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं, यह सीखिए। Survival regression का उपयोग करके यह निष्कर्ष निकालिए कि covariates survival फंक्शन को कैसे प्रभावित करते हैं, और अपने डेटा के लिए सर्वश्रेष्ठ survival मॉडल कैसे चुना जाए, यह भी सीखिए।
4
Cox PH मॉडल
एक और चैप्टर, एक और मॉडल! इस अंतिम चैप्टर में, आप proportional hazards धारणा और Cox Proportional Hazards मॉडल को fit और interpret करने में उसकी भूमिका के बारे में सीखेंगे। आप यह भी सीखेंगे कि Cox Proportional Hazards मॉडल का उपयोग करके नए subjects के survival times की भविष्यवाणी कैसे की जाती है।
Python में Survival Analysis
कोर्स
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