मुख्य सामग्री पर जाएं

कोर्स

R में Survival Analysis

इंटरमीडिएट4 घंटे

R4 घंटे14 वीडियो50 अभ्यास3,650 XP14,074उपलब्धि प्रमाणपत्र

अपना नि:शुल्क अकाउंट बनाएँ

Google के साथ जारी रखें
या
जारी रखकर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारा गोपनीयता नीति और यह कि आपका डेटा USA में संग्रहीत है।

हज़ारों कंपनियों के शिक्षार्थियों द्वारा पसंद किया गया

टीम को प्रशिक्षित कर रहे हैं?

बिज़नेस आज़माएँ

कोर्स विवरण

क्या नई दवा लेने वाले मरीज़ दूसरों की तुलना में ज़्यादा समय तक जीवित रहते हैं? बेरोज़गार होने के बाद लोग कितनी जल्दी नई नौकरी पाते हैं? अपनी पार्टी में मैं क्या करूँ कि मेरे दोस्त डांसफ्लोर पर ज़्यादा देर तक रुकें? ऐसे सभी सवालों के लिए समय-से-घटना (time-to-event) डेटा का विश्लेषण करना पड़ता है, जिसके लिए हम विशेष सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करते हैं। यह कोर्स समय-से-घटना डेटा विश्लेषण, जिसे survival analysis भी कहते हैं, की बुनियादी अवधारणाएँ प्रस्तुत करता है। सीखिए कि time-to-event डेटा को कैसे सँभालें और survivor curves तथा Weibull और Cox मॉडलों की गणना, विज़ुअलाइज़ेशन, और व्याख्या कैसे करें।

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

Survival Analysis क्या है?

पहले अध्याय में हम survival analysis की अवधारणा से परिचय कराते हैं, इस विषय का महत्व समझाते हैं, और survival curves के पीछे की थ्योरी का एक त्वरित परिचय देते हैं। हम चर्चा करेंगे कि time-to-event डेटा के साथ काम करते समय विशेष तरीकों की आवश्यकता क्यों होती है और censoring की अवधारणा प्रस्तुत करेंगे। हम यह भी बताएँगे कि किसी घटना तक बीते समय के वितरण का वर्णन कैसे किया जाता है।
अध्याय शुरू करें
2

Survival curves का आकलन

इस अध्याय में, हम survival curves के आकलन की अलग-अलग विधियाँ देखेंगे। हम Kaplan-Meier estimate और Weibull मॉडल पर चर्चा करेंगे जो survival curve estimation के उपयोगी टूल हैं, और सीखेंगे कि उनके परिणामों को विज़ुअलाइज़ेशन के ज़रिए प्रभावी ढंग से कैसे संप्रेषित करें।
अध्याय शुरू करें
R

R में Survival Analysis

कोर्स
पूरा

उपलब्धि प्रमाणपत्र प्राप्त करें

अभी नामांकन करें

DataCamp for Mobile के साथ अपने डेटा कौशल बढ़ाएं

हमारे मोबाइल पाठ्यक्रमों और दैनिक 5-मिनट कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।