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कोर्स

Survival Analysis in R

मध्यमकौशल स्तर
अपडेट किया गया 06/2022
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
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RProbability & Statistics
4 घंटे
14 वीडियो
50 अभ्यास
3,650 XP
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पाठ्यक्रम विवरण

Do patients taking the new drug survive longer than others? How fast do people get a new job after getting unemployed? What can I do to make my friends stay on the dancefloor at my party? All these questions require the analysis of time-to-event data, for which we use special statistical methods. This course introduces basic concepts of time-to-event data analysis, also called survival analysis. Learn how to deal with time-to-event data and how to compute, visualize and interpret survivor curves as well as Weibull and Cox models.

पूर्व आवश्यकताएं

Introduction to Regression in R
1

What is Survival Analysis?

In the first chapter, we introduce the concept of survival analysis, explain the importance of this topic, and provide a quick introduction to the theory behind survival curves. We discuss why special methods are needed when dealing with time-to-event data and introduce the concept of censoring. We also discuss how we describe the distribution of the elapsed time until an event.
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2

Estimation of survival curves

In this chapter, we will look into different methods of estimating survival curves. We will discuss the Kaplan-Meier estimate and the Weibull model as tools for survival curve estimation and learn how to communicate those results through visualization.
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Survival Analysis in R
पाठ्यक्रम
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