Analisi di sopravvivenza in Python

In questo capitolo scoprirai come funziona il modello di Kaplan-Meier e come adattarlo, visualizzarlo e interpretarlo. Applicherai poi questo modello per esplorare come le variabili categoriche influenzano la sopravvivenza e imparerai a integrare l’analisi con metodi di test d’ipotesi come il test log-rank.

Scopri come modellare dati tempo-all’evento con modelli parametrici. Impara a usare il modello di Weibull e il modello Weibull AFT e a quali scopi diversi servono. Usa la regressione di sopravvivenza per trarre inferenze su come le covariate influenzano la funzione di sopravvivenza e impara a selezionare il miglior modello di sopravvivenza per i tuoi dati.

Un altro capitolo, un altro modello! In questo capitolo finale, imparerai l’assunzione dei rischi proporzionali e il ruolo che svolge nell’adattare e interpretare il modello di Cox Proportional Hazards. Imparerai anche a prevedere i tempi di sopravvivenza di nuovi soggetti usando il modello di Cox Proportional Hazards.