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コース

Rで学ぶサバイバル分析

中級スキルレベル
更新日 2022/06
生存時間データの扱いを学びます。事象は死亡や失業後の再就職など。生存モデルの推定・可視化・解釈を身につけます。
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RProbability & Statistics
4時間
14 ビデオ
50 演習
3,650 XP
13,887
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コース説明

新薬を服用した患者は、ほかの患者より長く生存しますか？ 失業後、人はどれくらいの速さで新しい仕事を見つけますか？ パーティーで友人にダンスフロアに長くいてもらうにはどうすればよいでしょうか？ これらはすべて、イベントが起こるまでの時間（time-to-event）データの分析を必要とし、特別な統計手法を用います。本コースでは、time-to-eventデータ分析（サバイバル分析とも呼ばれます）の基本概念を紹介します。time-to-eventデータの扱い方を学び、サバイバルカーブやWeibullモデル、Coxモデルの計算、可視化、解釈の方法を身につけましょう。

前提条件

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.
チャプター開始
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.
チャプター開始
Rで学ぶサバイバル分析
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