After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
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
カリキュラム
コース概要
1
サバイバル分析とは？
第1章では、サバイバル分析の概念を紹介し、このテーマの重要性を説明するとともに、サバイバルカーブの理論を手短に解説します。time-to-eventデータを扱う際に特別な手法が必要となる理由と、検閲（censoring）の概念を導入します。さらに、イベントが発生するまでに経過した時間の分布をどのように記述するかについても説明します。
2
サバイバルカーブの推定
この章では、サバイバルカーブを推定するさまざまな方法を見ていきます。サバイバルカーブ推定の手法としてKaplan-Meier推定とWeibullモデルを取り上げ、可視化を通して結果をどのように伝えるかを学びます。
3
Weibullモデル
この章では、Weibullモデルの推定と可視化の方法を学び、共変量がイベント発生までの時間に与える影響を理解します。
4
Coxモデル
最終章では、Coxモデルの計算と解釈方法を学び、それが有用である理由やWeibullモデルとの違いを理解します。
R
Rで学ぶサバイバル分析
コース修了
