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강의

R로 배우는 생존 분석

중급기술 수준

업데이트됨 2022. 6.

생존분석용 시간-사건 데이터 다루기. 사망 또는 실업 후 취업 등 사건을 예로 들고, 모델의 추정·시각화·해석을 학습합니다.

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RProbability & Statistics

4시간

14 동영상

50 연습 문제

3,650 XP

14,000

성취 증명서

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

팀을 교육하시나요?

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강의 설명

새 약을 복용한 환자는 다른 환자보다 더 오래 생존하나요? 실직 후 사람들은 얼마나 빨리 새 직장을 구하나요? 파티에서 친구들이 춤추는 시간을 어떻게 하면 더 길게 유지할 수 있을까요? 이런 질문들은 모두 사건 발생까지의 시간을 다루는 데이터 분석이 필요하며, 이를 위해서는 특별한 통계 기법을 사용합니다. 이 강의는 사건-발생 시간 데이터 분석, 즉 생존 분석의 기본 개념을 소개합니다. 사건-발생 시간 데이터를 다루는 방법과 생존 곡선, Weibull 모형, Cox 모형을 계산하고 시각화하며 해석하는 방법을 배워요.

선수 조건

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.

The term "survival analysis"

Introducing the GBSG2 dataset

What will this course cover?

Why learn survival methods?

Digging into the GBSG2 dataset 1

Using the Surv() function for GBSG2

The UnempDur dataset

Measures used in survival analysis

Interpreting a survival curve I

Interpreting a survival curve II

Interpreting a survival curve III

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.

Kaplan-Meier estimate

Function to compute the Kaplan-Meier estimate

First Kaplan-Meier estimate

When does the Kaplan-Meier curve drop?

Why use Kaplan-Meier

Understanding and visualizing Kaplan-Meier curves

Exercise ignoring censoring

Estimating and visualizing a survival curve

The Weibull model for estimating survival curves

Estimating median survival from a Weibull model

Survival curve quantiles from a Weibull model

Estimating the survival curve with survreg()

Visualizing the results of Weibull models

Comparing Weibull model and Kaplan-Meier estimate

3

The Weibull model

In this chapter, we will learn how to estimate and visualize a Weibull model to learn about the effects of covariates on the time-to-event outcome.

Why use the Weibull model

Interpreting coefficients

Compute Weibull model

Visualizing Weibull models

ggsurvplot() versus ggsurvplot_df()

Computing a Weibull model and the survival curves

Visualising a Weibull model

Plotting options

Other distributions than Weibull

survreg() arguments

Computing a Weibull and a log-normal model

Comparing Weibull and Log-Normal Model I

Comparing Weibull and Log-Normal Model II

4

The Cox Model

In the last chapter, we learn how to compute and interpret Cox models to understand why they are useful and how they differ from Weibull models.

The Cox model

Computing a Cox model

Proportional hazards assumption

Visualizing the Cox model

Computing the survival curve from a Cox model

Visualizing a Cox model

surv_summary()

What we've learned

Why "imaginary patients"?

Capstone: The Cox model

Capstone: Comparing survival curves

R로 배우는 생존 분석

강의
완료

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