Análise de Sobrevivência em Python

Quais problemas a análise de sobrevivência resolve e o que é censura? Você vai responder a essas perguntas enquanto explora dados de análise de sobrevivência, constrói curvas de sobrevivência e faz estimativas básicas de tempo de sobrevivência.

Neste capítulo, você vai aprender como funciona o modelo de Kaplan-Meier e como ajustá-lo, visualizá-lo e interpretá-lo. Em seguida, você aplicará esse modelo para explorar como variáveis categóricas afetam a sobrevivência e vai complementar sua análise usando testes de hipótese como o teste log-rank.

Descubra como modelar dados de tempo até o evento com modelos paramétricos. Aprenda a usar o modelo de Weibull e o modelo Weibull AFT e para que finalidades diferentes eles servem. Use regressão de sobrevivência para fazer inferências sobre como covariáveis afetam a função de sobrevivência e aprenda a selecionar o melhor modelo de sobrevivência para seus dados.

Outro capítulo, outro modelo! Neste capítulo final, você vai aprender sobre a suposição de riscos proporcionais e o papel que ela desempenha no ajuste e na interpretação do modelo de Riscos Proporcionais de Cox. Você também vai aprender a prever tempos de sobrevivência de novos sujeitos usando o modelo de Riscos Proporcionais de Cox.