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Curso

Análise de Sobrevivência em Python

AvançadoNível de habilidade
Atualizado 06/2024
Use a análise de sobrevivência para trabalhar com dados de tempo até o evento e prever o tempo de sobrevivência.
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PythonProbability & Statistics
4 h
16 vídeos
48 Exercícios
3,850 XP
5,827
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Descrição do curso

Quanto tempo os sintomas de gripe demoram para aparecer após a exposição? E se você não souber quando as pessoas pegaram o vírus? Salário e equilíbrio entre vida pessoal e trabalho influenciam a velocidade do desligamento de funcionários? Muitos desafios do mundo real exigem análise de sobrevivência para estimar com robustez o tempo até um evento e ajudar a extrair insights de distribuições de tempo até o evento. Este curso apresenta os conceitos básicos de análise de sobrevivência. Com prática guiada, você vai aprender a calcular, visualizar, interpretar e comparar curvas de sobrevivência usando os modelos de Kaplan-Meier, Weibull e Cox PH. Ao final do curso, você será capaz de modelar distribuições de sobrevivência, criar gráficos bonitos de curvas de sobrevivência e até prever durações de sobrevivência.

Pré-requisitos

Introduction to Regression with statsmodels in PythonHypothesis Testing in Python
1

Introduction to Survival Analysis

What problems does survival analysis solve, and what is censorship? You’ll answer these questions as you explore survival analysis data, build survival curves, and make basic estimations of survival time.
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2

Survival Curve Estimation

In this chapter, you’ll learn how the Kaplan-Meier model works and how to fit, visualize, and interpret it. You’ll then apply this model to explore how categorical variables affect survival and learn how to supplement your analysis using hypothesis testing methods like the log-rank test.
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3

The Weibull Model

Discover how to model time-to-event data with parametric models. Learn how to use the Weibull model and the Weibull AFT model and what different purposes they serve. Use survival regression to make inferences about how covariates affect the survival function and learn how to select the best survival model for your data.
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4

The Cox PH Model

Another chapter, another model! In this final chapter, you'll learn about the proportional hazards assumption and the role it plays in fitting and interpreting the Cox Proportional Hazards model. You’ll also learn how to predict new subjects' survival times using the Cox Proportional Hazards model.
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Análise de Sobrevivência em Python
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