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Curso gratuito

Análise de Sobrevivência em Python

Avançado4 h

Use a análise de sobrevivência para trabalhar com dados de tempo até o evento e prever o tempo de sobrevivência.

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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

Programa de estudos

Descrição do curso

1

Introdução à Análise de Sobrevivência

3

O Modelo de Weibull

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.
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4

O Modelo de Cox PH

Análise de Sobrevivência em Python

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