Перейти к основному контенту

Курс

Survival Analysis in R

Средний4 ч

Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

R4 ч{count, plural, one {# видео} few {# видео} many {# видео} other {# видео}}{count, plural, one {# упражнение} few {# упражнения} many {# упражнений} other {# упражнения}}3,650 XP14,074Заявление об успешном завершении

Создайте бесплатный аккаунт

Продолжить с Google
или
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, наш Политика конфиденциальности и что ваши данные хранятся в США.

Любимый инструмент учащихся тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

Do patients taking the new drug survive longer than others? How fast do people get a new job after getting unemployed? What can I do to make my friends stay on the dancefloor at my party? All these questions require the analysis of time-to-event data, for which we use special statistical methods. This course introduces basic concepts of time-to-event data analysis, also called survival analysis. Learn how to deal with time-to-event data and how to compute, visualize and interpret survivor curves as well as Weibull and Cox models.

Предварительные требования

Программа

Структура курса

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.
Начать главу
R

Survival Analysis in R

Курс
завершён

Получить справку об окончании курса

Записаться

Развивайте навыки работы с данными с DataCamp для мобильных устройств

Продолжайте учиться в любом месте с мобильными курсами и ежедневными 5-минутными практическими заданиями.