After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Скільки часу минає до появи симптомів грипу після контакту? А що робити, якщо невідомо, коли люди підхопили вірус? Чи впливають зарплата та баланс роботи й особистого життя на швидкість плинності кадрів? Багато реальних завдань потребують аналізу виживаності, щоб надійно оцінити час до настання події та зробити висновки з розподілів «час-до-події». У цьому курсі ви познайомитеся з основами аналізу виживаності. На практиці ви навчитеся обчислювати, візуалізувати, інтерпретувати та порівнювати криві виживаності за допомогою моделей Каплана — Меєра, Вейбулла та Кокса (PH). Наприкінці курсу ви зможете моделювати розподіли виживаності, будувати наочні графіки кривих виживаності та навіть прогнозувати тривалість виживання.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Вступ до аналізу виживаності
Які задачі розв'язує аналіз виживаності та що таке цензура даних? Ви відповісте на ці запитання, досліджуючи дані для аналізу виживаності, будуючи криві виживаності та виконуючи базові оцінки часу виживання.
- Що таке survival analysis?50 XP
- Які задачі розв'язує survival analysis?100 XP
- Виберіть правильні дані для аналізу виживаності50 XP
- Навіщо використовувати survival analysis?50 XP
- Визначте тип цензурування50 XP
- Попередня обробка цензурованих даних100 XP
- Перший погляд на цензуровані дані100 XP
- Ваша перша крива виживання!50 XP
- Побудуйте криву виживання100 XP
- Хай живе демократія!100 XP
2
Оцінювання кривої виживаності
У цьому розділі ви дізнаєтеся, як працює модель Каплана — Меєра, а також як її навчати, візуалізувати та інтерпретувати. Далі ви застосуєте цю модель, щоб дослідити, як категоріальні змінні впливають на виживаність, і навчитеся доповнювати аналіз методами перевірки гіпотез, зокрема критерієм лог-рангу (log-rank).
3
Модель Вейбулла
Дізнайтеся, як моделювати дані «час-до-події» з параметричними моделями. Опanuйте використання моделі Вейбулла та моделі Вейбулла AFT і зрозумійте, для яких цілей вони слугують. Застосовуйте регресію виживаності, щоб робити висновки про вплив коваріат на функцію виживаності, і навчіться обирати найкращу модель виживаності для ваших даних.
4
Модель Кокса PH
Ще один розділ — і ще одна модель! У фінальному розділі ви дізнаєтеся про припущення пропорційних ризиків і його роль у навчанні та інтерпретації моделі пропорційних ризиків Кокса. Також ви навчитеся прогнозувати час виживання нових об'єктів за допомогою моделі пропорційних ризиків Кокса.
Аналіз виживаності в Python
Курс
завершено
