Name: Аналіз виживаності в R
Rating: 4.752525252525253 (198 reviews)

Опис курсу

Чи живуть пацієнти, які приймають новий препарат, довше за інших? Як швидко люди знаходять нову роботу після безробіття? Що зробити, щоб друзі довше танцювали на моїй вечірці? Усі ці запитання потребують аналізу даних «час-до-події», для яких застосовують спеціальні статистичні методи. Цей курс знайомить з базовими поняттями аналізу даних «час-до-події», також відомого як аналіз виживаності. Ви навчитеся працювати з такими даними, а також обчислювати, візуалізувати й інтерпретувати криві виживаності, моделі Вейбулла та моделі Кокса.

Попередні вимоги

Introduction to Regression in R

Навчальний план

Зміст курсу

Що таке аналіз виживаності?

У першому розділі ми вводимо поняття аналізу виживаності, пояснюємо важливість цієї теми та коротко знайомимо з теорією кривих виживаності. Ми обговоримо, чому під час роботи з даними «час-до-події» потрібні спеціальні методи, і введемо поняття цензурування. Також розглянемо, як описувати розподіл часу, що минув до настання події.

Почати розділ

Оцінювання кривих виживаності

У цьому розділі ми розглянемо різні методи оцінювання кривих виживаності. Ми обговоримо оцінку Каплана—Мейєра та модель Вейбулла як інструменти для оцінювання кривих виживаності й навчимося доносити результати за допомогою візуалізації.

Почати розділ

Модель Вейбулла

У цьому розділі ми навчимося оцінювати й візуалізувати модель Вейбулла, щоб дослідити вплив коваріат на результат типу «час-до-події».

Почати розділ

Модель Кокса

У фінальному розділі ми навчимося обчислювати та інтерпретувати моделі Кокса, щоб зрозуміти, чому вони корисні та чим відрізняються від моделей Вейбулла.