Sau khi hoàn thành các khóa học này, tôi cảm thấy tự tin khi tạo các trực quan hóa và bảng điều khiển chuyên nghiệp
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Mất bao lâu để các triệu chứng cúm xuất hiện sau khi phơi nhiễm? Và nếu bạn không biết khi nào mọi người nhiễm virus thì sao? Lương và cân bằng công việc–cuộc sống có ảnh hưởng đến tốc độ nghỉ việc không? Nhiều bài toán thực tế cần đến phân tích sống sót để ước lượng vững chắc thời gian đến một sự kiện, giúp rút ra insight từ các phân phối thời-gian-đến-sự-kiện. Khóa học này giới thiệu các khái niệm cơ bản của phân tích sống sót. Qua thực hành, bạn sẽ học cách tính toán, trực quan hóa, diễn giải và so sánh các đường cong sống sót bằng các mô hình Kaplan–Meier, Weibull và Cox PH. Kết thúc khóa học, bạn sẽ có thể mô hình hóa các phân phối sống sót, vẽ các biểu đồ đẹp của đường cong sống sót và thậm chí dự đoán thời lượng sống sót.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Giới thiệu về Phân tích Sống sót
Phân tích sống sót giải quyết những vấn đề gì và kiểm duyệt (censorship) là gì? Bạn sẽ trả lời các câu hỏi này khi khám phá dữ liệu phân tích sống sót, xây dựng đường cong sống sót và thực hiện các ước lượng cơ bản về thời gian sống sót.
- Survival analysis là gì?50 XP
- Phân tích sống sót giải quyết những vấn đề nào?100 XP
- Chọn dữ liệu phù hợp cho phân tích sống sót50 XP
- Vì sao nên dùng phân tích sống sót?50 XP
- Xác định kiểu kiểm duyệt50 XP
- Tiền xử lý dữ liệu bị kiểm duyệt100 XP
- Lần đầu xem dữ liệu bị kiểm duyệt100 XP
- Đường cong sống sót đầu tiên của bạn!50 XP
- Vẽ đường cong sống sót100 XP
- Dân chủ muôn năm!100 XP
2
Ước lượng Đường cong Sống sót
Trong chương này, bạn sẽ học mô hình Kaplan–Meier hoạt động như thế nào và cách fit, trực quan hóa, và diễn giải nó. Sau đó, bạn sẽ áp dụng mô hình này để khám phá cách các biến phân loại ảnh hưởng đến sống sót và học cách bổ trợ phân tích bằng các phương pháp kiểm định giả thuyết như kiểm định log-rank.
3
Mô hình Weibull
Tìm hiểu cách mô hình hóa dữ liệu thời-gian-đến-sự-kiện với các mô hình tham số. Học cách sử dụng mô hình Weibull và mô hình Weibull AFT cùng mục đích sử dụng của chúng. Dùng hồi quy sống sót để suy luận về cách các biến đồng biến ảnh hưởng đến hàm sống sót và học cách chọn mô hình sống sót tốt nhất cho dữ liệu của bạn.
4
Mô hình Cox PH
Thêm một chương, thêm một mô hình! Ở chương cuối này, bạn sẽ tìm hiểu giả định tỷ lệ nguy cơ (proportional hazards) và vai trò của nó trong việc fit và diễn giải mô hình Cox Proportional Hazards. Bạn cũng sẽ học cách dự đoán thời gian sống sót của đối tượng mới bằng mô hình Cox Proportional Hazards.
Phân tích sống sót bằng Python
Hoàn
thành khóa học
