Überlebensanalyse und Ereigniszeitmodellierung mit R

Die Zeitdauer eines Ereignisses zu verstehen, ist eine wichtige Fähigkeit in Bereichen von Medizin und Technik bis hin zu Finanzen und Sozialwissenschaften.Ob Sie es Daueranalyse, Zuverlässigkeitsanalyse oder Ereigniszeitmodellierung nennen, die Fähität, Ergebnisse über einen Zeitraum vorherzusagen, ist für moderne Datenprofis unerlässlich. Dieser Kurs bietet einen strukturierten Weg zur Analyse von Zeitstempelinformationen mit R und verwandelt Rohdaten in umsetzbare statistische Erkenntnisse.Sie werden von der grundlegenden Terminologie zur Anwendung ausgeklügelter Modelle übergehen, die die einzigartigen Herausforderungen von Überlebensdaten wie Zensur und variierenden Zeitintervallen bewältigen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie Kernkonzepte wie Zensur, Gefahrenraten und Überlebensfunktionen - Anwenden des Kaplan-Meier-Schätzers zur Abschätzung und zum Vergleich der Überlebenswahrscheinlichkeiten - Durchführung von Logaranktesten zur Identifizierung signifikanter Unterschiede zwischen Gruppen - Erstellen und interpretieren Sie Cox-Proportional-Hazards-Modelle mit mehreren Kovariaten - Implementieren Sie Überlebensbäume als modernen Machine-Learning-Ansatz für Dauerdaten - Bereinigen und vorbereiten komplexe Datums-Zeit-Informationen mit dem lubridate-Paket - Identifizieren und verwalten Sie fehlende Werte und Ausreißer, um die Zuverlässigkeit des Modells sicherzustellen Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und den spezifischen Datenstrukturen, die für die Überlebensanalyse erforderlich sind, und führt Sie dann durch nicht-parametrische und semi-parameterische Modellierung, bevor Sie erweiterte Datenvorverarbeitungs-Workflows und moderne Machine-Learning-Anwendungen für Zeit-zu-Ereignis-Daten erkunden. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der Statistik oder Data Science, die grundlegende Kenntnisse der R-Syntax besitzen, aber noch nicht mit der Dauer- und Zuverlässigkeitsanalyse vertraut sind. Erstellen Sie noch heute robuste Überlebensmodelle, um reale Dauerprobleme zu lösen.