Análise de sobrevivência e modelagem de tempo de evento com R

Entender quanto tempo leva para que um evento ocorra é uma habilidade crítica em campos que vão desde medicina e engenharia até finanças e ciências sociais.Seja chamada de análise de duração, análise de confiabilidade ou modelagem de tempo de evento, a capacidade de prever resultados ao longo do tempo é essencial para os profissionais de dados modernos. Este curso fornece um caminho estruturado para analisar informações com carimbo de data / hora usando R, transformando dados brutos em insights estatísticos acionáveis.Você fará a transição de aprender terminologia básica para aplicar modelos sofisticados que lidam com os desafios exclusivos dos dados de sobrevivência, como censura e intervalos de tempo variáveis. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos, incluindo censura, taxas de risco e funções de sobrevivência - Aplicar o estimador de Kaplan-Meier para estimar e comparar probabilidades de sobrevivência - Realizar testes de logrank para identificar diferenças significativas entre os grupos - Construa e interprete modelos de riscos proporcionais de Cox com múltiplas covariáveis - Implemente árvores de sobrevivência como uma abordagem moderna de aprendizado de máquina para dados de duração - Limpar e preparar informações complexas de data e hora usando o pacote lubridate - Identificar e gerenciar valores ausentes e valores atípicos para garantir a confiabilidade do modelo O curso começa com definições fundamentais e as estruturas de dados específicas necessárias para a análise de sobrevivência.Você progredirá através da modelagem não paramétrica e semiparamétrica antes de explorar fluxos de trabalho avançados de pré-processamento de dados e aplicativos modernos de aprendizado de máquina para dados de tempo-a-evento. Este curso é projetado para iniciantes em estatística ou ciência de dados que têm uma familiaridade básica com a sintaxe R, mas são novos para a análise de duração e confiabilidade. Comece a construir modelos de sobrevivência robustos para resolver problemas de duração do mundo real hoje mesmo.