Анализ выживания и моделирование событий во времени с помощью R

Понимание того, сколько времени требуется для наступления события, является критическим навыком в различных областях, начиная от медицины и инженерии и заканчивая финансами и общественными науками. Независимо от того, называете ли вы это анализом продолжительности, анализом надежности или моделированием событий, способность предсказывать результаты во времени имеет важное значение для современных специалистов по данным. Этот курс предоставляет структурированный путь к анализу информации с временными метками с использованием R, превращая необработанные данные в практические статистические выводы. Вы перейдете от изучения базовой терминологии к применению сложных моделей, которые решают уникальные проблемы данных о выживании, такие как цензура и изменяющиеся временные интервалы. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций, включая цензурирование, коэффициенты опасности и функции выживания - Применение оценочного показателя Каплана-Мейера для оценки и сопоставления вероятностей выживания - Проведение тестов логанка для выявления значительных различий между группами - Построение и интерпретация пропорциональных моделей опасности Кокса с множеством ковариантов - Внедрение деревьев выживания как современного подхода к машинному обучению данных о продолжительности - Очистить и подготовить сложную информацию о дате и времени с помощью пакета lubridate - выявление и устранение недостающих значений и отклонений для обеспечения надежности модели Курс начинается с основных определений и конкретных структур данных, необходимых для анализа выживания. Затем вы пройдете через непараметрическое и полупараметричное моделирование, прежде чем изучить продвинутые рабочие процессы предварительной обработки данных и современные приложения машинного обучения для данных времени-до-события. Этот курс предназначен для начинающих статистиков или исследователей данных, которые знакомы с синтаксисом R, но не знакомые с анализом длительности и надежности. Не требуется предыдущего опыта моделирования выживаемости. Начните создавать надежные модели выживания для решения реальных проблем продолжительности жизни сегодня.