Analisis Kelangsungan Hidup dan Pemodelan Waktu Kejadian dengan R โ€” LearnFlat
โ˜… 4.0 (5) โฑ 2 jam 42 min ๐Ÿ“š 27 pelajaran ๐ŸŽง Versi audio

Analisis Kelangsungan Hidup dan Pemodelan Waktu Kejadian dengan R

Analisis data waktu-ke-kejadian menggunakan R melalui metode statistik dasar, pemodelan bahaya proporsional Cox, dan teknik machine learning modern.

  • ๐Ÿ’ฌ Pengajar AI
    Tanya tentang mana-mana pelajaran dan dapatkan jawapan jelas serta-merta, bila-bila masa.
  • ๐Ÿ• Mula bila-bila masa
    Tiada jadual atau tarikh akhir โ€” belajar mengikut rentak sendiri, bila-bila masa.
  • ๐ŸŒ Dalam bahasa Melayu
    Pelajaran, tugasan dan sijil โ€” semuanya sepenuhnya dalam bahasa anda.

Tentang kursus ini

Memahami berapa lama waktu yang dibutuhkan suatu kejadian untuk terjadi adalah keterampilan penting di berbagai bidang mulai dari kedokteran dan teknik hingga keuangan dan ilmu sosial. Baik Anda menyebutnya analisis durasi, analisis keandalan, atau pemodelan waktu-kejadian, kemampuan untuk memprediksi hasil dari waktu ke waktu sangat penting bagi para profesional data modern. Kursus ini menyediakan jalur terstruktur untuk menganalisis informasi bertanda waktu menggunakan R, mengubah data mentah menjadi wawasan statistik yang dapat ditindaklanjuti. Anda akan beralih dari mempelajari terminologi dasar ke menerapkan model canggih yang menangani tantangan unik data kelangsungan hidup, seperti penyensoran dan interval waktu yang bervariasi. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami konsep inti termasuk penyensoran, tingkat bahaya, dan fungsi kelangsungan hidup - Menerapkan estimator Kaplan-Meier untuk memperkirakan dan membandingkan probabilitas kelangsungan hidup - Melakukan uji logrank untuk mengidentifikasi perbedaan signifikan antara kelompok - Membangun dan menafsirkan model bahaya proporsional Cox dengan banyak kovariat - Mengimplementasikan pohon kelangsungan hidup sebagai pendekatan machine learning modern untuk data durasi - Membersihkan dan menyiapkan informasi tanggal-waktu yang kompleks menggunakan paket lubridate - Mengidentifikasi dan mengelola nilai yang hilang dan pencilan untuk memastikan keandalan model Kursus dimulai dengan definisi dasar dan struktur data spesifik yang diperlukan untuk analisis kelangsungan hidup. Anda kemudian akan melanjutkan melalui pemodelan non-parametrik dan semi-parametrik sebelum mengeksplorasi alur kerja pra-pemrosesan data lanjutan dan aplikasi machine learning modern untuk data waktu-ke-kejadian. Kursus ini dirancang untuk pemula dalam statistik atau ilmu data yang memiliki pemahaman dasar tentang sintaks R tetapi baru mengenal analisis durasi dan keandalan. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan pemodelan kelangsungan hidup. Mulai membangun model kelangsungan hidup yang kuat untuk memecahkan masalah durasi dunia nyata hari ini.

Apa yang anda dapat

  • ๐Ÿ“œ Sijil tamat
    Tambah ke profil LinkedIn anda
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI peribadi
    Tersekat dalam pelajaran? Tanya tutor terbina dalam kamu apa sahaja, bila-bila masa.
  • ๐ŸŽง Termasuk versi audio
    Belajar sambil bergerak โ€” tanpa skrin
  • โ™พ๏ธ Akses seumur hidup
    Kembali bila-bila masa, tiada tamat tempoh
  • ๐Ÿ“ฑ Telefon atau komputer
    Berfungsi di mana-mana, mana-mana peranti
  • ๐Ÿ’ธ Pulangan 14 hari
    Tanpa soalan
  • โšก Pendek dan fokus
    2 jam 42 min kandungan praktikal

Ulasan (5)

ะคะฐั€ะธะทะฐ ะัƒั€ั‚ะฐะทะธะฝะฐ KZ Pelajar disahkan
โ˜… 3 ยท 26.08.2026

Sangat informatif. Saya suka contoh aplikasi praktikal, walaupun tetapan awal mengambil masa lebih lama daripada yang saya jangkakan.

Beatriz Nรบรฑez CL
โ˜… 5 ยท 22.07.2026

Saya tidak boleh meminta pengalaman pembelajaran yang lebih baik. Strukturnya mengalir dengan sempurna, dan contohnya sangat relevan. Sangat dinasihatkan!

Liam Johnson AU Pelajar disahkan
โ˜… 3 ยท 21.07.2026

Secara keseluruhannya, ia adalah kursus yang baik. Beberapa bahagian agak perlahan, tetapi bahan utama dijelaskan dengan baik dan contohnya sangat berguna. Nilai yang baik.

Fatima Khan KE Pelajar disahkan
โ˜… 4 ยท 01.06.2026

Kursus yang sangat bernilai, pelajarannya sangat baik dan contoh-contoh dunia nyata sangat tepat, sangat berbaloi untuk pelaburan masa.

Amarech Haile ET Pelajar disahkan
โ˜… 5 ยท 25.05.2026

Saya sangat menikmati kursus ini. Cara maklumat disampaikan adalah cemerlang, dan aplikasi praktikalnya ditonjolkan dengan berkesan. Kerja yang bagus!

Tulis ulasan

โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†
Selepas hantar kami akan meminta anda log masuk โ€” draf disimpan.

Pelajar lain juga mengambil

Soalan lazim

Apa yang saya perlukan untuk mengikuti kursus ini? +

Hanya telefon atau komputer dengan internet. Tiada pemasangan, tiada perkakasan khas.

Bagaimana untuk membayar? +

Dengan kad melalui Stripe. Kami tidak menyimpan butiran kad โ€” Stripe menguruskannya dengan selamat.

Bolehkah saya dapatkan bayaran balik? +

Ya โ€” pulangan penuh dalam 14 hari, tanpa soalan.

Berapa lama saya akan mempunyai akses? +

Selamanya. Setelah membeli, kursus adalah milik anda โ€” boleh lawat semula bila-bila masa.

Adakah saya akan mendapat sijil? +

Ya. Setelah tamat, anda akan menerima sijil yang boleh ditambah ke profil LinkedIn anda.

Direka untuk pelajar dalam
Teknologi Reka bentuk Kewangan Pemasaran Kesihatan Pendidikan Hospitaliti Pembuatan