R ile hayatta kalma analizi ve olay zamanı modellemesi

Bir olayın gerçekleşmesi için ne kadar zaman gerektiğini anlamak, tıp ve mühendislikten finans ve sosyal bilimlere kadar pek çok alanda kritik bir beceridir. İster süre analizi, ister güvenilirlik analizi isterse de olay zaman modellemesi olarak adlandırın, zaman içinde sonuçları tahmin etme yeteneği, modern veri uzmanları için hayati önem taşıyor. Bu ders, R kullanarak zaman damgalı bilgileri analiz etmek için yapılmış bir yol sağlayarak, ham verileri eylemsel istatistiksel içgörülere dönüştürür. Temel terminolojiyi öğrenmekten, sansür ve değişen zaman aralıkları gibi hayatta kalma verilerinin benzersiz zorluklarını ele alan karmaşık modeller uygulamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Sansür, tehlike oranları ve hayatta kalma fonksiyonları gibi temel kavramları anlayın - Kaplan-Meier tahmini kullanarak hayatta kalma olasılıklarını hesaplayın ve karşılaştırın. - Gruplar arasındaki önemli farklılıkları belirlemek için logrank testleri gerçekleştirin - Çok sayıda kovaryant ile Cox orantılı risk modelleri oluşturmak ve yorumlamak - Süre verilerine modern bir makine öğrenimi yaklaşımı olarak hayatta kalma ağaçlarını uygulayın - Lubridate paketini kullanarak karmaşık tarih-zaman bilgilerini temizleyip hazırlayın - Model güvenilirliğini sağlamak için eksik değerleri ve dışsal değerleri tanımlayın ve yönetin Kurs temel tanımlamalar ve hayatta kalma analizi için gerekli özel veri yapılarıyla başlar. Ardından, gelişmiş veri öncesi işleme iş akışlarını ve zaman-olay verileri için modern makine öğrenimi uygulamalarını keşfetmeden önce parametrik olmayan ve yarı parametrik modelleme yoluyla ilerlersiniz. Bu ders, R sözdizimiyle temel bir tanıdıklığı olan ancak süre ve güvenilirlik analizine yeni başlayan istatistik veya veri bilimi acemileri için tasarlanmıştır. Yaşama modellemesiyle ilgili önceden bir deneyim gerekmez. Gerçek zamanlı süre sorunlarını çözmek için sağlam hayatta kalma modelleri inşa etmeye bugün başlayın.