Analisi di Sopravvivenza e Modellazione del Tempo all'Evento con R โ€” LearnFlat

Analisi di Sopravvivenza e Modellazione del Tempo all'Evento con R

Analizza i dati di tempo all'evento usando R attraverso metodi statistici fondamentali, la modellazione dei rischi proporzionali di Cox e moderne tecniche di machine learning.

โ˜… 4.5 (470) โฑ 1 h 44 min ๐Ÿ“š 11 lezioni ๐ŸŽง Versione audio

Informazioni sul corso

Comprendere quanto tempo impiega un evento a verificarsi รจ un'abilitร  critica in campi che vanno dalla medicina e ingegneria alla finanza e alle scienze sociali. Che tu la chiami analisi della durata, analisi dell'affidabilitร  o modellazione del tempo all'evento, la capacitร  di prevedere i risultati nel tempo รจ essenziale per i professionisti dei dati moderni. Questo corso fornisce un percorso strutturato per analizzare informazioni con timestamp utilizzando R, trasformando i dati grezzi in intuizioni statistiche attuabili. Passerete dall'apprendimento della terminologia di base all'applicazione di modelli sofisticati che gestiscono le sfide uniche dei dati di sopravvivenza, come la censura e gli intervalli di tempo variabili. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali, inclusi censura, tassi di rischio e funzioni di sopravvivenza - Applicare lo stimatore di Kaplan-Meier per stimare e confrontare le probabilitร  di sopravvivenza - Eseguire test logrank per identificare differenze significative tra i gruppi - Costruire e interpretare modelli di rischi proporzionali di Cox con covariate multiple - Implementare alberi di sopravvivenza come moderno approccio di machine learning ai dati di durata - Pulire e preparare informazioni complesse di data-ora utilizzando il pacchetto lubridate - Identificare e gestire valori mancanti e outlier per garantire l'affidabilitร  del modello Il corso inizia con definizioni fondamentali e le specifiche strutture di dati richieste per l'analisi di sopravvivenza. Si procederร  poi attraverso la modellazione non parametrica e semi-parametrica prima di esplorare flussi di lavoro avanzati di pre-elaborazione dei dati e moderne applicazioni di machine learning per i dati di tempo all'evento. Questo corso รจ progettato per principianti in statistica o data science che hanno una familiaritร  di base con la sintassi di R ma sono nuovi all'analisi della durata e dell'affidabilitร . Non รจ richiesta alcuna esperienza precedente con la modellazione della sopravvivenza. Inizia oggi stesso a costruire robusti modelli di sopravvivenza per risolvere problemi di durata nel mondo reale.

Cosa otterrai

  • ๐Ÿ“œ Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • ๐ŸŽง Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • โ™พ๏ธ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • ๐Ÿ“ฑ Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • ๐Ÿ’ธ Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • โšก Breve e mirato
    1 h 44 min di contenuto pratico

Recensioni (5)

Fatima Khan KE Studente verificato
โ˜… 4 ยท 2026-02-09T05:40:55+00:00

Corso cosรฌ prezioso. Le lezioni erano ben organizzate e gli esempi del mondo reale erano perfetti.

ะคะฐั€ะธะทะฐ ะัƒั€ั‚ะฐะทะธะฝะฐ KZ Studente verificato
โ˜… 3 ยท 2026-01-16T22:14:55+00:00

Mi sono piaciuti gli esempi di applicazione pratica, anche se la configurazione iniziale ha richiesto piรน tempo del previsto.

Liam Johnson AU Studente verificato
โ˜… 3 ยท 2025-11-18T19:59:55+00:00

Corso: Nel complesso รจ stato un buon corso. Alcune parti erano un po 'lente, ma il materiale di base era ben spiegato e gli esempi erano utili.

Amarech Haile ET Studente verificato
โ˜… 5 ยท 2025-07-16T06:31:55+00:00

Corso: Apache Spark Translated by Ho apprezzato molto questo corso. Il modo in cui le informazioni sono state presentate รจ stato eccellente e le applicazioni pratiche sono state evidenziate in modo efficace.

Beatriz Nรบรฑez CL
โ˜… 5 ยท 2025-06-01T03:33:55+00:00

Non avrei potuto chiedere un'esperienza di apprendimento migliore. La struttura scorreva perfettamente e gli esempi erano incredibilmente rilevanti.

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Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta โ€” Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sรฌ โ€” rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrรฒ accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso รจ tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverรฒ un certificato? +

Sรฌ. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

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