Analiza supraviețuirii cu Python

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Survival Analysis with Python

Conținutul cărții:

Analiza de supraviețuire utilizează statisticile pentru a calcula timpul până la eșec. Analiza de supraviețuire cu Pythonaruncă o privire nouă asupra acestui subiect complex, explicând cum să se utilizeze limbajul de programare Python pentru a efectua acest tip de analiză. Deoarece subiectul în sine este foarte matematic și plin de expresii și formulări, cartea oferă explicații detaliate și examinează implicațiile practice. Cartea începe cu o prezentare generală a conceptelor care stau la baza analizei statistice a supraviețuirii. Apoi se aprofundează în.

⬤ Modele parametrice cu acoperirea.

⬤ Conceptul de estimare a probabilității maxime (MLE) a unui parametru de distribuție a probabilității.

⬤ MLE a funcției de supraviețuire.

⬤ Distribuții de probabilitate comune și analiza lor.

⬤ Analiza distribuției exponențiale ca funcție de supraviețuire.

⬤ Analiza distribuției Weibull ca funcție de supraviețuire.

⬤ Derivarea distribuției Gumbel ca funcție de supraviețuire din Weibull.

⬤ Modele neparametrice, inclusiv.

⬤ estimatorul Kaplan-Meier (KM), o derivare a expresiei utilizând MLE.

⬤ Fitting estimator KM cu un set de date exemplu, cod Python și trasarea curbelor.

⬤ Formula lui Greenwood și derivarea sa.

⬤ Explicarea modelelor cu covariate.

⬤ Noțiunea de deplasare în timp și modelul de timp de defectare accelerat (AFT).

⬤ Modelul Weibull-AFT și derivarea parametrilor prin MLE.

⬤ Modelul hazardului proporțional (PH).

⬤ Modelul Cox-PH ș i metoda Breslow.

⬤ Semnificația covariatelor.

⬤ Selecția covariatelor.

Biblioteca Python lifelines este utilizată pentru exemple de codare. Prin corelarea teoriei cu exemple practice care prezintă seturi de date, această carte este un tutorial practic, precum și o referință la îndemână.