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Survival Analysis with Python
Die Survival-Analyse verwendet Statistiken, um die Zeit bis zum Ausfall zu berechnen. Die Survival-Analyse mit Python wirft einen neuen Blick auf dieses komplexe Thema, indem sie erklärt, wie man die Programmiersprache Python zur Durchführung dieser Art von Analyse verwendet. Da das Thema selbst sehr mathematisch und voller Ausdrücke und Formulierungen ist, bietet das Buch detaillierte Erklärungen und untersucht die praktischen Implikationen. Das Buch beginnt mit einem Überblick über die Konzepte, die der statistischen Überlebensanalyse zugrunde liegen. Danach wird das Thema vertieft.
⬤ Parametrische Modelle mit Abdeckung von.
⬤ Konzept der Maximum-Likelihood-Schätzung (MLE) eines Parameters der Wahrscheinlichkeitsverteilung.
⬤ MLE der Überlebensfunktion.
⬤ Gängige Wahrscheinlichkeitsverteilungen und ihre Analyse.
⬤ Analyse der Exponentialverteilung als Überlebensfunktion.
⬤ Analyse der Weibull-Verteilung als Überlebensfunktion.
⬤ Ableitung der Gumbel-Verteilung als Überlebensfunktion von Weibull.
⬤ Nicht-parametrische Modelle einschließlich.
⬤ Kaplan-Meier (KM)-Schätzer, eine Ableitung des Ausdrucks unter Verwendung von MLE.
⬤ Anpassung des KM-Schätzers mit einem Beispieldatensatz, Python-Code und Kurvendiagramm.
⬤ Greenwoods Formel und ihre Ableitung.
⬤ Modelle mit Kovariaten, die erklären.
⬤ Das Konzept der Zeitverschiebung und das Modell der beschleunigten Ausfallzeit (AFT).
⬤ Weibull-AFT-Modell und Ableitung der Parameter durch MLE.
⬤ Proportional-Hazard-Modell (PH).
⬤ Cox-PH-Modell und Breslowsche Methode.
⬤ Signifikanz von Kovariaten.
⬤ Auswahl von Kovariaten.
Die Python-Bibliothek lifelines wird für die Programmierung von Beispielen verwendet. Durch die Zuordnung von Theorie zu praktischen Beispielen mit Datensätzen ist dieses Buch sowohl ein praktisches Tutorial als auch ein handliches Nachschlagewerk.
| ISBN: | 9781032148267 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 84 |
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