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Einführung in die Überlebenszeitanalyse
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Welche Probleme löst die Überlebenszeitanalyse, und was ist Zensierung? Du wirst diese Fragen beantworten, während du Daten zur Überlebenszeitanalyse untersuchst, Überlebenskurven erstellst und grundlegende Schätzungen der Überlebenszeit vornimmst.
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Schätzung der Überlebenskurve
In diesem Kapitel lernst du, wie das Kaplan-Meier-Modell funktioniert und wie man es anpasst, visualisiert und interpretiert. Anschließend wendest du dieses Modell an, um zu untersuchen, wie sich kategoriale Variablen auf die Überlebensrate auswirken, und lernst, wie du deine Analyse mit Hypothesentestmethoden wie dem Log-Rank-Test ergänzen kannst.
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Das Weibull-Modell
Entdecke, wie du Daten zur Zeit bis zum Ereignis mit parametrischen Modellen modellieren kannst. Lerne, wie du das Weibull-Modell und das Weibull-AFT-Modell verwendest und welchen unterschiedlichen Zwecken sie dienen. Nutze die Überlebensregression, um Rückschlüsse darauf zu ziehen, wie Kovariaten die Überlebensfunktion beeinflussen, und lerne, wie du das beste Überlebensmodell für deine Daten auswählst.
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Die Cox-Regression
Ein weiteres Kapitel, ein weiteres Modell! In diesem letzten Kapitel lernst du die Proportionale-Hazards-Annahme kennen und erfährst, welche Rolle sie bei der Anpassung und Interpretation der Cox-Regression spielt. Außerdem lernst du, wie du die Überlebenszeit neuer Probanden mit der Cox-Regression vorhersagen kannst.

Initializing

Die richtigen Daten für die Überlebenszeitanalyse auswählen

Angenommen, du arbeitest daran, die Ausbreitungsrate eines neuen Virusstammes in einer Population zu schätzen. Bevor du dich für ein statistisches Modell entscheidest, solltest du die dir zur Verfügung stehenden Daten untersuchen. Achte auf alle Modellannahmen und Anforderungen an die Daten.

Es wurden drei Datensätze für dich geladen, mit den Namen

virus_record_a
virus_record_b
virus_record_c

Untersuche jeden DataFrame in der Konsole. Welcher der DataFrames wäre für eine Überlebenszeitanalyse geeignet?

pandas und numpy werden als pd bzw. np geladen.

Mögliche Antworten