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  3. Überlebenszeitanalyse in Python
  • 1

    Einführung in die Überlebenszeitanalyse

    Free

    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.

  • 2

    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.

  • 3

    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.

  • 4

    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

Exercise

Amtszeiten der Senatoren

Du willst vergleichen, ob Senatoren aus Quebec eine andere Amtszeit haben als die aus British Columbia. Eine einfache Methode besteht darin, ihre Kaplan-Meier-Überlebensfunktionen im gleichen Diagramm zu plotten.

Der DataFrame, der die Informationen über die Amtszeit der Senatoren in British Columbia enthält, heißt bc_df. Er enthält die Spalten

  • name: der Name des Senators
  • diff_days: die Dauer der Amtszeit des Senators
  • observed: ob das Ende der Amtszeit beobachtet wird (1 oder 0)

Die Überlebenskurve der Senatoren von Quebec wurde auf einem pyplot-Objekt mit dem Namen senator_fig geplottet, und eine KaplanMeierFitter-Instanz mit dem Namen kmf wurde erstellt.

Zusätzlich wird das pandas-Paket als pd geladen, die Klasse KaplanMeierFitter wird aus lifelines importiert und das Modul pyplot wurde aus matplotlib als plt importiert.

Instructions

100 XP
  • Passe die KaplanMeierFitter-Instanz kmf an die Amtszeiten der Senatoren von British Columbia an.
  • Zeichne die Überlebenskurve der Senatoren von British Columbia in dasselbe Diagramm ein wie die der Senatoren von Quebec.
  • Zeige das Diagramm an.