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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

Interaktion zwischen Geschlecht und LVDD erforschen

Du fragst dich, ob das Überlebensrisiko für Herzpatienten mit LVDD (linksventrikuläre diastolische Dysfunktion) bei weiblichen Patienten höher oder niedriger ist. Eine gute Möglichkeit, dies zu analysieren, ist ein Interaktionsterm zwischen gender_f (1, wenn der Proband weiblich ist, sonst 0) und lvdd.

Du wirst das Weibull-AFT-Modell mit gender_f*lvdd anpassen und ihre Koeffizienten interpretieren. Der DataFrame, den du verwenden wirst, heißt heart_patients.

Die Pakete pandas und numpy sind als pd bzw. np geladen, die Klasse WeibullAFTFitter wurde für dich importiert und eine WeibullAFTFitter-Instanz aft wurde erstellt.

Passe aft mit einem eigenen Modell an, das epss und einen Interaktionsterm zwischen gender_f und lvdd enthält.