あなたは、学生が試験を「完全に」解き終えるまでにどれくらい時間がかかるかを測定したいと考えている教師です。ところが、ある学生が不正をして早く解き始めてしまいました。どれだけ早く始めたかはわかりませんが、授業が終わる前にその学生が試験を終えたことは観測できました。
この状況は次の図で表されています。
これはどの種類の検閲に当たりますか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
Survival Analysisはどのような問題を解決し、「検閲」とは何でしょうか？ この章では、生存分析データを探索し、生存曲線を作成し、生存時間の基本的な推定を行いながら、これらの問いに答えていきます。
現在の演習
この章では、Kaplan–Meierモデルの仕組みと、その当てはめ方、可視化、解釈の方法を学びます。さらに、このモデルを用いてカテゴリ変数が生存に与える影響を調べ、log-rank検定のような仮説検定手法で分析を補完する方法も学びます。
パラメトリックモデルでイベント発生までの時間データをどのようにモデル化するかを学びます。WeibullモデルとWeibull AFTモデルの使い方と、それぞれが果たす役割を理解しましょう。生存回帰を用いて、共変量が生存関数に与える影響を推論し、データに最適な生存モデルを選択する方法も身につけます。
最終章では、比例ハザードの仮定と、それがCox Proportional Hazardsモデルの当てはめと解釈に果たす役割について学びます。さらに、Cox Proportional Hazardsモデルを使って新しい対象の生存時間を予測する方法も学びます。
