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이 연습은 강의의 일부입니다
Survival analysis는 어떤 문제를 해결하며, 검열(censoring)이란 무엇일까요? 이 장에서는 survival analysis 데이터를 탐색하고, 생존 곡선을 만들며, 생존 시간의 기본 추정을 수행하면서 이러한 질문에 답해 보겠습니다.
이 장에서는 Kaplan-Meier 모델이 어떻게 동작하는지, 그리고 이를 적합하고 시각화하며 해석하는 방법을 배웁니다. 이어서 범주형 변수가 생존에 미치는 영향을 탐색하기 위해 이 모델을 적용하고, 로그 순위 검정 같은 가설 검정 방법으로 분석을 보완하는 방법도 익힙니다.
모수적 모델로 사건 발생까지의 시간 데이터를 어떻게 모델링하는지 알아봅니다. Weibull 모델과 Weibull AFT 모델을 사용하는 방법과 각각의 용도를 학습합니다. 생존 회귀를 사용해 공변량이 생존 함수에 미치는 영향을 추론하고, 내 데이터에 가장 적합한 생존 모델을 선택하는 방법을 익힙니다.
또 다른 장, 또 다른 모델입니다! 마지막 장에서는 비례 위험 가정과 그것이 Cox Proportional Hazards 모델의 적합과 해석에서 어떤 역할을 하는지 배웁니다. 또한 Cox Proportional Hazards 모델을 사용해 새로운 대상의 생존 시간을 예측하는 방법도 학습합니다.
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