R के साथ सर्वाइवल एनालिसिस और इवेंट टाइम मॉडलिंग

यह समझना कि किसी घटना के घटित होने में कितना समय लगता है, चिकित्सा और इंजीनियरिंग से लेकर वित्त और सामाजिक विज्ञान तक के क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण कौशल है। चाहे आप इसे अवधि विश्लेषण, विश्वसनीयता विश्लेषण, या घटना-समय मॉडलिंग कहें, समय के साथ परिणामों की भविष्यवाणी करने की क्षमता आधुनिक डेटा पेशेवरों के लिए आवश्यक है। यह कोर्स R का उपयोग करके समय-मुद्रांकित जानकारी का विश्लेषण करने के लिए एक संरचित मार्ग प्रदान करता है, कच्चे डेटा को कार्रवाई योग्य सांख्यिकीय अंतर्दृष्टि में बदल देता है। आप मूल शब्दावली सीखने से लेकर परिष्कृत मॉडल लागू करने तक संक्रमण करेंगे जो सेंसरिंग और विभिन्न समय अंतराल जैसी उत्तरजीविता डेटा की अनूठी चुनौतियों का सामना करते हैं। आप क्या सीखेंगे: - सेंसरिंग, हैज़र्ड रेट्स और सर्वाइवल फ़ंक्शंस सहित मुख्य अवधारणाओं को समझें - सर्वाइवल संभावनाओं का अनुमान लगाने और तुलना करने के लिए कैप्लान-मेयर अनुमानक लागू करें - समूहों के बीच महत्वपूर्ण अंतरों की पहचान करने के लिए लॉग-रैंक परीक्षण करें - कई सहचरों के साथ Cox प्रोपोर्शनल हैज़र्ड्स मॉडल बनाएं और उनकी व्याख्या करें - अवधि डेटा के लिए एक आधुनिक मशीन लर्निंग दृष्टिकोण के रूप में सर्वाइवल ट्री लागू करें - lubridate पैकेज का उपयोग करके जटिल दिनांक-समय की जानकारी को साफ और तैयार करें - मॉडल विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए लापता मानों और आउटलेर्स की पहचान करें और प्रबंधित करें कोर्स की शुरुआत मूलभूत परिभाषाओं और सर्वाइवल विश्लेषण के लिए आवश्यक विशिष्ट डेटा संरचनाओं से होती है। फिर आप गैर-पैरामीट्रिक और अर्ध-पैरामीट्रिक मॉडलिंग के माध्यम से आगे बढ़ेंगे, इससे पहले कि आप उन्नत डेटा प्रीप्रोसेसिंग वर्कफ़्लो और समय-से-घटना डेटा के लिए आधुनिक मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों का पता लगाएं। यह कोर्स सांख्यिकी या डेटा विज्ञान में शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिन्हें R सिंटैक्स की बुनियादी जानकारी है, लेकिन अवधि और विश्वसनीयता विश्लेषण से अपरिचित हैं। सर्वाइवल मॉडलिंग का कोई पूर्व अनुभव आवश्यक नहीं है। आज ही वास्तविक दुनिया की अवधि की समस्याओं को हल करने के लिए मजबूत सर्वाइवल मॉडल बनाना शुरू करें।