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Titre original :
Survival Analysis with Python
Contenu du livre :
L'analyse de survie utilise les statistiques pour calculer le temps avant la défaillance. L'analyse de survie avec Pythonjette un regard neuf sur ce sujet complexe en expliquant comment utiliser le langage de programmation Python pour effectuer ce type d'analyse. Le sujet lui-même étant très mathématique et plein d'expressions et de formulations, le livre fournit des explications détaillées et examine les implications pratiques. Le livre commence par une vue d'ensemble des concepts qui sous-tendent l'analyse statistique de survie. Il se penche ensuite sur.
⬤ Les modèles paramétriques avec la couverture de.
⬤ Le concept d'estimation du maximum de vraisemblance (MLE) d'un paramètre de distribution de probabilité.
⬤ L'estimation du maximum de vraisemblance de la fonction de survie.
⬤ Les distributions de probabilité courantes et leur analyse.
⬤ Analyse de la distribution exponentielle en tant que fonction de survie.
⬤ Analyse de la distribution de Weibull en tant que fonction de survie.
⬤ Dérivation de la distribution de Gumbel comme fonction de survie à partir de la distribution de Weibull.
⬤ Modèles non paramétriques incluant.
⬤ L'estimateur de Kaplan-Meier (KM), une dérivation de l'expression utilisant MLE.
⬤ L'ajustement de l'estimateur KM avec un exemple de données, le code Python et le tracé des courbes.
⬤ La formule de Greenwood et sa dérivation.
⬤ Modèles avec explication des covariables.
⬤ Le concept de décalage temporel et le modèle de temps de défaillance accéléré (AFT).
⬤ Modèle Weibull-AFT et dérivation des paramètres par MLE.
⬤ Modèle de risque proportionnel (PH).
⬤ Modèle Cox-PH et méthode de Breslow.
⬤ Signification des covariables.
⬤ Sélection des covariables.
La bibliothèque Python lifelines est utilisée pour les exemples de codage. En associant la théorie à des exemples pratiques présentant des ensembles de données, ce livre constitue un tutoriel pratique ainsi qu'une référence pratique.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781032148267 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 84 |
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