Imperial College London
用 R 进行公共卫生生存分析
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用 R 进行公共卫生生存分析

Alex Bottle

位教师:Alex Bottle

16,248 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.5

(328 条评论)

中级 等级

推荐体验

灵活的计划
1 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
90%
大多数学生喜欢此课程
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1 周 在 10 小时 一周
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您将学到什么

  • 在 R 中运行 Kaplan-Meier 图和 Cox 回归,并解释输出结果

  • 从头开始描述一个数据集,使用描述性统计和简单的图表方法,作为更高级分析的必要第一步

  • 描述并比较选择多元回归模型的几种常见方法

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

9 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

本课程是 使用 R 进行公共卫生统计分析 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块

什么是生存分析?您将了解什么是生存分析、何时使用生存分析以及如何运行和解释最常用的描述性生存分析方法--卡普兰-梅耶图及其相关的对数秩检验,用于比较两个或多个患者组(如接受不同治疗的患者组)的生存情况。您还将了解剔除的关键概念。

涵盖的内容

4个视频11篇阅读材料3个作业2个讨论话题1个插件

本周您将了解最常用的生存分析方法,它不仅包含一个生存预测因子,还包含多个生存预测因子:Cox 比例危险回归模型。您将了解危险和风险集的关键概念。从现在开始到本课程结束,您将有很多机会在心力衰竭住院患者的真实病历模拟数据上运行 Cox 模型。您将了解为什么缺失数据和分类变量会给 Cox 等回归模型带来问题。

涵盖的内容

3个视频4篇阅读材料2个作业1个讨论话题

您将把简单 Cox 模型扩展为多重 Cox 模型。作为准备,您将对主要变量进行基本的描述性统计。然后,您将看到现实生活中的公共卫生数据会发生什么情况,并学习一些简单的技巧来解决问题。

涵盖的内容

1个视频7篇阅读材料1个作业2个讨论话题

在本课程的最后一部分,您将学习如何评估模型的拟合度,并检验 Cox 回归所涉及的主要假设(如比例危险)的有效性。这将包括三种类型的残差。最后,您将练习拟合多元 Cox 回归模型,并决定包含哪些预测因子和放弃哪些预测因子,这对拟合任何类型回归模型的人来说都是一个挑战。

涵盖的内容

3个视频7篇阅读材料3个作业1个讨论话题1个插件

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.7 (62个评价)
Alex Bottle
Imperial College London
6 门课程75,496 名学生

提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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328 条评论

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