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Survival Analysis in R for Public Health(으)로 돌아가기

임페리얼 칼리지 런던의 Survival Analysis in R for Public Health 학습자 리뷰 및 피드백

271개의 평가

강좌 소개

Welcome to Survival Analysis in R for Public Health! The three earlier courses in this series covered statistical thinking, correlation, linear regression and logistic regression. This one will show you how to run survival – or “time to event” – analysis, explaining what’s meant by familiar-sounding but deceptive terms like hazard and censoring, which have specific meanings in this context. Using the popular and completely free software R, you’ll learn how to take a data set from scratch, import it into R, run essential descriptive analyses to get to know the data’s features and quirks, and progress from Kaplan-Meier plots through to multiple Cox regression. You’ll use data simulated from real, messy patient-level data for patients admitted to hospital with heart failure and learn how to explore which factors predict their subsequent mortality. You’ll learn how to test model assumptions and fit to the data and some simple tricks to get round common problems that real public health data have. There will be mini-quizzes on the videos and the R exercises with feedback along the way to check your understanding. Prerequisites Some formulae are given to aid understanding, but this is not one of those courses where you need a mathematics degree to follow it. You will need basic numeracy (for example, we will not use calculus) and familiarity with graphical and tabular ways of presenting results. The three previous courses in the series explained concepts such as hypothesis testing, p values, confidence intervals, correlation and regression and showed how to install R and run basic commands. In this course, we will recap all these core ideas in brief, but if you are unfamiliar with them, then you may prefer to take the first course in particular, Statistical Thinking in Public Health, and perhaps also the second, on linear regression, before embarking on this one....

최상위 리뷰


2020년 7월 2일

Great course superb support and very clear professor. This course is a good motivator to continue to explore public health and statistics.


2019년 8월 26일

Good and practical introduction to survival analysis. I liked the emphasis on how to deal with practical data sets and data problems.

필터링 기준:

Survival Analysis in R for Public Health의 62개 리뷰 중 26~50

교육 기관: Faisal A

2019년 7월 22일

교육 기관: LIANG Y

2020년 8월 24일

교육 기관: Anusha B

2020년 6월 15일

교육 기관: Mohammad R W

2019년 12월 26일

교육 기관: Junwen Z

2020년 3월 15일

교육 기관: Klorence W

2020년 12월 14일

교육 기관: Sidney d S P B

2020년 7월 5일

교육 기관: amoulay

2021년 6월 30일

교육 기관: Ronpichai C

2020년 5월 24일

교육 기관: Jin C

2020년 7월 31일

교육 기관: Jeffrey Y

2022년 3월 23일

교육 기관: Jesús A O D

2020년 5월 4일

교육 기관: Linh V M

2020년 7월 6일

교육 기관: Shoummo S G

2020년 7월 11일

교육 기관: Yasna P S

2020년 3월 4일

교육 기관: Pedro M

2020년 4월 16일

교육 기관: fabien M

2020년 4월 23일

교육 기관: Shakil A S

2021년 2월 17일

교육 기관: Oleksandr T

2020년 8월 30일

교육 기관: Leo H

2020년 6월 4일

교육 기관: Yan X

2019년 11월 22일

교육 기관: Vajini A

2021년 1월 30일

교육 기관: Pau G

2020년 3월 17일

교육 기관: Deleted A

2021년 10월 23일

교육 기관: Basilio G

2019년 5월 13일