პითონში გადარჩენის ანალიზის სრული სახელმძღვანელო, ნაწილი 3

ბლოგი

ამ სამ ნაწილის სერიის დასასრულს, რომელიც მოიცავს სტატისტიკური გადარჩენის ანალიზის ეტაპობრივ მიმოხილვას, ჩვენ განვიხილავთ კაპლან-მაიერის შემავსებლის დეტალურ მაგალითს, რომელიც დაფუძნებულია სხვადასხვა ჯგუფებზე, ლოგ-რანგის ტესტზე და კოქსის რეგრესიაზე, ყველა მაგალითებით და გაზიარებული კოდი. ამ სამ ნაწილის სერიის დასასრულს, რომელიც მოიცავს სტატისტიკური გადარჩენის ანალიზის ეტაპობრივ მიმოხილვას, ჩვენ განვიხილავთ კაპლან-მაიერის შემავსებლის დეტალურ მაგალითს სხვადასხვა ჯგუფების საფუძველზე, ლოგ-რანგის ტესტს და კოქსის რეგრესიას, ყველა მაგალითებით და გაზიარებული კოდით.



სერიის ინდექსი

Ნაწილი 1 **: **

(1) გადარჩენის ანალიზის საფუძვლები.



Მე -2 ნაწილი :

(2) კაპლან-მაიერის ფიტერის თეორია მაგალითით.



(3) ნელსონ-ალენ ფიტერის თეორია მაგალითით.

ნაწილი 3:

(4) კაპლან-მეიერის დამწყები სხვადასხვა ჯგუფზე დაყრდნობით.

როგორ გამოვიყენოთ სხვა კლასის java მეთოდები

(5) ჟურნალის რანგის ტესტი მაგალითით.

(6) კოქსის რეგრესია მაგალითით.

წინა სტატიაში ჩვენ ვნახეთ, თუ როგორ შეგვიძლია გავაანალიზოთ პაციენტებისთვის გადარჩენის ალბათობა. ჩვენთვის ძალიან მნიშვნელოვანია ვიცოდეთ რომელი ფაქტორი ახდენს გავლენას გადარჩენაზე ყველაზე მეტად. ამ სტატიაში ჩვენ განვიხილავთ კაპლან-მეიერის შემფასებელს სხვადასხვა ჯგუფზე დაყრდნობით.

მაგალითი 3: კაპლან-მაიერის შემფასებელი ჯგუფებთან ერთად

მოდით დავყოთ ჩვენი მონაცემები 2 ჯგუფად: მამაკაცი და ქალი. ჩვენი მიზანი აქ არის იმის შემოწმება, არის თუ არა რაიმე მნიშვნელოვანი განსხვავება გადარჩენის მაჩვენებელში, თუ ჩვენს მონაცემებს სქესის მიხედვით გავყოფთ.

(1) საჭირო ბიბლიოთეკების იმპორტი:

(2) წაიკითხეთ მონაცემთა ნაკრები:

(3) ჩვენი მონაცემების ორგანიზება:

(4) შექმენით KaplanMeierFitter– ის ორი ობიექტი ():

კმ_მ არის მამაკაცის მონაცემთა ნაკრებისთვის.

კმფ_ფ არის ქალის მონაცემთა ნაკრებისთვის.

(5) დაყავით მონაცემები ჯგუფებად:

(6) მოათავსეთ მონაცემები ჩვენს ობიექტებში:

(7) შექმენით event_tables:

ობიექტის გასაღებები რუკა რეაგირებს

ღონისძიების მაგიდა მამაკაცებისთვის.

#მიმოხილვები #იუპიტერი #პითონი #რეგრესი #სტატისტიკა #გადარჩენის ანალიზი

www.kdnuggets.com

პითონში გადარჩენის ანალიზის სრული სახელმძღვანელო, ნაწილი 3

ამ სამ ნაწილის სერიის დასასრულს, რომელიც მოიცავს სტატისტიკური გადარჩენის ანალიზის ეტაპობრივ მიმოხილვას, ჩვენ განვიხილავთ კაპლან-მაიერის შემავსებლის დეტალურ მაგალითს, რომელიც დაფუძნებულია სხვადასხვა ჯგუფებზე, ლოგ-რანგის ტესტზე და კოქსის რეგრესიაზე, ყველა მაგალითებით და გაზიარებული კოდი.