Análisis de supervivencia con Python

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Título original:

Survival Analysis with Python

Contenido del libro:

El análisis de supervivencia utiliza la estadística para calcular el tiempo que transcurre hasta el fallo. Análisis de supervivencia con Pythonda un nuevo enfoque a este complejo tema explicando cómo utilizar el lenguaje de programación Python para realizar este tipo de análisis. Dado que el tema en sí es muy matemático y está lleno de expresiones y formulaciones, el libro ofrece explicaciones detalladas y examina las implicaciones prácticas. El libro comienza con una visión general de los conceptos en los que se basa el análisis estadístico de supervivencia. A continuación, profundiza en.

⬤ Modelos paramétricos con cobertura de.

⬤ Concepto de estimación de máxima verosimilitud (MLE) de un parámetro de distribución de probabilidad.

⬤ MLE de la función de supervivencia.

⬤ Distribuciones de probabilidad comunes y su análisis.

⬤ Análisis de la distribución exponencial como función de supervivencia.

⬤ Análisis de la distribución de Weibull como función de supervivencia.

⬤ Derivación de la distribución de Gumbel como función de supervivencia a partir de Weibull.

⬤ Modelos no paramétricos incluyendo.

⬤ Estimador Kaplan-Meier (KM), una derivación de la expresión usando MLE.

⬤ Ajuste del estimador KM con un conjunto de datos de ejemplo, código Python y trazado de curvas.

⬤ Fórmula de Greenwood y su derivación.

⬤ Modelos con explicación de covariables.

⬤ El concepto de desplazamiento temporal y el modelo de tiempo de fallo acelerado (AFT).

⬤ Modelo Weibull-AFT y derivación de parámetros por MLE.

⬤ Modelo de riesgo proporcional (PH).

⬤ Modelo Cox-PH y método de Breslow.

⬤ Importancia de las covariables.

⬤ Selección de covariables.

Para los ejemplos de codificación se utiliza la biblioteca lifelines de Python. Este libro es un tutorial práctico, además de una referencia práctica, que traslada la teoría a ejemplos prácticos con conjuntos de datos.