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學生對 伦敦帝国学院 提供的 Survival Analysis in R for Public Health 的評價和反饋

4.5
星
279 個評分

課程概述

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....

熱門審閱

LA

2020年7月2日

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

VV

2019年8月26日

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

篩選依據：

1 - Survival Analysis in R for Public Health 的 25 個評論（共 62 個）

創建者 Todd D

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2019年11月25日

創建者 Aboozar H

•

2019年3月6日

創建者 Amir A H

•

2019年5月16日

創建者 Paco C

•

2020年7月22日

創建者 Kenil C

•

2020年2月8日

創建者 sreya k

•

2020年1月4日

創建者 Victoria D

•

2019年8月26日

創建者 Retham L

•

2020年5月11日

創建者 SAVINO S

•

2020年9月30日

創建者 Merce G P

•

2020年5月25日

創建者 Eleanor H

•

2020年6月11日

創建者 Nevin J

•

2020年2月1日

創建者 Qusai A K A A

•

2020年11月26日

創建者 Lucas G

•

2020年11月12日

創建者 朱永載

•

2021年12月30日

創建者 Lesaffre A

•

2020年7月3日

創建者 Xiyang S

•

2020年5月10日

創建者 Assal h

•

2019年8月2日

創建者 Roxana P

•

2020年12月29日

創建者 Kaoma M M

•

2020年5月30日

創建者 Karina S

•

2019年11月12日

創建者 Rahul R

•

2020年12月31日

創建者 Hương G P

•

2020年5月22日

創建者 Sergio P

•

2019年11月7日

創建者 ITALO E S E S

•

2021年5月18日

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