Об этом курсе
Недавно просмотрено: 16,866

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

We advise that you first take the previous courses in the series, particularly Introduction to Statistics, though this is not essential.

Прибл. 11 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 3-5 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Check

    Run Kaplan-Meier plots and Cox regression in R and interpret the output

  • Check

    Describe a data set from scratch, using descriptive statistics and simple graphical methods as a necessary first step for more advanced analysis

  • Check

    Describe and compare some common ways to choose a multiple regression model

Приобретаемые навыки

Understand common ways to choose what predictors go into a regression modelRun and interpret Kaplan-Meier curves in RConstruct a Cox regression model in R
Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'
  • Biostatisticians
  • Data Scientists
  • Pharmacists
  • Medical Doctors
  • Data Analysts

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

We advise that you first take the previous courses in the series, particularly Introduction to Statistics, though this is not essential.

Прибл. 11 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 3-5 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
4 ч. на завершение

The Kaplan-Meier Plot

4 видео ((всего 16 мин.)), 11 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
4 видео
What is Survival Analysis?4мин
The KM plot and Log-rank test4мин
What is Heart Failure and How to run a KM plot in R4мин
11 материала для самостоятельного изучения
About Imperial College & the team10мин
How to be successful in this course10мин
Grading policy10мин
Data set and glossary10мин
Additional Readings10мин
Life tables20мин
Feedback: Life Tables10мин
The Course Data Set20мин
Feedback: Running a KM plot and log-rank test3мин
Practice in R: Run another KM Plot and log-rank test10мин
Feedback: Running another KM plot and log-rank test10мин
3 практического упражнения
Survival Analysis Variables30мин
Life tables30мин
Practice in R: Running a KM plot and log-rank test20мин
Неделя
2
2 ч. на завершение

The Cox Model

3 видео ((всего 18 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 видео
How to run Simple Cox model in R7мин
Introduction to Missing Data5мин
4 материала для самостоятельного изучения
Hazard Function and Risk Set20мин
Practice in R: Simple Cox Model30мин
Feedback: Simple Cox Model10мин
Further Reading20мин
2 практического упражнения
Hazard function and Ratio5мин
Simple Cox Model15мин
Неделя
3
2 ч. на завершение

The Multiple Cox Model

1 видео ((всего 6 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 материала для самостоятельного изучения
Introduction to Running Descriptives10мин
Practice in R: Getting to know your data30мин
Feedback: Getting to know your data10мин
How to run multiple Cox model in R20мин
Introduction to Non-convergence10мин
Practice: Fixing the problem of non-convergence10мин
Feedback on fixing a non-converging model15мин
1 практическое упражнение
Multiple Cox Model10мин
Неделя
4
3 ч. на завершение

The Proportionality Assumption

3 видео ((всего 11 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
3 видео
Cox proportional hazards assumption4мин
Summary of Course2мин
7 материала для самостоятельного изучения
Checking the proportionality assumption10мин
Feedback on Practice Quiz10мин
What to do if the proportionality assumption is not met20мин
How to choose predictors for a regression model20мин
Practice in R: Running a Multiple Cox Model
Results of the exercise on model selection and backwards elimination10мин
Final Code10мин
3 практического упражнения
Assessing the proportionality assumption in practice5мин
Testing the proportionality assumption with another variable15мин
End-of-Module Assessment20мин
4.5
Рецензии: 6Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Survival Analysis in R for Public Health

автор: VVAug 27th 2019

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

автор: FAJul 22nd 2019

Very nice introductory course on survival analysis in R. Exercises were well designed.

Преподаватели

Avatar

Alex Bottle

Reader in Medical Statistics
School of Public Health

Сделайте шаг навстречу диплому магистра.

курс входит в онлайн-программу ''Global Master of Public Health' от партнера Имперский колледж Лондона. Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.

О Имперский колледж Лондона

Imperial College London is a world top ten university with an international reputation for excellence in science, engineering, medicine and business. located in the heart of London. Imperial is a multidisciplinary space for education, research, translation and commercialisation, harnessing science and innovation to tackle global challenges. Imperial students benefit from a world-leading, inclusive educational experience, rooted in the College’s world-leading research. Our online courses are designed to promote interactivity, learning and the development of core skills, through the use of cutting-edge digital technology....

Специализация Статистический анализ в здравоохранении на языке R: общие сведения

Statistics are everywhere. The probability it will rain today. Trends over time in unemployment rates. The odds that India will win the next cricket world cup. In sports like football, they started out as a bit of fun but have grown into big business. Statistical analysis also has a key role in medicine, not least in the broad and core discipline of public health. In this specialisation, you’ll take a peek at what medical research is and how – and indeed why – you turn a vague notion into a scientifically testable hypothesis. You’ll learn about key statistical concepts like sampling, uncertainty, variation, missing values and distributions. Then you’ll get your hands dirty with analysing data sets covering some big public health challenges – fruit and vegetable consumption and cancer, risk factors for diabetes, and predictors of death following heart failure hospitalisation – using R, one of the most widely used and versatile free software packages around. This specialisation consists of four courses – statistical thinking, linear regression, logistic regression and survival analysis – and is part of our upcoming Global Master in Public Health degree, which is due to start in September 2019. The specialisation can be taken independently of the GMPH and will assume no knowledge of statistics or R software. You just need an interest in medical matters and quantitative data....
Статистический анализ в здравоохранении на языке R

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.