Enviar búsqueda
Cargar
Survival analysis0702
•
Descargar como PPT, PDF
•
10 recomendaciones
•
7,612 vistas
Nobuaki Oshiro
Seguir
Survival analysis
Leer menos
Leer más
Tecnología
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
1 de 63
Descargar ahora
Recomendados
傾向スコアの概念とその実践
傾向スコアの概念とその実践
Yasuyuki Okumura
正準相関分析
正準相関分析
Akisato Kimura
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
Hiroshi Shimizu
多重代入法の書き方 公開用
多重代入法の書き方 公開用
Koichiro Gibo
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける
itoyan110
潜在クラス分析
潜在クラス分析
Yoshitake Takebayashi
異常検知と変化検知 第4章 近傍法による異常検知
異常検知と変化検知 第4章 近傍法による異常検知
Ken'ichi Matsui
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
takehikoihayashi
Recomendados
傾向スコアの概念とその実践
傾向スコアの概念とその実践
Yasuyuki Okumura
正準相関分析
正準相関分析
Akisato Kimura
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
Hiroshi Shimizu
多重代入法の書き方 公開用
多重代入法の書き方 公開用
Koichiro Gibo
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける
itoyan110
潜在クラス分析
潜在クラス分析
Yoshitake Takebayashi
異常検知と変化検知 第4章 近傍法による異常検知
異常検知と変化検知 第4章 近傍法による異常検知
Ken'ichi Matsui
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
takehikoihayashi
社会心理学とGlmm
社会心理学とGlmm
Hiroshi Shimizu
傾向スコア:その概念とRによる実装
傾向スコア:その概念とRによる実装
takehikoihayashi
Granger因果による時系列データの因果推定(因果フェス2015)
Granger因果による時系列データの因果推定(因果フェス2015)
Takashi J OZAKI
関数データ解析の概要とその方法
関数データ解析の概要とその方法
Hidetoshi Matsui
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
Shinohara Masahiro
一般化線形混合モデル入門の入門
一般化線形混合モデル入門の入門
Yu Tamura
MCMCによるベイズ因子分析法について
MCMCによるベイズ因子分析法について
考司 小杉
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
Yoshitake Takebayashi
質的変数の相関・因子分析
質的変数の相関・因子分析
Mitsuo Shimohata
比例ハザードモデルはとってもtricky!
比例ハザードモデルはとってもtricky!
takehikoihayashi
ファクター投資と機械学習
ファクター投資と機械学習
Kei Nakagawa
みどりぼん3章前半
みどりぼん3章前半
Akifumi Eguchi
5分でわかるかもしれないglmnet
5分でわかるかもしれないglmnet
Nagi Teramo
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
Ken'ichi Matsui
重回帰分析で交互作用効果
重回帰分析で交互作用効果
Makoto Hirakawa
グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門
Kawamoto_Kazuhiko
「操作変数法」の報告事例
「操作変数法」の報告事例
Yoshitake Takebayashi
最適化超入門
最適化超入門
Takami Sato
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
Hiroshi Shimizu
勾配降下法の最適化アルゴリズム
勾配降下法の最適化アルゴリズム
nishio
Survival analysis0702 2
Survival analysis0702 2
Nobuaki Oshiro
Analysis of clinical trials using sas 勉強用 isseing333
Analysis of clinical trials using sas 勉強用 isseing333
Issei Kurahashi
Más contenido relacionado
La actualidad más candente
社会心理学とGlmm
社会心理学とGlmm
Hiroshi Shimizu
傾向スコア:その概念とRによる実装
傾向スコア:その概念とRによる実装
takehikoihayashi
Granger因果による時系列データの因果推定(因果フェス2015)
Granger因果による時系列データの因果推定(因果フェス2015)
Takashi J OZAKI
関数データ解析の概要とその方法
関数データ解析の概要とその方法
Hidetoshi Matsui
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
Shinohara Masahiro
一般化線形混合モデル入門の入門
一般化線形混合モデル入門の入門
Yu Tamura
MCMCによるベイズ因子分析法について
MCMCによるベイズ因子分析法について
考司 小杉
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
Yoshitake Takebayashi
質的変数の相関・因子分析
質的変数の相関・因子分析
Mitsuo Shimohata
比例ハザードモデルはとってもtricky!
比例ハザードモデルはとってもtricky!
takehikoihayashi
ファクター投資と機械学習
ファクター投資と機械学習
Kei Nakagawa
みどりぼん3章前半
みどりぼん3章前半
Akifumi Eguchi
5分でわかるかもしれないglmnet
5分でわかるかもしれないglmnet
Nagi Teramo
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
Ken'ichi Matsui
重回帰分析で交互作用効果
重回帰分析で交互作用効果
Makoto Hirakawa
グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門
Kawamoto_Kazuhiko
「操作変数法」の報告事例
「操作変数法」の報告事例
Yoshitake Takebayashi
最適化超入門
最適化超入門
Takami Sato
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
Hiroshi Shimizu
勾配降下法の最適化アルゴリズム
勾配降下法の最適化アルゴリズム
nishio
La actualidad más candente
(20)
社会心理学とGlmm
社会心理学とGlmm
傾向スコア:その概念とRによる実装
傾向スコア:その概念とRによる実装
Granger因果による時系列データの因果推定(因果フェス2015)
Granger因果による時系列データの因果推定(因果フェス2015)
関数データ解析の概要とその方法
関数データ解析の概要とその方法
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
一般化線形混合モデル入門の入門
一般化線形混合モデル入門の入門
MCMCによるベイズ因子分析法について
MCMCによるベイズ因子分析法について
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
質的変数の相関・因子分析
質的変数の相関・因子分析
比例ハザードモデルはとってもtricky!
比例ハザードモデルはとってもtricky!
ファクター投資と機械学習
ファクター投資と機械学習
みどりぼん3章前半
みどりぼん3章前半
5分でわかるかもしれないglmnet
5分でわかるかもしれないglmnet
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
重回帰分析で交互作用効果
重回帰分析で交互作用効果
グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門
「操作変数法」の報告事例
「操作変数法」の報告事例
最適化超入門
最適化超入門
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
勾配降下法の最適化アルゴリズム
勾配降下法の最適化アルゴリズム
Similar a Survival analysis0702
Survival analysis0702 2
Survival analysis0702 2
Nobuaki Oshiro
Analysis of clinical trials using sas 勉強用 isseing333
Analysis of clinical trials using sas 勉強用 isseing333
Issei Kurahashi
ロジスティック回帰分析の入門 -予測モデル構築-
ロジスティック回帰分析の入門 -予測モデル構築-
Koichiro Gibo
カテゴリカルデータの解析 (Kashiwa.R#3)
カテゴリカルデータの解析 (Kashiwa.R#3)
Takumi Tsutaya
みどりぼん9章前半
みどりぼん9章前半
Akifumi Eguchi
No55 tokyo r_presentation
No55 tokyo r_presentation
fuuuumin
Tokyo r #43
Tokyo r #43
Akifumi Eguchi
Advanced medicalresearchcenterbioinformatics2
Advanced medicalresearchcenterbioinformatics2
Jun Nakabayashi
エンジニア目線で見る TLA+ と PlusCal - TAKAMI Torao
エンジニア目線で見る TLA+ と PlusCal - TAKAMI Torao
Torao Takami
マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-2
マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-2
Nagi Teramo
Let中部2012シンポスライド
Let中部2012シンポスライド
Mizumoto Atsushi
一般化線形混合モデル isseing333
一般化線形混合モデル isseing333
Issei Kurahashi
第六回「データ解析のための統計モデリング入門」前半
第六回「データ解析のための統計モデリング入門」前半
Atsushi Hayakawa
確率的自己位置推定
確率的自己位置推定
Horiguchi Shuhei
乱数と擬似乱数の生成技術
乱数と擬似乱数の生成技術
SeiyaSakata
R実践 機械学習による異常検知 02
R実践 機械学習による異常検知 02
akira_11
P値を使わないフィットネステストの評価法
P値を使わないフィットネステストの評価法
Taisuke Kinugasa
Protein-Protein Interaction Prediction
Protein-Protein Interaction Prediction
Masahito Ohue
Rで学ぶロバスト推定
Rで学ぶロバスト推定
Shintaro Fukushima
統計学基礎
統計学基礎
Yuka Ezura
Similar a Survival analysis0702
(20)
Survival analysis0702 2
Survival analysis0702 2
Analysis of clinical trials using sas 勉強用 isseing333
Analysis of clinical trials using sas 勉強用 isseing333
ロジスティック回帰分析の入門 -予測モデル構築-
ロジスティック回帰分析の入門 -予測モデル構築-
カテゴリカルデータの解析 (Kashiwa.R#3)
カテゴリカルデータの解析 (Kashiwa.R#3)
みどりぼん9章前半
みどりぼん9章前半
No55 tokyo r_presentation
No55 tokyo r_presentation
Tokyo r #43
Tokyo r #43
Advanced medicalresearchcenterbioinformatics2
Advanced medicalresearchcenterbioinformatics2
エンジニア目線で見る TLA+ と PlusCal - TAKAMI Torao
エンジニア目線で見る TLA+ と PlusCal - TAKAMI Torao
マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-2
マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-2
Let中部2012シンポスライド
Let中部2012シンポスライド
一般化線形混合モデル isseing333
一般化線形混合モデル isseing333
第六回「データ解析のための統計モデリング入門」前半
第六回「データ解析のための統計モデリング入門」前半
確率的自己位置推定
確率的自己位置推定
乱数と擬似乱数の生成技術
乱数と擬似乱数の生成技術
R実践 機械学習による異常検知 02
R実践 機械学習による異常検知 02
P値を使わないフィットネステストの評価法
P値を使わないフィットネステストの評価法
Protein-Protein Interaction Prediction
Protein-Protein Interaction Prediction
Rで学ぶロバスト推定
Rで学ぶロバスト推定
統計学基礎
統計学基礎
Más de Nobuaki Oshiro
20181117_データ分析プロジェクトの流れを理解する_PDCAとKPIツリー
20181117_データ分析プロジェクトの流れを理解する_PDCAとKPIツリー
Nobuaki Oshiro
20170909 reafletでお手軽可視化 on_r_20分ver_up用
20170909 reafletでお手軽可視化 on_r_20分ver_up用
Nobuaki Oshiro
20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r
20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r
Nobuaki Oshiro
20170707 rでkaggle入門
20170707 rでkaggle入門
Nobuaki Oshiro
20170312 r言語環境構築&dplyr ハンズオン
20170312 r言語環境構築&dplyr ハンズオン
Nobuaki Oshiro
20161127 doradora09 japanr2016_lt
20161127 doradora09 japanr2016_lt
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.14 15 0905
10分で分かるr言語入門ver2.14 15 0905
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2 upload用
10分で分かるr言語入門ver2 upload用
Nobuaki Oshiro
15 0117 kh-coderご紹介 for R users
15 0117 kh-coderご紹介 for R users
Nobuaki Oshiro
15 0117 kh-coderご紹介
15 0117 kh-coderご紹介
Nobuaki Oshiro
15 0117 r言語活用事例-外部公開用
15 0117 r言語活用事例-外部公開用
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用
10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.10 14 1101
10分で分かるr言語入門ver2.10 14 1101
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.9 14 0920
10分で分かるr言語入門ver2.9 14 0920
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.8 14 0712
10分で分かるr言語入門ver2.8 14 0712
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.7
10分で分かるr言語入門ver2.7
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2 6
10分で分かるr言語入門ver2 6
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.5
10分で分かるr言語入門ver2.5
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.4
10分で分かるr言語入門ver2.4
Nobuaki Oshiro
Más de Nobuaki Oshiro
(20)
20181117_データ分析プロジェクトの流れを理解する_PDCAとKPIツリー
20181117_データ分析プロジェクトの流れを理解する_PDCAとKPIツリー
20170909 reafletでお手軽可視化 on_r_20分ver_up用
20170909 reafletでお手軽可視化 on_r_20分ver_up用
20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r
20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r
20170707 rでkaggle入門
20170707 rでkaggle入門
20170312 r言語環境構築&dplyr ハンズオン
20170312 r言語環境構築&dplyr ハンズオン
20161127 doradora09 japanr2016_lt
20161127 doradora09 japanr2016_lt
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010
10分で分かるr言語入門ver2.14 15 0905
10分で分かるr言語入門ver2.14 15 0905
10分で分かるr言語入門ver2 upload用
10分で分かるr言語入門ver2 upload用
15 0117 kh-coderご紹介 for R users
15 0117 kh-coderご紹介 for R users
15 0117 kh-coderご紹介
15 0117 kh-coderご紹介
15 0117 r言語活用事例-外部公開用
15 0117 r言語活用事例-外部公開用
10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用
10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用
10分で分かるr言語入門ver2.10 14 1101
10分で分かるr言語入門ver2.10 14 1101
10分で分かるr言語入門ver2.9 14 0920
10分で分かるr言語入門ver2.9 14 0920
10分で分かるr言語入門ver2.8 14 0712
10分で分かるr言語入門ver2.8 14 0712
10分で分かるr言語入門ver2.7
10分で分かるr言語入門ver2.7
10分で分かるr言語入門ver2 6
10分で分かるr言語入門ver2 6
10分で分かるr言語入門ver2.5
10分で分かるr言語入門ver2.5
10分で分かるr言語入門ver2.4
10分で分かるr言語入門ver2.4
Último
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
Ryo Sasaki
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
sugiuralab
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
danielhu54
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
osamut
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
Atomu Hidaka
UPWARD_share_company_information_20240415.pdf
UPWARD_share_company_information_20240415.pdf
furutsuka
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
Shota Ito
Último
(9)
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
UPWARD_share_company_information_20240415.pdf
UPWARD_share_company_information_20240415.pdf
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
Survival analysis0702
1.
Rによるデータサイエンス 第11章 生存分析
@doradora09
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
では本題へ
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
生存時間分析の分類 分布の仮定 共変量の導入
○ ○ パラメトリック モデル × ○ セミノンパラメトリック モデル × × ノンパラメトリック モデル
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
36.
37.
38.
39.
40.
41.
セミノンパラメトリックモデル 分布の仮定 共変量の導入
○ ○ パラメトリック モデル × ○ セミノンパラメトリック モデル × × ノンパラメトリック モデル
42.
43.
44.
45.
46.
47.
48.
49.
50.
51.
52.
デヴィアンス残差プロット scatter.smooth(residuals(kidney.cox,
type="deviance" )); abline(h=0,lty=3,col=2); 標準化されている
53.
54.
比例性の分析: cox.zph kidney.zph<-
cox.zph(kidney.cox); kidney.zph rho chisq p sex 0.18839 2.60676 0.106 diseaseGN -0.01392 0.01123 0.916 diseaseAN 0.06162 0.20036 0.654 diseasePKD 0.00701 0.00438 0.947 GLOBAL NA 4.20781 0.379
55.
56.
57.
58.
パラメトリックモデル 分布の仮定 共変量の導入
○ ○ パラメトリック モデル × ○ セミノンパラメトリック モデル × × ノンパラメトリック モデル
59.
60.
61.
62.
63.
ご清聴ありがとうございました。
Descargar ahora