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Survival Analysis with Python (eBook)

Avishek Nag (Autor)

eBook Download: PDF

2021
94 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-000-52067-5 (ISBN)

Survival analysis uses statistics to calculate time to failure. Survival Analysis with Python takes a fresh look at this complex subject by explaining how to use the Python programming language to perform this type of analysis. As the subject itself is very mathematical and full of expressions and formulations, the book provides detailed explanations and examines practical implications. The book begins with an overview of the concepts underpinning statistical survival analysis. It then delves into Parametric models with coverage of Concept of maximum likelihood estimate (MLE) of a probability distribution parameter MLE of the survival function Common probability distributions and their analysis Analysis of exponential distribution as a survival function Analysis of Weibull distribution as a survival function Derivation of Gumbel distribution as a survival function from Weibull Non-parametric models including Kaplan-Meier (KM) estimator, a derivation of expression using MLE Fitting KM estimator with an example dataset, Python code and plotting curves Greenwood's formula and its derivation Models with covariates explaining The concept of time shift and the accelerated failure time (AFT) model Weibull-AFT model and derivation of parameters by MLE Proportional Hazard (PH) model Cox-PH model and Breslow's method Significance of covariates Selection of covariates The Python lifelines library is used for coding examples. By mapping theory to practical examples featuring datasets, this book is a hands-on tutorial as well as a handy reference.

Erscheint lt. Verlag	17.12.2021
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining
	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge
	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Software Entwicklung
	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Theorie / Studium
	Mathematik / Informatik ► Mathematik
ISBN-10	1-000-52067-6 / 1000520676
ISBN-13	978-1-000-52067-5 / 9781000520675

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