R ব্যবহার করে সারভাইভাল অ্যানালাইসিস এবং ইভেন্ট টাইম মডেলিং

কোনো ঘটনা ঘটতে কত সময় লাগে তা বোঝা চিকিৎসা, প্রকৌশল, অর্থ এবং সামাজিক বিজ্ঞানের মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা। আপনি এটিকে ডিউরেশন অ্যানালাইসিস, রিলায়েবিলিটি অ্যানালাইসিস বা ইভেন্ট-টাইম মডেলিং বলুন না কেন, সময়ের সাথে সাথে ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষমতা আধুনিক ডেটা পেশাদারদের জন্য অপরিহার্য। এই কোর্সটি R ব্যবহার করে সময়-স্ট্যাম্পযুক্ত তথ্য বিশ্লেষণ করার জন্য একটি কাঠামোগত পথ সরবরাহ করে, যা কাঁচা ডেটাকে কার্যকর পরিসংখ্যানগত অন্তর্দৃষ্টিতে পরিণত করে। আপনি মৌলিক পরিভাষা শেখা থেকে শুরু করে উন্নত মডেল প্রয়োগ পর্যন্ত যাবেন যা সেন্সরিং এবং বিভিন্ন সময় ব্যবধানের মতো সারভাইভাল ডেটার অনন্য চ্যালেঞ্জগুলি পরিচালনা করে। আপনি যা শিখবেন: - সেন্সরিং, হ্যাজার্ড রেট এবং সারভাইভাল ফাংশন সহ মূল ধারণাগুলি বুঝুন - সারভাইভাল সম্ভাবনার অনুমান এবং তুলনা করার জন্য Kaplan-Meier estimator প্রয়োগ করুন - গ্রুপগুলির মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য সনাক্ত করতে logrank পরীক্ষাগুলি সম্পাদন করুন - একাধিক কোভেরিয়েট সহ Cox প্রোপোরশনাল হ্যাজার্ডস মডেল তৈরি এবং ব্যাখ্যা করুন - ডিউরেশন ডেটার জন্য একটি আধুনিক মেশিন লার্নিং পদ্ধতি হিসাবে সারভাইভাল ট্রি প্রয়োগ করুন - lubridate প্যাকেজ ব্যবহার করে জটিল তারিখ-সময় তথ্য পরিষ্কার এবং প্রস্তুত করুন - মডেলের নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করতে অনুপস্থিত মান এবং আউটলায়ারগুলি সনাক্ত এবং পরিচালনা করুন কোর্সটি সারভাইভাল বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয় মৌলিক সংজ্ঞা এবং নির্দিষ্ট ডেটা স্ট্রাকচার দিয়ে শুরু হয়। আপনি তারপর নন-প্যারামেট্রিক এবং সেমি-প্যারামেট্রিক মডেলিংয়ের মাধ্যমে অগ্রসর হবেন এবং তারপরে সময়-থেকে-ঘটনা ডেটার জন্য উন্নত ডেটা প্রিপ্রসেসিং ওয়ার্কফ্লো এবং আধুনিক মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি অন্বেষণ করবেন। এই কোর্সটি পরিসংখ্যান বা ডেটা সায়েন্সে নতুনদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যাদের R সিনট্যাক্স সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা আছে কিন্তু ডিউরেশন এবং রিলায়েবিলিটি অ্যানালাইসিসে নতুন। সারভাইভাল মডেলিংয়ের পূর্ব অভিজ্ঞতা প্রয়োজন নেই। আজই বাস্তব-বিশ্বের ডিউরেশন সমস্যা সমাধানের জন্য শক্তিশালী সারভাইভাল মডেল তৈরি করা শুরু করুন।