nav[aria-label="Primary Navigation"] { padding: 0; & ul { list-style: none; width: 100%; display: flex; flex-direction: row; justify-content: start; align-items: start; gap: 30px; padding: 0; & li { margin: 0; } & ul li { list-style: none; } } }

809962_zh-TW

liliconcom · 2025-05-19T17:52:24+00:00

分析存活數據了解如何： * 了解存活分析為何有用 * 使用醫療數據透過壽命分佈和生存平台進行生存分析 * 檢查 Kaplan-Meier 估計值並透過分組變數比較存活率 * 運行參數生存模型，根據治療類型預測存活時間了解如何： * 創建醫學參數生存模型和 Cox 比例風險模型 * 比較模型，使用分佈刻畫器預測存活機率，使用分位數刻畫器確定中位數存活時間了解如何： * 確定客戶流失的驅動因素並預測預期的客戶保留時間資源： * 故障時間資料的統計分析（第二版）作者：約翰‧D‧卡爾布萊施 (John D. Kalbfleisch)、羅斯‧L‧普倫蒂斯 (Ross L. Prentice) 可靠度分析

liliconcom

分析存活數據

了解如何：

了解存活分析為何有用
使用醫療數據透過壽命分佈和生存平台進行生存分析
檢查 Kaplan-Meier 估計值並透過分組變數比較存活率
運行參數生存模型，根據治療類型預測存活時間

了解如何：

創建醫學參數生存模型和 Cox 比例風險模型
比較模型，使用分佈刻畫器預測存活機率，使用分位數刻畫器確定中位數存活時間

了解如何：

確定客戶流失的驅動因素並預測預期的客戶保留時間

資源：

故障時間資料的統計分析（第二版）作者：約翰‧D‧卡爾布萊施 (John D. Kalbfleisch)、羅斯‧L‧普倫蒂斯 (Ross L. Prentice)

可靠度分析

Comments

There are no comments yet