课程链接: https://www.coursera.org/learn/survival-analysis-r-public-health
近年来，生存分析在公共卫生研究中变得尤为重要。若你希望掌握如何利用R语言进行生存分析，从数据预处理到模型应用，本课程《Survival Analysis in R for Public Health》绝对值得一试。课程由浅入深，涵盖了Kaplan-Meier曲线、log-rank检验、Cox比例风险模型及其扩展，帮助学员理解时间到事件数据的分析方法。课程内容丰富，实用性强，特别适合公共卫生专业人士、流行病学研究者以及希望提升数据分析能力的学者。通过实际案例演示，你将学会如何从零开始处理数据、构建模型，并对模型进行验证，确保分析的科学性和准确性。课程还特别强调模型假设的检验，帮助你避免常见的分析误区。无论是学术研究还是公共卫生实践，这门课程都能为你提供坚实的技能基础。强烈推荐给所有希望掌握生存分析的学习者！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/survival-analysis-r-public-health
课程链接: https://www.coursera.org/learn/survival-analysis-r-public-health
近年来，公共健康领域对生存分析的需求不断增加，这门由Coursera提供的《Survival Analysis in R for Public Health》课程，正是为希望深入理解和应用生存分析技术的学习者量身打造。课程内容丰富，从基础的生存分析概念到高级的Cox比例风险模型，逐步引导学员掌握核心技能。
课程亮点包括：
– 直观易懂的Kaplan-Meier生存曲线绘制及其在实际中的应用，帮助你理解“生存时间”和“ censored data”的关键概念。
– 深入讲解Cox回归模型，学习如何处理多变量预测，掌握风险比的计算和解释。
– 实战操作环节，利用真实的公共健康数据，进行模型拟合和假设检验，提升实际应用能力。
– 强调模型的合理性检验，如比例风险假设的验证，确保分析结果的可靠性。
这门课程适合公共卫生专业人士、流行病学研究者以及对生存分析感兴趣的统计学学生。不论你是刚入门还是希望提升实际操作能力，这门课程都能为你提供扎实的理论基础和丰富的实战经验。强烈推荐你加入，开启你的生命数据分析之旅！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/survival-analysis-r-public-health