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生存分析：非参数、半参数及参数模型详解

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简介：
本书深入浅出地讲解了生存分析中的非参数、半参数和参数模型，适合统计学研究者与生物医学领域的科研人员阅读参考。 本笔记本演示了生存分析的基础知识，这是一种使用Python来分析事件发生时间数据的方法。该教程分为六个部分： 1. 生存分析及其在本笔记本中使用的数据的简要介绍。 2. 非参数方法：包括Kaplan-Meier曲线和用于比较两组或更多组的对数秩检验统计。 3. 半参数方法：涵盖Cox比例风险模型、Schoenfeld残差以及对数-对数图的应用。 4. 参数方法：介绍指数（加速故障时间（AFT）与比例风险（PH）、威布尔分布（AFT和PH）、Gompertz分布、逻辑对数分布（比例赔率PO）、正态对数分布(AFT)及广义伽马模型(AFT)等模型。 5. 构建第4节中所讨论的生存预测模型的置信区间。 每个部分都详细介绍了相关的统计方法和其在Python中的实现，为数据分析提供了实用工具。

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  • 生存分析：非参数、半参数及参数模型详解
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    本书深入浅出地讲解了生存分析中的非参数、半参数和参数模型，适合统计学研究者与生物医学领域的科研人员阅读参考。 本笔记本演示了生存分析的基础知识，这是一种使用Python来分析事件发生时间数据的方法。该教程分为六个部分： 1. 生存分析及其在本笔记本中使用的数据的简要介绍。 2. 非参数方法：包括Kaplan-Meier曲线和用于比较两组或更多组的对数秩检验统计。 3. 半参数方法：涵盖Cox比例风险模型、Schoenfeld残差以及对数-对数图的应用。 4. 参数方法：介绍指数（加速故障时间（AFT）与比例风险（PH）、威布尔分布（AFT和PH）、Gompertz分布、逻辑对数分布（比例赔率PO）、正态对数分布(AFT)及广义伽马模型(AFT)等模型。 5. 构建第4节中所讨论的生存预测模型的置信区间。 每个部分都详细介绍了相关的统计方法和其在Python中的实现，为数据分析提供了实用工具。
     
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    《QEMU参数详解》是一份全面解析开源虚拟机软件QEMU各种配置选项和技术细节的指南，旨在帮助用户掌握其高级功能和优化技巧。 本段落档是QEMU的用户文档，详细介绍了使用QEMU仿真一个PC的相关参数，有助于理解虚拟机及其外设的工作原理。该文档是从HTML转换为PDF格式的，在需要时可以在QEMU网站上查看原版文档。