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公共衛生のためのRによる統計分析コースのレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/statistical-analysis-r-public-health こんにちは、皆さん!今回はCourseraで提供されている「公共衛生のためのRによる統計分析」コースについてレビューしたいと思います。このコースは、ロンドン大学インペリアル・カレッジが提供しており、公共衛生における統計の重要性を学ぶ絶好の機会です。 ### コース概要 このコースは、公共衛生のための統計の基礎を深く理解し、Rプログラミング言語を使ってデータ分析を行うためのスキルを磨くことを目的としています。コースでは以下のトピックが扱われています: – 初めての統計とデータ分析((https://www.coursera.org/learn/introduction-statistics-data-analysis-public-health)) – Rを使用した線形回帰((https://www.coursera.org/learn/linear-regression-r-public-health)) – Rを使用したロジスティック回帰((https://www.coursera.org/learn/logistic-regression-r-public-health)) – Rを使用した生存分析((https://www.coursera.org/learn/survival-analysis-r-public-health)) ### コースの強み このコースの魅力は、実践的なアプローチです。理論だけではなく、プログラミングを通じて実際のデータセットを使ってメソッドを学ぶことができます。また、インペリアル・カレッジの教授から学べるため、質の高い教育が受けられます。 ### おすすめする理由 公共衛生に関心がある方や、統計解析のスキルを高めたい方には強くおすすめします。特に、医療データの分析を行う職業の方には必須の知識と言えるでしょう。また、Rはデータサイエンスの分野で非常に人気があるため、そのスキルを習得することは将来的にも大変有用です。 このコースを受講して、あなたの統計的思考を向上させ、公共衛生の分野でのスキルを広げてみてはいかがでしょうか? Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/statistical-analysis-r-public-health

Coursera講座レビュー:専門モデル:時系列分析と生存分析

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/time-series-survival-analysis はじめに 最近、Courseraで「専門モデル:時系列分析と生存分析」という講座を受講しました。機械学習の重要なタスクを補完する追加のトピックを探求するこのコースは、予測や検閲データの分析に非常に役立ちます。実践的な内容も豊富で、自分のスキルを高めることができました。 講座の概要 このコースでは、データの時系列分析および生存分析についての技術を学びます。特に、時系列分析は予測への適合性が高く、回帰モデルと比較してその強みを発揮します。また、検閲データの解析方法についても学ぶことができました。 シラバスの内容 時系列分析の導入 最初に、時系列の主なコンポーネントと、正確なモデルを作成するための分解モデルの使い方を学びました。 定常性と時系列スムージング このモジュールでは、定常性の重要性と、非定常性を特定し解決する方法を学び、モデルの精度向上に役立つスムージングのテクニックも習得しました。 ARMAおよびARIMAモデル 移動平均モデルに関する理論を学び、ARMAモデルのコーディング練習をしました。さらに、SARMAやSARIMAモデルの使用にも触れました。 深層学習と生存分析の予測 このモジュールでは、深層学習と生存分析を用いた予測方法についても学びました。生存分析は、イベントの発生時間を分析するために広く使用されています。 まとめ 全体として、このコースは非常に充実しており、時間をかけてでも受講する価値があります。機械学習の理論と実践をバランス良く学びたい方にぜひおすすめしたい講座です。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/time-series-survival-analysis

医療予後のためのAIコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-prognosis 最近、Courseraで提供されている「AI for Medical Prognosis」コースを受講する機会がありました。このコースは、AIが医療の実践にどのように革命をもたらしているか、そしてそれをどのように活用して患者の未来の健康を予測するかに焦点を当てています。 コースでは、機械学習を用いた予後モデルの構築に取り組み、医療分野での具体的な問題に実践的な経験を積むことができます。特に心惹かれたのは、以下のような内容でした。 1. **線形予後モデル** – ロジスティック回帰を利用して線形予後モデルを構築し、コンコーダンス指数を使って評価します。特徴量の相互作用を追加することでモデルの精度を向上させる方法も学びます。 2. **木基盤モデルによる予後** – 決定木およびランダムフォレストを用いて病気のリスクを予測し、c-indexを使ってモデルの性能を評価します。また、欠損データがデータ分布に与える影響を理解し、補完を用いて性能を上げる技術も身につけます。 3. **生存モデルと時間の概念** – この週では、病気が発生する時間を考慮に入れたデータを扱います。柔軟なモデルを構築し、5年、7年、10年のリスクを予測する手法を学ぶことができます。 4. **線形モデルと木基盤モデルを使ったリスクモデルの構築** – 生存データを用いて、それぞれの患者の健康プロフィールに基づいたリスクスコアをカスタマイズする方法を学びます。時間とイベントを考慮に入れたコンコーダンス指数を使用してモデルの性能を評価します。 このコースは、医療データ分析における機械学習の具体的な応用を示しており、特に医療関連の分野で働いている方やキャリアを考えている方には非常に有益だと思います。AI技術が医療に与える影響について深く学べるだけでなく、実際に手を動かして経験を積むことができるため、非常にお勧めです。自己学習をされている方は是非受講してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-prognosis