Математика - - 2 часть - Анализ выживаемости + конспект от YandexGPT

Математика - - 2 часть - Анализ выживаемости конспект от YandexGPT 00:07 Введение в регрессию выживаемости • Обсуждение функции риска и ее зависимости от времени и факторов, связанных с конкретным пациентом или заемщиком. • Разложение функции риска на две составляющие: базовую функцию и функцию, зависящую от конкретного пациента. 06:17 Примеры использования регрессии выживаемости • Пример использования регрессии выживаемости для оценки функции риска рецидивистов. • Обсуждение гипотезы пропорциональности рисков и ее влияния на функцию риска. 13:28 Применение регрессии выживаемости к данным • Загрузка датасета с данными о рецидивистах и их арестах. • Использование регрессии выживаемости для анализа влияния различных факторов на функцию риска. 20:30 Анализ данных • Рассматриваются данные о времени до ареста и предыдущих арестах. • Используются методы машинного обучения для определения влияния этих факторов на риск повторной посадки. 31:17 Интерпретация результатов • В логистической регрессии, отношение шансов показывает, во сколько раз риск увеличивается при увеличении соответствующего предиктора на единицу. • В данном случае, увеличение числа предыдущих арестов на единицу увеличивает риск повторной посадки на 10%. 39:07 Стандартная ошибка и доверительный интервал • Стандартная ошибка показывает, насколько точна оценка коэффициента. • Доверительный интервал определяется как значение параметра плюс-минус стандартная ошибка. • Важно понимать, что нижняя и верхняя границы доверительного интервала могут быть неравными. 43:26 Доверительные интервалы и их использование • Обсуждение важности учета доверительной вероятности при определении доверительного интервала. • Упоминается, что доверительный интервал может быть симметричным или несимметричным в зависимости от задачи. 54:01 Применение доверительных интервалов • Пример использования доверительных интервалов для предсказания вероятности выживания рецидивистов. • Обсуждение того, как функция выживаемости может быть использована для предсказания вероятности остаться на воле с течением времени. 01:00:33 База данных пациентов с хроническими заболеваниями вен • Упоминание о базе данных пациентов с хроническими заболеваниями вен, собранной из нескольких клиник. • Обсуждение гипотезы о том, что женщины более подвержены варикозному расширению вен нижних конечностей из-за беременности. Весь плейлист: