বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ সম্পর্কে জানতে আমি একটি ভাল বই / টিউটোরিয়াল খুঁজছি। আর-তে টিকে থাকার বিশ্লেষণ করার বিষয়েও আমি আগ্রহী interested
উত্তর:
আমি পছন্দ করি:
প্রথমটি স্ট্র্যাডলিং থিয়োরি এবং মডেল বিল্ডিং ইস্যুগুলির একটি ভাল কাজ করে। এটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে আধা-প্যারামেট্রিক কৌশলগুলিতে ফোকাস করা হয় তবে প্যারামেট্রিক পদ্ধতিগুলির যুক্তিসঙ্গত কভারেজ রয়েছে। এটি আসলে কোনও আর বা অন্য কোড উদাহরণ সরবরাহ করে না, যদি এটি পরে থাকে what
দ্বিতীয়টি কক্স পিএইচ পাশের মডেলিংয়ের সাথে ভারী (শিরোনামটি ইঙ্গিত হতে পারে)। এটি আর-তে বেঁচে থাকার প্যাকেজটির লেখক এবং এর প্রচুর আর উদাহরণ এবং মিনি-কেস স্টাডি রয়েছে। আমি মনে করি উভয় বই একে অপরের পরিপূরক, তবে আমি শুরু করার জন্য প্রথমটি সুপারিশ করব।
আর এ শুরু করার দ্রুত উপায় হ'ল ডেভিড ডিয়েজের গাইড ।
খুব পরিষ্কার, সংক্ষিপ্ত এবং প্রয়োগিত পদ্ধতির জন্য, আমি বক্স-স্টেফেনমিয়ার এবং জোন্স দ্বারা ইভেন্ট হুস্ট্রি মডেলিংয়ের সুপারিশ করছি
পল ডি অ্যালিসনের "এস.এ.এস. এমনকি আপনি আর ব্যবহার করছেন, এমন সমান্তরালতা থাকবে যা কার্যকর প্রমাণ করতে পারে।
ডেভিড কোলেট। মেডিকেল রিসার্চে মডেলিং বেঁচে থাকা ডেটা , দ্বিতীয় সংস্করণ। চ্যাপম্যান অ্যান্ড হল / সিআরসি। 2003. আইএসবিএন 978-1584883258
সফ্টওয়্যার বিভাগ যদিও আর নয় এস এস এ ফোকাস করে।
আমি হোসমার এবং লেমেশো এবং মে থেকে শিখেছি , যা মূল বিষয়গুলি অন্তর্ভুক্ত করে। এটি আমাকে সত্যই সস্তা কপিটি খুঁজে পেতে সহায়তা করেছে ...
সমাজবিজ্ঞানের 761: সামাজিক গবেষণায় পরিসংখ্যানমূলক অ্যাপ্লিকেশনগুলির কোর্সের পৃষ্ঠাটি একবার দেখুন । ম্যাকমাস্টার বিশ্ববিদ্যালয়ের অধ্যাপক জন ফক্সের বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের কোর্স নোট পাশাপাশি একটি উদাহরণ আর স্ক্রিপ্ট এবং বেশ কয়েকটি ডেটা ফাইল রয়েছে ।
অন্য দৃষ্টিকোণের জন্য, ঝুঁকির পরিমাণ নির্ধারণের মডেলগুলি, 3 / e , অ্যাকিউরিয়াল পরীক্ষার 3 / এমএলসি স্ট্যান্ডার্ড পাঠ্যপুস্তক দেখুন । বইয়ের বেশিরভাগ অংশ, 3-10 অধ্যায়গুলি বেঁচে থাকার-উপার্জনের মডেলগুলি জুড়ে covers
আমি কক্স এবং ওকস দ্বারা "বেঁচে থাকার তথ্য বিশ্লেষণ" পেয়েছি (স্ট্যাটিস্টিকস এবং ফলিত সম্ভাব্যতা সম্পর্কে চ্যাপম্যান এবং হল মনোগ্রাফগুলি - খণ্ড 21) খুব পঠনযোগ্য এবং তথ্যবহুল হতে পেরেছি। আর-তে টিকে থাকার বিশ্লেষণের কোনও উপাদান নেই।
মেলিন্ডা মিলস দ্বারা নির্মিত সেভ পাবস বইটি উপস্থাপনের বেঁচে থাকা এবং ইভেন্ট ইতিহাস বিশ্লেষণ একটি আর ব্যবহারকারীদের আগ্রহের জন্য নির্মিত হয়েছে।
আমি আশ্চর্য হয়েছি যে এটির কথা কেউ উল্লেখ করেনি, তবে একটি বই রয়েছে যা আপনার স্পেসিফিকেশনের সাথে মেলে:
টেবিলম্যান এবং কিম। এস ব্যবহার করে বেঁচে থাকা বিশ্লেষণ । চ্যাপম্যান অ্যান্ড হল / সিআরসি।
ক্লেইন অ্যান্ড মোসবারবার্গার (2003) রচিত "বেঁচে থাকা বিশ্লেষণ, কৌশলগুলির জন্য সেন্সরড এবং কাটা কাটা ডেটা" বইটি সর্বদা 1 ম রেফারেন্স যা আমি বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ শিখতে, অনুশীলন করতে এবং গবেষণায় আগ্রহী তাদের জন্য সুপারিশ করব। এই বইটি সময়-প্রতি-ইভেন্টের তথ্য বিশ্লেষণ করার সময় আমাদের যে সমস্যার মুখোমুখি হবে তার বিস্তৃত আলোচনা সরবরাহ করে না, বিভিন্ন ধরণের উদাহরণ রয়েছে এবং দরকারী কৌশলগুলি আমরা উপরোক্ত সমস্যাগুলি থেকে উদ্ভূত "পক্ষপাত" সংশোধন করার জন্য আবেদন করতে পারি, তবে বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে সুন্দর অ্যাপ্লিকেশন এবং পদ্ধতিগুলির সামনের দরজায় আমাদের এগিয়ে নিয়ে যেতে প্রচুর ব্যবহারিক নোট এবং তাত্ত্বিক নোট প্রস্তুত করে।
আমি যে দ্বিতীয় বইয়ের সুপারিশ করব তা হ'ল ক্যালব্লেইশ অ্যান্ড প্রেন্টাইস (2002) এর "স্ট্যাটিস্টিকাল অ্যানালাইসিস অফ ব্যর্থতার সময় ডেটা" । উভয় অধ্যাপকই এই চ্যালেঞ্জিং ফিল্ডে মাস্টার, এবং এই বইটিতে তারা খুব স্পষ্ট পদ্ধতিতে তুচ্ছ-তুচ্ছ ধারণাগুলি বক্তৃতা দিয়েছেন এবং সেই সময়ে প্রচুর অত্যাধুনিক কৌশল অর্জন করেছেন, তাদের দিকনির্দেশনার সাথে আমরা ভালভাবে প্রস্তুত বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের প্রচুর বিশ্বে পদক্ষেপ।
যদি আমরা এই দুটি বইয়ের অধ্যয়নের জন্য মানসম্মত সময় ব্যয় করি তবে সেন্সরযুক্ত এবং / বা কাটা কাটা তথ্য বিশ্লেষণের জন্য আমরা প্রচুর মৌলিক এবং গভীর জ্ঞান অর্জন করতে পারি, যা আমরা যদি সত্যিকারের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্রায় সব জায়গাতেই সহজাতভাবে এই সমস্যাগুলি উপেক্ষা করি তবে গুরুতর পক্ষপাতমূলক সিদ্ধান্তের কারণ হতে পারে । পড়া ভোগ.
For survival analysis with R see Event History Analysis with R by Broström. With alot of R examples of survival analysis on historical demographic data.
Dirk F. Moore Applied Survival Analysis Using R