کتاب **Synthetic Survival Control: یادگیری و پیاده‌سازی روش نوین برای تحلیل بقا و پاسخ به سوالات "چه زمانی-اگر"**
, ,

کتاب **Synthetic Survival Control: یادگیری و پیاده‌سازی روش نوین برای تحلیل بقا و پاسخ به سوالات “چه زمانی-اگر”**

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008697 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب **Synthetic Survival Control: یادگیری و پیاده‌سازی روش نوین برای تحلیل بقا و پاسخ به سوالات "چه زمانی-اگر"**

موضوع کلی: **آمار و داده‌کاوی در علوم پزشکی و اجتماعی**

موضوع میانی: **تحلیل بقا و استنتاج علّی در داده‌های مشاهده‌ای**

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر آمار و داده‌کاوی در علوم پزشکی و اجتماعی
  • 2. چالش‌های استنتاج علّی از داده‌های مشاهده‌ای
  • 3. چارچوب پیامدهای بالقوه (Potential Outcomes Framework)
  • 4. مفهوم علیت و همبستگی در تحقیقات
  • 5. سوگیری‌ها و مخدوش‌کننده‌ها در مطالعات مشاهده‌ای
  • 6. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا (Survival Analysis)
  • 7. مفاهیم اساسی: زمان تا رویداد و سانسورشدگی
  • 8. انواع سانسورشدگی: راست، چپ و بازه‌ای
  • 9. تابع بقا، تابع خطر و تابع خطر تجمعی
  • 10. برآوردگر کاپلان-مایر برای تابع بقا
  • 11. تفسیر نمودارهای کاپلان-مایر
  • 12. آزمون‌های مقایسه منحنی‌های بقا (مانند Log-Rank Test)
  • 13. رگرسیون کاکس برای خطرات متناسب (Cox Proportional Hazards Model)
  • 14. فرضیات مدل رگرسیون کاکس
  • 15. تفسیر نسبت خطر (Hazard Ratio) در مدل کاکس
  • 16. مدل‌های بقای پارامتری (مروری مختصر)
  • 17. متغیرهای کمکی وابسته به زمان در تحلیل بقا
  • 18. پردازش اولیه داده‌ها برای تحلیل بقا
  • 19. داده‌های گمشده در مطالعات بقا
  • 20. مدیریت رویدادهای رقیب (Competing Risks)
  • 21. مقدمه‌ای بر روش‌های شبه-آزمایشی
  • 22. چرا رگرسیون سنتی برای استنتاج علّی کافی نیست؟
  • 23. آشنایی با روش‌های تطبیق (Matching)
  • 24. تطبیق بر اساس نمره تمایل (Propensity Score Matching)
  • 25. نیاز به روش‌های نوین برای سوالات پیچیده‌تر
  • 26. مقدمه‌ای بر روش کنترل ترکیبی (SCM)
  • 27. مسئله اصلی: تخمین اثر مداخله بر یک واحد منفرد
  • 28. انتخاب استخر اهداکننده (Donor Pool) در SCM
  • 29. مفهوم وزن‌دهی در SCM
  • 30. ساخت واحد کنترل ترکیبی: فرمول‌بندی ریاضی
  • 31. توازن هم‌متغیرها در دوره پیش از مداخله
  • 32. متغیر پیامد در SCM سنتی
  • 33. تخمین اثر علّی با SCM
  • 34. استنتاج آماری در SCM: آزمون‌های تغییر مکان (Placebo Tests)
  • 35. آزمون‌های جایگشتی (Permutation Tests) برای اعتبار SCM
  • 36. فرضیات کلیدی روش کنترل ترکیبی
  • 37. محدودیت‌ها و چالش‌های SCM سنتی
  • 38. الزامات داده‌ای برای پیاده‌سازی SCM
  • 39. گام‌های عملی در اجرای SCM
  • 40. انتخاب بهینه طول دوره پیش از مداخله
  • 41. تحلیل حساسیت در SCM
  • 42. SCM برای چندین واحد تحت درمان (مروری)
  • 43. نرم‌افزارهای پیاده‌سازی SCM (R: `synth`, `SCtools`; Python: `PySynth`)
  • 44. مطالعه موردی: ارزیابی سیاست اقتصادی با SCM
  • 45. مرور کلی SCM و آمادگی برای بقا
  • 46. انگیزه: چرا SCM را برای پیامدهای بقا توسعه دهیم؟
  • 47. سوالات "چه زمانی-اگر" در استنتاج علّی
  • 48. فرمول‌بندی ریاضی مسئله "چه زمانی-اگر"
  • 49. چالش‌های اعمال مستقیم SCM بر داده‌های بقا
  • 50. تعریف "کنترل ترکیبی بقا" (Synthetic Survival Control)
  • 51. ایده اصلی: سنتز یک مسیر بقا
  • 52. انتخاب معیار پیامد برای سنتز (مثلاً احتمال بقا در زمان‌های مشخص)
  • 53. تعریف "درمان" در بافت بقا و زمان‌بندی آن
  • 54. نقش هم‌متغیرهای پایه در SSC
  • 55. دوره پیش از مداخله در کنترل ترکیبی بقا
  • 56. دوره پس از مداخله و پیگیری
  • 57. گام‌های ساخت کنترل ترکیبی بقا
  • 58. گام اول: آماده‌سازی داده‌ها برای سنتز بقا
  • 59. گام دوم: انتخاب استخر اهداکننده متناسب با پیامد بقا
  • 60. گام سوم: تعریف پیامدهای بقا در دوره پیش از مداخله (منحنی‌های KM)
  • 61. وزن‌دهی و بهینه‌سازی برای تطبیق منحنی‌های بقا
  • 62. تابع هدف برای کنترل ترکیبی بقا
  • 63. تطبیق بر روی احتمال بقا و هم‌متغیرها به طور همزمان
  • 64. تضمین توازن در طول نقاط زمانی مختلف
  • 65. تفسیر منحنی بقای ترکیبی
  • 66. تخمین اثر درمان بر بقا
  • 67. رویکرد تفاوت در منحنی‌ها (Difference-in-Curves)
  • 68. تفاوت در میانگین زمان بقای محدود (Restricted Mean Survival Time – RMST)
  • 69. استنتاج آماری برای کنترل ترکیبی بقا: آزمون‌های جایگشتی
  • 70. نمایش بصری نتایج: منحنی‌های بقای واقعی در برابر ترکیبی
  • 71. بررسی اثرات درمانی وابسته به زمان
  • 72. مقابله با زمان‌بندی‌های مختلف مداخله
  • 73. مفهوم "کنترل بقای شرطی"
  • 74. تعمیم به چندین واحد تحت درمان (تعدیل‌ها)
  • 75. فرضیات خاص روش کنترل ترکیبی بقا
  • 76. بررسی پایداری (Robustness Checks) برای SSC
  • 77. کاربرد SSC در سناریوهای "چه زمانی-اگر"
  • 78. مثال: بررسی اثر شروع دیرهنگام درمان
  • 79. مثال: مقایسه اثربخشی زمان‌های مختلف مداخله
  • 80. مدل‌سازی اثرات دینامیک درمان بر بقا
  • 81. گردش کار پیاده‌سازی عملی کنترل ترکیبی بقا
  • 82. ساختارهای داده‌ای مناسب برای SSC
  • 83. انتخاب نرم‌افزار و کتابخانه‌های مناسب (R, Python)
  • 84. پیاده‌سازی گام به گام در R/Python: بارگذاری داده‌ها
  • 85. پیاده‌سازی گام به گام در R/Python: پیش‌پردازش داده‌های بقا
  • 86. پیاده‌سازی گام به گام در R/Python: ایجاد استخر اهداکننده
  • 87. پیاده‌سازی گام به گام در R/Python: تعریف هم‌متغیرها و منحنی‌های بقا
  • 88. پیاده‌سازی گام به گام در R/Python: الگوریتم بهینه‌سازی
  • 89. پیاده‌سازی گام به گام در R/Python: ساخت کنترل ترکیبی بقا
  • 90. پیاده‌سازی گام به گام در R/Python: تخمین اثر درمان
  • 91. پیاده‌سازی گام به گام در R/Python: استنتاج (آزمون جایگشتی)
  • 92. تجسم و گزارش نتایج SSC
  • 93. مطالعه موردی 1: زمان‌بندی مداخله پزشکی (مثال واقعی)
  • 94. مطالعه موردی 2: ارزیابی سیاست اجتماعی با پیامدهای بقا
  • 95. تفسیر نتایج "چه زمانی-اگر" در چارچوب سیاست
  • 96. محدودیت‌ها و جهت‌گیری‌های آینده کنترل ترکیبی بقا
  • 97. مقایسه با سایر روش‌های علّی برای داده‌های بقا
  • 98. حساسیت به ترکیب استخر اهداکننده
  • 99. ملاحظات اخلاقی در استنتاج علّی برای علوم پزشکی و اجتماعی
  • 100. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب **Synthetic Survival Control: یادگیری و پیاده‌سازی روش نوین برای تحلیل بقا و پاسخ به سوالات “چه زمانی-اگر”**”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا