JuliaStats/Survival.jl
Survival analysis in Julia
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
📊 Survival.jl: Phân tích sống tồn chuyên nghiệp bằng Julia
Gói Julia mạnh mẽ cho survival analysis với Kaplan-Meier, Nelson-Aalen và hồi quy Cox.
Survival.jl là một gói thư viện của dự án JuliaStats, cung cấp công cụ thực hiện phân tích sống tồn (survival analysis) trong ngôn ngữ Julia. Dự án hỗ trợ các phân tích thời gian đến sự kiện, áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực y học, khoa học xã hội và kỹ thuật thử nghiệm.
✨ Điểm nổi bật
- Time-to-event types: Hỗ trợ các kiểu dữ liệu thời gian đến sự kiện.
- Kaplan-Meier survival: Ước lượng hàm số sống tồn phi tham số.
- Nelson-Aalen cumulative hazard: Tính toán nguy cơ tích lũy phi tham số.
- Cox proportional hazards regression: Hồi quy Cox cho mô hình nguy cơ đương tương.
💡 Vì sao đáng chú ý
Survival.jl tích hợp đầy đủ các phương pháp cơ bản trong phân tích sống tồn, phù hợp cho nghiên cứu y học và dữ liệu thời gian. Với sự hỗ trợ từ JuliaStats, gói cung cấp hiệu suất tính toán cao và tích hợp tốt với hệ sinh thái Julia.
#SurvivalAnalysis #Julia #Statistics #KaplanMeier #CoxRegression #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
SurvSHAP(t): Time-dependent explanations of machine learning survival models
COX Proportional risk model and survival analysis implemented by tensorflow.
Multi-language suite for high-performance solvers of differential equations and scientific machine learning (SciML) components. Ordinary differential equations (ODEs), stochastic differential equations (SDEs), delay differential equations (DDEs), differential-algebraic equations (DAEs), and more in Julia.
Modeling language for Mathematical Optimization (linear, mixed-integer, conic, semidefinite, nonlinear)