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高级生物统计学
( 25 模块 )

模块 #1
高级生物统计学简介
课程概述,生物统计学在医疗保健中的重要性以及基本统计概念的回顾

模块 #2
高级假设检验
假设检验,I 型和 II 型错误回顾以及多重检验校正介绍

模块 #3
非参数检验
非参数检验,Wilcoxon 秩和检验和 Kruskal-Wallis 检验简介

模块 #4
重采样方法
重采样方法,自举和置换检验简介

模块 #5
线性回归
简单和多元线性回归,残差分析和模型诊断的回顾

模块 #6
广义线性模型
广义线性模型,逻辑回归和泊松回归简介

模块 #7
生存分析
生存分析,Kaplan-Meier 估计量和 Cox 比例风险简介模型

模块 #8
事件时间数据
事件时间数据分析,审查和截断

模块 #9
纵向数据分析
纵向数据分析,混合效应模型和广义估计方程简介

模块 #10
非正态数据
非正态数据分析,变换和稳健方法

模块 #11
相关数据
相关数据,聚类数据和广义线性混合模型的分析

模块 #12
缺失数据
缺失数据简介,缺失类型和多重插补

模块 #13
元分析
元分析简介,固定和随机效应模型以及森林图

模块 #14
高维数据
高维数据简介,特征选择和降维技术

模块 #15
生物统计学中的机器学习
机器学习简介，监督和无监督学习以及模型评估

模块 #16
基因组学和蛋白质组学
基因组学和蛋白质组学,微阵列分析和 RNA 序列分析简介

模块 #17
流行病学和生物统计学
流行病学简介,研究设计和疾病频率测量

模块 #18
临床试验
临床试验简介,临床试验阶段和样本量计算

模块 #19
生物统计学中的伦理
生物统计学中的伦理考虑,知情同意和数据隐私

模块 #20
生物统计学中的计算工具
生物统计学中的计算工具简介,R,Python 和 SAS

模块 #21
生物统计学中的数据可视化
数据可视化简介,探索性数据分析和可视化最佳实践

模块 #22
统计计算
统计计算简介,模拟和蒙特卡罗方法

模块 #23
生物统计学中的大数据
大数据,数据仓库和分布式计算简介

模块 #24
生物统计学案例研究
生物统计学,应用和批判性思维的真实案例研究

模块 #25
课程总结与结论
规划高级生物统计学职业的下一步

语言学习助理
具有语音支持

你好！准备好开始了吗？让我们测试一下你的麦克风。

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