生物统计学(biostatistics)是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界随机现象规律及其科学决策的学科。本课程在药学专业背景下讲解高级生物统计学原理、方法和应用技能,既有传统的常用生物统计学方法,也涉及到在大数据和AI背景下一些前沿统计学方法。因此,本课程特别适合药学、中药学等专业研究生学习。本课程将高级生物统计学方法分为14个单元:绪论、药学研究设计基础、析因设计单元、重复测量设计分析单元、正交设计与分析单元、均匀设计与分析单元、多元统计分析基础、多重线性回归、主成分与因子分析单元、偏最小二乘回归分析单元、聚类分析单元、生存分析单元、机器学习单元、Bootstrap估计与Permutation检验。本课程为药学硕士研究生的必修课程,在研究生阶段第一学期开设,36学时。作为药学研究的一门必不可少的方法学课程,我们针对药学专业的特点,精心制作了近500分钟视频内容,讲解深入浅出,达到易学易懂易用。课件内容准备中精选案例和学习资料,在掌握一类方法的基本原理的基础上又有所拓展,了解前沿发展和应用,使学生通过专题学习可以掌握一类高级统计学方法的应用。
Overview
Syllabus
- 第0单元 课程导学
- 导学指引
- 教材与资料
- 第1单元 绪论
- 第1节 药学生物统计设计概述
- 第2节 药学生物统计方法概述
- 第2单元 药学研究设计基础
- 第1节 药学研究设计要素
- 第2节 药学研究设计原则
- 第3节 完全随机设计与区组设计
- 第3单元 析因设计
- 第1节 析因设计原理
- 第2节 析因设计案例分析
- 第4单元 重复测量设计
- 第1节 重复测量设计原理
- 第2节 重复测量设计案例分析
- 第5单元 正交设计
- 第1节 正交设计原理
- 第2节 正交设计统计分析
- 第6单元 均匀设计
- 第1节 均匀设计原理
- 第2节 均匀设计统计分析
- 第7单元 多元统计分析基础
- 第1节 多元统计分析常用统计量
- 第2节 距离与相似系数
- 第8单元 多重线性回归
- 第1节 多重线性回归简介
- 第2节 回归系数的估计
- 第3节 方程的假设检验
- 第4节 偏回归系数的假设检验
- 第5节 衡量回归模型的标准
- 第6节 逐步回归分析
- 第9单元 曲线拟合
- 第1节 曲线拟合基本原理
- 第2节 曲线拟合应用案例
- 第10单元 主成分分析
- 第1节 主成分分析的基本原理
- 第2节 主成分分析应用案例
- 第11单元 因子分析
- 第1节 因子分析的基本原理
- 第2节 探索性因子分析的分析步骤
- 第12单元 偏最小二乘回归
- 第1节 偏最小二乘回归原理
- 第2节 几种类型的偏最小二乘回归
- 第13单元 聚类分析
- 第1节 聚类分析基本原理
- 第2节 聚类分析应用
- 第14单元 生存分析
- 第1节 生存分析的基本概念
- 第2节 生存过程比较的时序检验
- 第3节 Cox比例风险回归模型
- 第15单元 机器学习
- 第1节 经典机器学习的范式与概念
- 第2节 机器学习的主要应用领域
- 第3节 R语言应用简介
- 第16单元 Bootstrap估计与Permutation检验
- 置换检验和自助法
- 期末考试
Taught by
Nanjing University of Chinese Medicine