好课推荐｜山东大学《复杂生物医学数据的统计分析方法》

《复杂生物医学数据的统计分析方法》课程立足于现实需求，从数据思维和生物医学研究实践入手，将数据和方法深度融合，做到统计方法从数据中来，又返回数据中去。

01

教师团队 

袁中尚

山东大学 公共卫生学院 教授

李秀君

山东大学 公共卫生学院 教授

刘  静

山东大学 公共卫生学院 副教授

孙秀彬

山东大学 公共卫生学院 讲师

刘  铱

山东大学 公共卫生学院 助理研究员

02

课程特色 

《复杂生物医学数据的统计分析方法》是“需求驱动”的一门医学专业研究生新兴前沿课程。正确领悟和理解高级统计分析方法原理是广大医学专业研究生的必备素质，更是其正确、合理应用相关统计方法进行复杂数据分析并进行结果解读的重要前提。

当今，生物医学研究进入大数据时代，生物医学技术的发展促进了复杂生物医学大数据的产生。然而，广大医学专业研究生缺乏统计分析思维和方法学训练，对复杂数据分析望而却步，当前一些相对成熟的高级统计分析方法，由于其理论复杂，导致缺乏数理背景的广大医学研究生难以理解和消化，成为研究生探索生物医学前沿领域的巨大障碍。本课程从数据思维和生物医学研究实践入手，融合数据科学思维模式，将复杂生物医学数据和高级统计分析方法原理深度融合，对深奥的数理统计理论，采取与生物医学数据相结合的方式加以讲解，最后统一到方法在数据分析过程中的实现。

该课程内容涵盖多中心纵向化数据，重复测量数据，时间序列分析，跨组学数据整合，贝叶斯统计简介等章节内容，各章节以复杂数据特点为主线，有机串联，形成整体。本课程面向医学各专业研究生。通过本课程的学习，学习者能将高级统计分析方法原理融入到复杂生物医学数据分析实践，培养数据科学思维、统计分析思维能力及其方法应用技能，既能帮助研究生完善科研方法的理论体系，又能紧密结合生物医学的前沿科研领域及方向，培养研究生的创新能力和实践能力，避免其因研究方法的不足而限制了研究方向。

《第四章 跨组学数据整合及TWAS分析》

“4.1 Transcriptome-wide Association Studies（TWAS）”在线课程截图

《第五章 贝叶斯统计》

“5.3.1先验分布的选取(一)”在线课程截图

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