Аннотация
Дисциплина «Статистический анализ биомедицинских данных» призвана сформировать у слушателей целостную систему знаний о современных подходах статистического анализа биомедицинских данных и основ теории вероятностей, без знания которых овладение методами статистического анализа просто немыслимо. Знание основ математической статистики, уверенное и правильное применение ими знаний в данной области просто обязательно для биологов и медиков, очень часто на практике сталкивающихся с подобными задачами.
Что будет изучаться
Детализированная программа курса находится по ссылке. Программа включает семь разделов, на которые отводится 11 лекций (по 2 академических часа) и 7 практических занятий (по 4 академических часа). Успешное овладение дисциплиной предполагает также самостоятельную работу. Разделы курса:
- Основные положения теории вероятностей. Функция распределения вероятности и функция плотности вероятности. Центральная предельная теорема. Закон больших чисел.
- Основная терминология статистики. Описательная статистика. Графическое представление данных. Нормировка и стандартизация данных.
- Оценка параметров и проверка гипотез. Точечные оценки параметров, доверительные интервалы для выборочного среднего и дисперсии. Проверка гипотезы о равенстве средних значениях двух популяций (t-критерий), парный t-критерий, гипотеза о равенстве дисперсий двух популяций (F-тест). Статистические критерии. Непараметрические тесты.
- Дисперсионный анализ.
- Мера связи между двумя переменными. Коэффициент корреляции. Корреляционный анализ. Коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена. Ранговая корреляция.
- Линейная и нелинейная регрессия. Метод наименьших квадратов.
- Моделирование дискретных и непрерывных псевдослучайных величин.
Требования к слушателям
Специальных требований к слушателям не предъявляется, но для успешного овладения дисциплиной слушатели должны знать основы высшей математики. Слушатели курса должны изучить учебные дисциплины:
Обучающие материалы курса
- Авторские лекции
- Лабораторные работы, сопровождаемые авторскими методическими указаниями к лабораторным работам (по вариантам)
- Электронные тесты по материалам курса (тестирование)
- Форум для обсуждения вопросов курса (онлайн ресурс)
- Консультации преподавателей курса (чаты и электронные сообщения)
В чем отличие курса от существующих аналогов?
Особенностью преподаваемой дисциплины является овладение приемами математической статистики не с использованием статистических пакетов и программы MS Excel, а с использованием практически безграничных возможностей языка и библиотек R.
Преподаватели
Гостевые лекторы
Приглашенный лектор, PhD, кандидат физико-математических наук, глава подразделения по биоинформатике Люксембургского института здоровья. Биоинформатик.
Телефон рабочий: +352 2697-03-85
E-mail: Petr.Nazarov@lih.lu
Зачисление на курс
Зачисление на курс проводится по итогам собеседования. Ключевым фактором отбора является собственная мотивация абитуриента. При этом следует отметить, что образовательная программа курса построена так, что от обучающегося на старте не требуются какие-то специальные знания в области математики и программирования. Тем не менее, пользовательские знания компьютерной техники, равно как и базовые математические знания, а также навыки программирования приветствуются.
Форма, место и время проведения
Программа обучения может быть реализована:
- очно аудиторно;
- с использованием информационно-коммуникационных технологий (удаленной конференц-связи типа Zoom);
- в смешанной форме (часть занятий – очно аудиторно, часть – с использованием информационно-коммуникационных технологий);
- on-line (с использованием видео лекций, видео руководств и заданий для самостоятельной работы; эта форма обучения находится в разработке).
Занятия могут проводится как в дневное, так и в вечернее время по согласованию со слушателями. Выбор формы обучения также согласуется с желаниями слушателей. Все формы проведения занятий включают, при необходимости, индивидуальные и групповые консультации, которые могут проходить как аудиторно, так и дистанционно.
Занятия проводятся на базе Государственного учреждения образования «Институт повышения квалификации и переподготовки в области технологий информатизации и управления» Белорусского государственного университета.
Место проведения курсов: Институт повышения квалификации и переподготовки БГУ, г. Минск, ул. Кальварийская, д. 9, ауд. 730.
Время проведения:
- дневная форма: максимум 5 дней в неделю – 8 академических часов в день (академический час – 40 минут) с 9:00 по 18:00. Оптимальным является 4 академических часа два-три раза в неделю. Точное время и количество занятий зависит от загруженности аудиторий и преподавателей.;
- вечерняя: 4 академических часа с 18 до 20-50 или с 19 до 21-50.
Условием зачисления на курс является заключение договора установленного образца.
Окончание курса
После успешного окончания каждого курса слушатели получают свидетельство о повышении квалификации государственного образца.
Контакты
Скакун Виктор Васильевич
Тел.: +375 17 326 7042
Email: skakun@bsu.by
Контакты института (по вопросам зачисления).
Эл. почта: Klimova@bsu.by
Тел.: 259-70-59
Адрес: г. Минск, ул. Кальварийская, д. 9, ауд. 826