2019年R语言与高级医学统计学高清视频教程 33课

发布时间: 2019-08-27

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课程有哪些亮点:

临床医学科研工作者,其他医学相关科研人员,以及所有R语言和统计爱好者


课程特色

一篇优秀的科研论文,离不开对原始数据的深刻剖析和探索。如今的数据,无论是临床上的疾病数据,抑或是患者的基因数据,可以说是海量的,如何从海量的数据中提取有价值的信息,这是一个值得研究的问题。也正是基于这种考量,统计学在今天迎来了又一次的蓬勃发展。而医学统计学作为统计学中不可分割的一部分,在我们的医学科研中的地位越来越重要。

“医学方”在前期已经推出了两套关于R语言的视频教程,其一是关于R语言入门与数据清洗的,其二是关于R语言数据可视化的,中间似乎还缺点什么。所以,在经过精心筹备之后,“医学方”推出了《R语言与高级医学统计方法》系列教程,使R语言教程成为了一个完整的系统。

在本期的视频系列教程中,将主要关注于统计方法的基本原理及其在R语言中的实现。所涉及的统计方法,从线性回归到广义估计方程,无论是简单还是复杂,可以说都是衍生于医学科研中经常会碰到的一些问题。

学习了本门课程之后,您不仅可以了解这些看似高大上的统计学方法到底是怎么回事,本教程将对这些统计方法进行原理的讲解;更重要的是,你知道何时去使用它,知道如何在R语言中实现其统计分析。从此,统计方法问题不再成为你医学科研道路上的绊脚石。




课程目录介绍

课时1课程介绍22:02

课时2单因素方差分析29:23

课时3两因素方差分析12:43

课时4两两比较和协方差分析21:27

课时5多元方差分析与重复测量方差分析23:23

课时6线性回归及扩展33:12

课时7回归诊断25:46

课时8logistic回归13:40

课时9无序多分类logistic回归17:59

课时10有序多分类logistic回归14:50

课时11条件logistic回归11:39

课时12poisson回归28:38

课时13零膨胀回归模型15:32

课时14比率模型12:28

课时15probit回归12:01

课时16列联表数据分析I12:21

课时17多层列联表和有序列联表数据处理33:46

课时18多级数据分析21:22

课时19嵌套数据分析10:50

课时20删失数据回归14:03

课时21广义估计方程24:55

课时22竞争风险模型14:02

课时23结构方程模型24:51

课时24多项式回归15:41

课时25样条回归17:23

课时26广义加性模型14:07

课时27主成分分析25:57

课时28主成分分类与回归14:12

课时29对应分析14:52

课时30典型相关分析22:19

课时31判别分析22:28

课时32聚类分析15:37

课时33岭回归与lasso回归16:25





课程截图展示

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