Statistiche e R | La rete universitaria

Descrizione

Impareremo le basi dell'inferenza statistica per comprendere e calcolare i valori p e gli intervalli di confidenza, il tutto analizzando i dati con R. Forniamo esempi di programmazione R in un modo che aiuterà a stabilire la connessione tra concetti e implementazione. Le serie di problemi che richiedono la programmazione R verranno utilizzate per testare la comprensione e la capacità di implementare analisi dei dati di base. Utilizzeremo tecniche di visualizzazione per esplorare nuovi set di dati e determinare l'approccio più appropriato. Descriveremo tecniche statistiche robuste come alternative quando i dati non soddisfano le ipotesi richieste dagli approcci standard. Utilizzando gli script R per analizzare i dati, imparerai le basi per condurre ricerche riproducibili. Data la diversità del background educativo dei nostri studenti, abbiamo diviso la serie in sette parti. Puoi seguire l'intera serie o i singoli corsi che ti interessano. Se siete statistici dovreste considerare di saltare i primi due o tre corsi, allo stesso modo, se siete biologi dovreste considerare di saltare alcune lezioni introduttive di biologia. Tieni presente che le statistiche e gli aspetti di programmazione della classe aumentano di difficoltà in tempi relativamente brevi nei primi tre corsi. Nel terzo corso verranno insegnati concetti statistici avanzati come i modelli gerarchici e nel quarto competenze avanzate di ingegneria del software, come il calcolo parallelo e concetti di ricerca riproducibile. Questi corsi costituiscono 2 XSeries e sono di autoapprendimento: PH525.1x: Statistica e R per le scienze della vita PH525.2x: Introduzione ai modelli lineari e all'algebra delle matrici PH525.3x: Inferenza statistica e modellazione per esperimenti ad alto rendimento PH525.4x : Analisi dei dati ad alta dimensione PH525.5x: Introduzione al bioconduttore: annotazione e analisi di genomi e test genomici PH525.6x: Calcolo ad alte prestazioni per genomica riproducibile PH525.7x: Casi di studio nella genomica funzionale Questa classe è stata supportata in parte dall'NIH concedere R25GM114818.