生物统计学

• SPH BS 704：生物统计学概论本课程提供了生物统计学方法的概述，并为学生提供了执行，呈现和解释基本统计分析的技能。主题包括描述性数据的收集、分类和呈现；估计和假设检验的基本原理；方差分析；列联表分析；相关与回归分析；多元回归、逻辑回归和混杂的统计控制；样本量和功率考虑；生存分析。特别关注的是识别和解释统计程序的能力，从目前的文献文章。学生将使用R统计软件包分析公共卫生相关数据。*不能与SPH ph717一起计入学分
• sphbs 722：临床试验的设计和实施澳门威尼斯人注册网站研究生先决条件：（SPHPH717）或澳门威尼斯人注册网站同意。-本课程涵盖临床试验的发展、实施和解释。适用于任何部门的选矿厂。主题包括原则和实践特征，如实验设计的选择、对照的选择、样本量的确定、随机化方法、不良事件监测、澳门威尼斯人注册网站研究伦理、知情同意、数据管理和统计分析问题。学生在本学期撰写一份临床试验方案。
• SPH BS 723：统计计算毕业生入门先决条件：SPH PH 717或SPH BS 704或SPH BS 700或SPH BS 800；或导师同意。不能与SPH PH 760或BS 730一起获得学分本课程向学生介绍统计计算，重点是SAS包。重点是操作数据集和基本的统计程序，如t检验，卡方检验，相关性和回归。审查适当使用这些统计程序的基本条件。完成本课程后，学生将能够使用SAS：读取原始数据文件和SAS数据集，子集数据，创建SAS变量，重新编码数据值，分析数据并使用上述统计方法总结结果。本课程包括实践练习和项目，旨在促进对课程中涵盖的所有主题的理解。学生使用波士顿大学医学中心提供的设备和软件。本课程是下列SPH课程的先决条件：BS805， BS820, BS821, BS851, BS852， BS853和BS858。
• SPHBS 728：公共卫生监测，一种基于方法的方法毕业生先决条件：（SPHBS723或SPHBS730）澳门威尼斯人注册网站同意- Thacker写道，“监测是公共卫生实践的基石。”本课程将介绍监测，并探讨其与生物统计学和公共卫生实践的联系。主题将包括复杂的调查设计、加权抽样、捕获-再捕获方法、时间序列分析和基本空间分析。学生将学习可用的监测数据，如何分析这些数据，以及如何撰写他们的发现。这门课有流行病学集中学分。
• SPHBS 730: R入门：统计计算软件澳门威尼斯人注册网站研究生先决条件：（SPHPH717或SPHBS704或SPHBS700或SPHBS800）或澳门威尼斯人注册网站同意。-学生将学习如何使用公共领域和免费的统计软件R进行统计分析。许多公共，私人和国际组织使用R进行分析，因此使用R的经验是一个很好的技能，可以增加一个人的证书。R提供了灵活性，从为简单任务编写代码（例如使用R作为计算器）到使用前沿统计方法和模型实现复杂分析都很容易。此外，R语言还为处理数据提供了丰富的环境，特别是统计建模、图形化和数据可视化。本课程将强调数据操作和基本统计分析，包括探索性数据分析、经典统计检验、分类数据分析和回归。学生将能够为数据或问题确定适当的统计方法，并使用R环境进行自己的分析。这门以实践和项目为基础的课程将使学生能够发展使用R来解决统计问题的技能。R可以作为SAS （BS723）的替代或补充。R兼容Apple OS、Windows和Unix环境。
• SPH bs750：定量数据管理毕业生先决条件：SPH BS723或澳门威尼斯人注册网站同意-任何数据分析只与它所基于的数据一样好。本课程将重点介绍高质量数据的重要性和有效数据管理所需的技能，包括收集、清理、审计和合并。学生将有数据集的实践经验。将提供一些例子，说明什么可能出错，以及澳门威尼斯人注册网站研究如何因质量差的数据而复杂化或产生错误的结果。
• SPH BS 755：线性模型
  毕业先决条件：（CASMA214 & CASMA242 & CASMA581）或导师同意。- *澳门威尼斯人注册线性模型的后入门课程。涵盖的主题包括简单和多元线性回归、多项式或因子回归、方差分析、加权和广义最小二乘、转换、回归诊断、变量选择和线性模型的扩展。从2023年秋季开始，本课程将在以下BU中心区域完成单个单元：定量推理II，团队合作/协作。
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  • 定量推理II
  • 团队合作/协作
• SPH BS 800：加速统计训练毕业生先决条件：一年的大学水平微积分，包括多变量微积分，线性代数涵盖矩阵运算，矩阵函数和奇异值分解。-本课程为应用生物统计学硕士课程设计，涵盖描述性统计和探索性数据分析的概念，流行病学澳门威尼斯人注册网站研究中的关联测量，概率，统计推断和R和SAS中的计算。它的目的是使学生具备足够的概率，统计和计算背景，进入800级课程，并在一年内完成硕士课程。本课程将于秋季学期前两周开课，包括为期10天的模块。模块通常从上午10点运行到下午5点，结合传统的讲座（上午10点到下午12点），一个实践环节，学生将通过练习来实践课堂上学到的概念（下午1点到下午2点30分），以及一个计算机实验室（下午3点到下午5点），学生将学习R和SAS的基础计算，并将课堂上学到的概念应用到实际数据中。允许学生放弃这门课程是在应用生物统计学硕士项目主任的自由裁量权。
• SPH BS 803：生物统计学家的统计编程毕业生先决条件：（（SPH PH 717或SPH BS 704）和BS723）或SPH BS 800；或导师同意。-本课程将重点介绍生物统计学中高级计算应用所需的技能。学生将学习统计编程和方法，如循环、函数、宏以及SAS和r中的数据可视化技术。此外，课程还将介绍Linux和Python的基本统计编程。实验课程还将为学生提供基本的计算技能，以便参加更高级的统计课程，如BS830和BS857。
• SPHBS 805：中级统计计算和应用回归分析毕业生先决条件：（SPHBS723）导师同意。不建议同时使用BS805和BS852。*不能与SPH BS 806一起获得学分-本课程是BS723的续集。重点放在使用SAS统计计算机包的中级编程来执行使用统计模型的分析，重点是线性模型。计算主题包括高级数据文件操作、连接和合并数据集、使用日期变量、数组和do-loop编程以及宏构造。统计主题包括方差和协方差分析、多元线性回归、主成分和因子分析、相关数据的线性模型和统计能力。包括必要的实验部分。
• SPH BS 806：生物统计学家的多变量分析澳门威尼斯人注册网站研究生先决条件：一年的大学水平微积分，包括多变量微积分，线性代数涵盖矩阵运算，矩阵函数和奇异值分解。不能与BS 805一起记入学分。本课程将侧重于使用统计软件包有效进行数据分析所需的技能，主要是r。本课程将侧重于多元回归建模和多元分析，包括多向方差分析，多元线性回归，分类和回归树，自动模型搜索，模型拟合和诊断，以及多变量分析（PCA和聚类分析），特别强调在医学和公共卫生中的应用。
• SPHBS 807：在健康澳门威尼斯人注册网站研究中的应用因果推理毕业生先决条件：（SPHBS723或SPHBS730）和BS852或EP854或导师同意。本课程要求具有逻辑回归、生存分析、SAS或R排序的经验。- *这是一门高级统计学课程，侧重于因果推理方法在医学澳门威尼斯人注册网站研究中的应用。涵盖的主题包括反事实结果、因果图、中介分析、工具变量和处理时变混淆的方法。本课程包括讲座、电脑指令和阅读材料讨论。
• SPHBS 810：公共卫生与医学澳门威尼斯人注册网站研究的荟萃分析澳门威尼斯人注册网站研究生先决条件：（SPHBS723或SPHBS730）或导师同意。-荟萃分析是对澳门威尼斯人注册网站研究结果的统计分析，广泛用于公共卫生和医学澳门威尼斯人注册网站研究。通常，荟萃分析用于提供某一领域澳门威尼斯人注册网站研究的总结结果，但其他用途包括探索性分析，以发现对治疗反应最佳的受试者类型或发现影响结果的澳门威尼斯人注册网站研究水平因素。本课程将涵盖最常见的元分析方法的理论和应用，这些方法的结果的解释和限制，诊断程序，以及一些高级主题，重点是公共卫生应用。评分将基于作业、考试和项目。
• SPH BS 820：逻辑回归和生存分析毕业生先决条件：（SPHPH717）和BS723或BS852；本课程提供逻辑回归和生存数据分析的基本知识。涵盖了具有连续和分类预测因子的分类或时间到事件结果的回归建模。模型假设的检验，拟合优度，使用最大似然来确定估计和检验假设，使用描述性和诊断性图。使用SAS统计包进行分析。评分将基于作业和考试。
• SPHBS 821：分类数据分析毕业生先决条件：（SPHBS723或SPHBS730）或澳门威尼斯人注册网站同意。-本课程侧重于分类结果数据的统计分析。主题包括二项和泊松分布、逻辑和泊松回归、有序数据的非参数方法、平滑回归建模、相关分类结果数据的分析、聚类分析、缺失数据和样本量计算。本课程强调实际应用，广泛使用SAS和R编程语言。
• SPH BS 825：传染病流行病学高级方法澳门威尼斯人注册网站研究生先决条件：（SPHEP755）和BS730或BS723；本课程旨在向学生介绍传染病流行病学中使用的统计和数学方法。学生将能够评估和评价该领域的文献，能够选择在不同情况下使用的方法，在简单的情况下实施一些方法，我们将提供足够的背景阅读，学生可以进一步澳门威尼斯人注册网站研究特别感兴趣的方法。这将是一个实践性的课程，包括课堂讨论，计算机实验室课程和澳门威尼斯人注册传染病流行病学中一个有争议的话题的课堂辩论。
• SPH BS 831：基因组学数据挖掘与统计具备基本统计学技术（SPHBS704或SPHPH717或同等）和使用R （SPHBS730或同等）的基本统计计算技能或澳门威尼斯人注册网站同意-本课程的目标是让学生在设计和分析来自微阵列和高通量测序实验的“组学”数据方面有一个很好的理解和实践技能，包括数据收集和管理。用于识别在不同生物学条件下具有差异表达的基因的统计技术，用于分子分类的预后和诊断模型的开发，以及基于其分子谱确定新的疾病分类。这些主题将使用真实的例子，广泛记录的实践工作，课堂讨论和批判性阅读来教授。学生将被要求在作业和期末专题中分析真实的基因表达数据集。可重复性澳门威尼斯人注册网站研究的原则将被强调，学生将熟练使用统计语言R（期望进入课堂的学生具有高级初学者语言知识）和相关软件包（包括Bioconductor），并使用R markdown（和/或电子笔记本）对分析报告进行修订。
• SPHBS 835：应用中级生物统计学澳门威尼斯人注册网站研究生先决条件：（SPHBS723或SPHBS730）或导师同意*不能与SPHBS 852一起计入学分-鼓励对统计编程有浓厚兴趣和强大数学背景的学生参加BS805和BS852而不是BS835，因为学生不能同时参加BS835和BS852学分。本课程涵盖流行病学和公共卫生澳门威尼斯人注册网站研究中常用的中级统计方法。本课程以应用为重点，强调理解这些方法所解决的澳门威尼斯人注册网站研究问题，这些分析所依赖的关键假设，以及结果的呈现和解释。学生将使用SAS或R统计软件包进行分析。主题包括多变量回归模型的连续，二进制，生存和纵向结果数据，分层和匹配分析的流行病学数据，和生存数据的分析。本课程将为学生提供中级生物统计分析和生物统计软件使用的训练。
• SPHBS 845: R中的数据科学和统计建模澳门威尼斯人注册网站研究生先决条件：（SPHBS730）或澳门威尼斯人注册网站同意。-本课程涵盖了使用R的现代统计方法的应用，R是一个免费的开源统计计算包，具有强大而直观的图形工具。R比其他包更积极地开发新方法。我们将首先回顾R中的数据操作和编程，然后介绍R中的理论和应用，例如线性和平滑回归，生存分析，混合效应模型，基于树的方法，多变量分析，引导带和排列。
• SPH BS 849：贝叶斯建模生物医学澳门威尼斯人注册网站研究与公共卫生毕业生先决条件：至少一门统计学课程，涵盖概率和统计推断，线性和逻辑回归的原理。r的知识-本课程的目的是介绍各种数据分析应用中的贝叶斯建模技术，包括假设和数据驱动建模。本课程将通过简单的统计模型概述贝叶斯原理，这些模型将用于介绍边际和条件独立、图形建模和随机计算的概念。本课程将继续介绍在观察性澳门威尼斯人注册网站研究中用于估计几率和风险的高级贝叶斯方法、多元回归模型、loglinear和logistic回归、层次模型、潜类建模（包括隐马尔可夫模型）以及在基于模型的聚类中的应用。将包括遗传学、基因组学和观察性澳门威尼斯人注册网站研究的应用。这些主题将通过真实案例、课堂讨论和批判性阅读来教授。学生将被要求在作业和期末论文中分析真实的数据集。