統計とR

説明

R でデータを分析しながら、p 値と信頼区間を理解して計算するための統計的推論の基礎を学びます。概念と実装を結びつけるのに役立つ方法で R プログラミングの例を提供します。 R プログラミングを必要とする問題セットは、基本的なデータ分析の理解と実装能力をテストするために使用されます。視覚化技術を使用して新しいデータセットを調査し、最も適切なアプローチを決定します。データが標準的なアプローチで必要な仮定に適合しない場合の代替手段として、堅牢な統計手法について説明します。 R スクリプトを使用してデータを分析することで、再現可能な研究を実施するための基本を学びます。学生の学歴の多様性を考慮して、シリーズを 2 つのパートに分けました。シリーズ全体を受講することも、興味のある個別のコースを受講することもできます。あなたが統計学者であれば、最初の 525.1 ～ 525.2 つのコースをスキップすることを検討する必要があります。同様に、生物学者であれば、生物学の入門講義の一部をスキップすることを検討する必要があります。クラスの統計とプログラミングの側面は、最初の 525.3 つのコースを通じて比較的早く難易度が上がることに注意してください。 525.4 番目のコースでは階層モデルなどの高度な統計概念を教え、525.5 番目のコースでは並列コンピューティングや再現可能な研究概念などの高度なソフトウェアエンジニアリングスキルを教えます。これらのコースは 525.6 つの XSeries を構成し、自習形式です: PH525.7x: ライフサイエンスのための統計と R PH25x: 線形モデルと行列代数の概要 PH114818x: 高スループット実験のための統計的推論とモデリング PHXNUMXx : 高次元データ解析 PHXNUMXx: バイオコンダクター入門: ゲノムおよびゲノムアッセイのアノテーションと解析 PHXNUMXx: 再現可能なゲノミクスのための高性能コンピューティング PHXNUMXx: 機能的ゲノミクスのケーススタディこのクラスは NIH の一部支援を受けました。許可 RXNUMXGMXNUMX。