生物统计学 + 关注 已关注

该课程将介绍一些实验数据处理的标准非参数统计过程， 比如单样本，两样本和多样本秩检验和他们的功效计算，也介绍拟合优度检验，列联表检验和相关性检验方法。同时，还介绍一些现代非参数统计方法：比如非参数密度估计和非参数回归，函数型数据分析等等。该课程比较这些统计方法背后的理论分析，包括U-统计量，功效函数和渐近相对效率都有介绍。 同时，应用也没有被忽视，也介绍了一些实际应用比如基因集合分析等等。

多元统计分析是进行科学研究的一项重要工具，在自然科学、社会科学等方面有广泛的应用。多元分析研究的是多个变量的统计总体，这使它能够一次性处理多个变量的庞杂数据，而不需考虑异度量的问题。通过本课程的学习，使学生系统地了解多元统计分析的基本概念和基本原理，掌握一些常用的多元统计思想和统计方法，学会处理常见的多元统计问题。

生物信息学课程从生物学意义、模型建立、算法原理、统计检验等方面介绍生物信息学的基本原理与常用工具。希望学生能够了解针对不同生物学问题的生物信息学方法背后的基本假设、能回答的问题及其局限性。主要内容包括：（1）概论；（2）序列的采集和存储；（3）序列比对；（4）生物序列数据库信息检索；（5）生物统计与概率分析基础；（6）序列模式识别；（7）分子进化与系统发育分析；（8）基因组分析及基因预测；（9）RNA生物信息学；（10）蛋白质结构分析及预测；（11）基因芯片数据分析；（12）生物分子网络。理论讲授的同时，本课程将安排学生做上机练习（包括数据库检索及构建进化树等）。

流行病学是研究特定人群中疾病、健康状况的分布及其决定因素，并研究防治疾病及促进健康的策略和措施的科学

本课程采用概率论与随机过程等数学方法研究信息的测度、信道容量以及信源与信道编码等理论问题；主要目的是让学生了解仙农信息论的基本内容，掌握其中的基本公式和和基本运算，培养利用信息论的基本原理分析和解决实际问题的能力，为进一步学习通信和信息以及其他相关领域的高深技术奠定良好的理论基础。

卫生统计学是以医学，特别是预防医学的理论为指导，用统计学原理和方法研究医学，侧重预防医学中数据的搜集、整理与分析的一门应用性学科，它是公共卫生工作者必不可少的工具。在学习本课程时，应注意掌握卫生统计学的基本理论、基本知识、基本方法及基本技能，掌握调查设计及实验设计的原则与内容，掌握医学人口统计、疾病统计等常用统计指标，并用之评价人群健康状况，为卫生决策提供统计信息。

生物统计是用数理统计的原理和方法，分析和解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律性。主要内容包括1. 经典生物统计方法2. 高维生物数据分析方法3. 高通量测序数据分析方法简介。

随机过程所涉及的理论和方法在现代科技诸多领域，例如物理、化学、生物、通信、机电、自动化、地震、海洋及经济等学科中均有广泛应用。本课程从工程应用的角度讨论随机过程（随机信号）的基本理论、基本分析方法及应用。通过本课程的学习，使学生掌握随机过程的统计特性描述方法，平稳随机过程的统计分析，马尔可夫链的基本理论和应用方法，随机过程通过线性系统的分析，典型随机过程等。

时间序列分析是推断统计学的一个重要分支，是利用随机数学的方法分析随时间变化的随机数据序列的统计规律性，其内容包括构建模型、参数估计及最佳预测与控制等。时间序列分析在经济学、社会科学领域以及自然科学领域均得到了十分广泛的应用。随着计算机技术的发展与普及，时间序列分析将日益发挥更加重要的作用。学好时间序列分析已成为对统计学专业本科生的基本要求，同时也将为学生后续的学习与实践打下重要的方法论基础。