BI493廣義線性模型-上海交通大學(xué)生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院_第1頁
BI493廣義線性模型-上海交通大學(xué)生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院_第2頁
BI493廣義線性模型-上海交通大學(xué)生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院_第3頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

廣義線性模型課程教學(xué)大綱課程基本信息(CourseInformation)課程代碼(CourseCode)BI493*學(xué)時(shí)(CreditHours32(*學(xué)分)2(Credits)*課程名稱(CourseTitle)廣義線性模型GeneralizedLinearModel*課程性質(zhì)(CourseType)專業(yè)選修課Elective授課對象(TargetAudience)生物信息學(xué)、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)或其他相關(guān)專業(yè)的本科學(xué)生Undergraduatesmajoredinbioinformatics/biostatistics*授課語言(LanguageofInstruction)中英雙語Chinese+English*開課院系(School)生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院SchoolofLifeSciencesandBiotechnology先修課程(Prerequisite)高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)Calculus,LinearAlgebra,Probability,Statistics授課教師(Instructor)ZuohengWang,ShuanggeMa,HaiqunLin(Yale),HuiLu,MaoyingWu(SJTU)課程網(wǎng)址(CourseWebpage)/course/bi493*課程簡介(Description本課程將介紹自然科學(xué)和社會科學(xué)領(lǐng)域中針對定量和定性數(shù)據(jù)的廣義線性回歸分析方法和技術(shù),例如針對定量數(shù)據(jù)的多元性性回歸、ANOVA和ANCOVA,針對二元分類數(shù)據(jù)的Logistic和Probit回歸模型,針對計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的泊松回歸模型和負(fù)二項(xiàng)回歸模型,針對生存數(shù)據(jù)的分段指數(shù)模型等等。課程將在似然估計(jì)理論的框架下展開。作為一門專業(yè)課,本課程要求學(xué)生在掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的同時(shí),能結(jié)合R語言等統(tǒng)計(jì)學(xué)語言,將學(xué)到的知識應(yīng)用于本學(xué)科的數(shù)據(jù)分析中。*課程簡介(DescriptionThiscoursewillcovertheclassicstatisticalmodelsfortheanalysisofquantitativeandqualitativedataencounteredinnaturalandsocialscienceinvestigation,inthecontextoflikelihoodtheory.Thestatisticalmethodsstudiedarethegenerallinearmodelsforquantitativeresponses(includingmultipleregression,ANOVAandANCOVA),binomialregressionmodelsforbinarydata(includinglogisticregressionandprobitmodels),modelsforcountdata(includingPoissonregressionandnegativebinomialmodels)andmodelsforsurvivaldata(PiecewiseexponentialmodelsfittedviaPoissonregression).AllofthesetechniquesarecoveredasspecialcasesoftheGeneralizedLinearModel,whichprovidesacentralunifyingstatisticalframeworkfortheentirecourse.課程教學(xué)大綱(coursesyllabus)*學(xué)習(xí)目標(biāo)(LearningOutcomes)似然估計(jì)理論與線性模型(Likelihoodtheoryandlinearmodels)(A5.2,A5.5.1)廣義線性基礎(chǔ)理論模型(Theoryofgeneralizedlinearmodels)(A5.2,A5.5.1)二元與分類數(shù)據(jù)分析(Analysisofbinaryandcategoricaldata)(A5.2,A5.5.1)

對數(shù)線性模型(Log-linearmodels)(A5.2,A5.5.1)擬似然估計(jì)理論(Quasi-likelihood)(A5.2,A5.5.1)生存數(shù)據(jù)的廣義線性模型(Modelsforsurvivaldata)(A5.2,A5.5.1)廣義線性模型的高階部分(Advancedtopics,includingestimationoflinkfunction,transformationmodel,etc.)(A5.2,A5.5.1)廣義線性模型的軟件分析(AnalysisofGLMsusingRandotherstatisticalsoftware)(A5.1,A5.2,A5.5.1)*教學(xué)內(nèi)容、進(jìn)度安排及要求(ClassSchedule&Requirements)教學(xué)內(nèi)容學(xué)時(shí)教學(xué)方式作業(yè)及要求基本要求考查方式第1講似然估計(jì)理論4授課7.1-7.13掌握MLE估計(jì)的常用優(yōu)化方法掌握常規(guī)概率模型的MLE方法作業(yè)第2講線性模型2授課上機(jī)3.1-3.2,3.4-3.11線性回歸的一般理論與參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)方法線性回歸模型的評價(jià)方法ANOVA與ANCOVA作業(yè)上機(jī)第3講廣義線性模型理論與方法初步4授課上機(jī)2.1-2.15廣義線性模型理論最大似然估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)方法不同類型的誤差與link函數(shù)作業(yè)上機(jī)第4講二元分類數(shù)據(jù)分析4授課上機(jī)4.1-4.30Logistic回歸Probit分析模型的參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)P瓦x擇模型的評價(jià)方法如ROC等作業(yè)期中考試2閉卷考試-前期介紹內(nèi)容的總結(jié)考試第5講對數(shù)線性模型4授課上機(jī)6.3-6.15應(yīng)用poisson回歸模型分析列聯(lián)表多項(xiàng)氏分布與泊松分布的關(guān)系3?針對異方差與過度分散計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的回歸模型4.零膨脹問題的處理上機(jī)作業(yè)第6講擬似然估計(jì)理論2授課9.1-9.10掌握如何在缺乏足夠信息建立似然函數(shù)的情況下進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷作業(yè)

的方法第7講生存數(shù)據(jù)的廣義線性模型4授課上機(jī)13.1-13.2風(fēng)險(xiǎn)與生存函數(shù)刪失與似然函數(shù)生存建模方法分段指數(shù)模型離散時(shí)間模型作業(yè)上機(jī)第8講廣義線性模型進(jìn)階4授課上機(jī)14.815.51?變換模型與連接函數(shù)的選擇縱向與聚類數(shù)據(jù)的廣義線性模型固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)多組、多層次數(shù)據(jù)的建模分析作業(yè)上機(jī)期末考試或大作業(yè)2考試大作業(yè)-掌握廣義線性模型的理論與方法大作業(yè)/考試*考核方式(Grading)平時(shí)作業(yè)(30%)+期中考試(40%)+期末考試(30%)Homework(30%)+Midterm(30%:2hoursin-class,close-book)+Final(30%:open-bookexam)*教材或參考資料(Textbooks&OtherMaterials)GeneralizedLinearModels(secondedition)byMcCullaghandNelder.Additionalreadingmaterials(scientificpapers)willbedistributedduringclass.其它(

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論