研究 我的主要研究兴趣是统计方法及其在不同领域的应用。我首先开发了稳健的估计和推断方法,以应用于经济学(福利分析、风险分析)和心理学(心理测量)。我还对计算统计学感兴趣,并开发了复杂模型(潜在依赖结构、缺失数据)、时间序列(信号处理)和高维模型选择的估计方法。我的出版物通常与以前的博士生或其他大学的学术研究人员和/或方法统计领域之外的研究人员合作撰写。我总共发表了 8 本书的章节、5 本论文集、1 本书和 40 篇同行评议期刊文章(30 篇在 Scimago 期刊排名中排名第一),其中 11 篇发表在统计学的四种主流期刊之一,2 篇发表在经济学的五种主流期刊之一。
薪水£33,595 PA您是否渴望使用定量技能来解决动物和植物健康方面的实际问题?Bioss(苏格兰生物学和统计)正在寻找创新和积极进取的早期职业统计学家,以加入我们成长中的动态团队。这是一个在刺激性,支持性的环境中促进您职业生涯的绝佳机会,在一个健康中发展研究概况,同时致力于提高粮食安全。生物学和统计学苏格兰(BIOSS)寻求一位定量的科学家,他想开发个人研究概况并将统计方法应用于食品和农业科学中的问题。您将在开发和应用最先进的统计方法来解决动物和植物健康问题方面发挥关键作用。您将加入Epic联盟(https://www.epicscotland.org/),该公司是苏格兰政府资助的专业知识中心,以建议控制动物疾病暴发。在Epic和其他项目中,您将与英国领先研究机构的应用科学家紧密合作,并与BIOSS内外的其他定量专家进行互动。该职位是适当合格的统计学家或定量科学家的绝佳长期职业机会,提供了一条令人兴奋的途径,以建立您的统计经验和专业知识的组合,并发展在一个健康领域的跨学科工作的技能。,随着我们继续成为定量应用研究和咨询中心,您将有机会在BIOSS的支持环境中发展您的职业生涯。我们希望您建立个人研究组合,并专业发展;我们将在这些目标中为您提供支持。BIOSS有资格申请乌克里(Ukri)资金,我们将渴望成功的申请人为提案做出贡献。这是位于爱丁堡的Bioss的永久性帖子,灵活地从邓迪或阿伯丁的其他Bioss位置工作,或者在家里远程工作。BIOSS是Sefari(苏格兰环境,食品和农业研究机构)集体(https://sefari.scot/)的成员;我们在统计,数学建模和生物信息学方面的研究,咨询和培训方面享有国际声誉。 BIOSS提供了一个令人兴奋的工作环境,在苏格兰的4个地点有50多名员工和学生。 在BIOSS上,您将成为50多名员工和跨多个统计工作的学生和学生建模学科的学生的一部分,并在植物与作物科学,动物健康与福利,环境科学与生态学以及人类健康与营养中进行合作。 我们重视合作,创新以及团队成员的持续发展。 自2019年以来,我们已被授予人力资格的投资者,我们致力于促进多样性和包容性。 潜在的申请人可以与Giles Innocent博士联系(giles.innocent@bioss.ac.uk),以讨论此职位。BIOSS是Sefari(苏格兰环境,食品和农业研究机构)集体(https://sefari.scot/)的成员;我们在统计,数学建模和生物信息学方面的研究,咨询和培训方面享有国际声誉。BIOSS提供了一个令人兴奋的工作环境,在苏格兰的4个地点有50多名员工和学生。在BIOSS上,您将成为50多名员工和跨多个统计工作的学生和学生建模学科的学生的一部分,并在植物与作物科学,动物健康与福利,环境科学与生态学以及人类健康与营养中进行合作。我们重视合作,创新以及团队成员的持续发展。自2019年以来,我们已被授予人力资格的投资者,我们致力于促进多样性和包容性。潜在的申请人可以与Giles Innocent博士联系(giles.innocent@bioss.ac.uk),以讨论此职位。
o因果推理o总结数据:探索性数据分析,表和图形o概率概念和分布o假设测试和置信区间o p值和统计显着性o样本量和功率o线性和逻辑多变量回归分析o生存分析和Cox回归分析
结果:其中有67.2%的人使用胰岛素笔作为胰岛素方案,而37.8%的人使用胰岛素泵。连续葡萄糖监测(CGM)使用率为29.9%。低收入水平的家庭的CGM使用率为5%。糖基化血红蛋白A1 C(HBA1 C)与非工作母亲的儿童相比,有工作母亲的儿童水平更高(中位数为9.2%,而8%; P = .009)。与兄弟姐妹2个或更少的兄弟姐妹相比,具有3个或更多兄弟姐妹的病例的HBA1 C水平更高(中值8.7%vs. 8.1%; P = .044)。使用胰岛素笔和检查Fingererstick Blood Glucose(SMBG)的情况下,HBA1 C的中位数为8.7%。在使用胰岛素泵和SMBG的情况下,8.3%;在使用带有CGM的胰岛素笔的情况下,在7.6%的情况下,使用具有CGM的胰岛素泵(P = .003),为7.5%。
简介 人工智能发展迅速,融入现代生活的各个方面,并以其根本性的能力重塑行业。“人工智能”一词指的是机器模拟认知过程的能力,包括感知、学习、推理、解决问题和决策。人工智能变革力量的核心在于对统计方法和原则的强大依赖。统计数据在人工智能中发挥着关键作用,它帮助系统获取数据、做出明智的决策并在一定程度上预测结果。统计方法是各种关键人工智能技术的基础。机器学习是人工智能的一个子领域,在模型训练和验证方面,它在很大程度上依赖于统计方法。线性回归、决策树和神经网络等算法依靠统计原理来解释数据并得出预测模型。例如,在监督学习中,统计
4.1 课程设置 4.1.1 生物统计学课程 4.1.2 生物统计学核心课程 4.1.3 英语作为第二语言 4.1.4 公共卫生基础 – PUBH 700 4.2 LGS 课程要求 4.2.1 LGS 学分要求 4.2.2 LGS 道德培训和琼斯道德项目 4.2.3 助教培训和教学机会项目 (TATTO) 4.3 年度进度报告和个人发展计划 5 资格考试和学生表现 5.1 考试协调 5.2 资格考试委员会 5.3 学生表现 6 候选资格 6.1 程序 7 论文 7.1 论文委员会 7.2 论文提案 7.3 论文研究 7.3.1 学生演讲和休息日 7.4 论文完成时间表 7.5 论文文件和口头答辩 8. LGS 和 BIOS 具体政策 8.1 学术日历 8.2 注册 8.3 LGS 和 BIOS 学分要求 8.4 退课/加课 8.5 课程豁免 8.6 注册和授予学位
培训和咨询中心(TCC):TCC“是艾伯塔大学(University of Alberta)的统计学系的研究生,教职员工和员工的团队,其任务是向大学的研究社区提供统计支持和咨询,从而培养统计学理解,并提供研究生培训。”免费咨询。