XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBiostatistics
生物统计学要求的选项
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
生物统计学（BST）
BST 252 — 生物统计学高级主题（4 个单元）课程描述：从以下类别中选择生物统计学方法和模型：遗传学、生物信息学和基因组学；纵向或功能数据；临床试验和实验设计；环境数据分析；剂量反应、营养和毒理学；生存分析；观察性研究和流行病学；生物统计学中的计算机密集型或贝叶斯方法。先决条件：BST 222；BST 223。学习活动：讲座 3 小时，讨论/实验室 1 小时。重修学分：如果主题不同，经导师同意，可以重修。交叉列表：STA 252。评分模式：字母。
房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
生物统计学的博士后助理职位部门...
纽约市纽约市威尔·康奈尔医学的人口卫生科学系试图填补生物统计学部门的博士后助理职位。人口卫生科学系（https://hpr.weill.cornell.edu/）是威尔·康奈尔医学和纽约 - 普里斯比尔医院的旗舰人口健康研究部。该部门是多学科的，在各个领域具有大量的研究优势，包括生物统计学，流行病学，健康政策和经济学，健康数据分析，健康信息学，比较有效性和结果研究以及医疗保健交付科学。该部门是六个部门的故乡。生物统计学的划分是一支由尖端统计方法的开发，应用和教学来推进生物统计学领域的教师和研究人员的团队。我们的部门培养了一种卓越的奖学金，合作和教育文化，其使命是推动人口健康，临床成果和医疗服务提供有意义和变革性的进步。通过利用严格的生物统计学方法，我们旨在为预防疾病，诊断和治疗的策略提供信息，最终有助于改善各种社区的健康和福祉。职责和责任。该职位将由Wodan Ling博士指导，并由Fred Hutchinson癌症中心和Johns Hopkins University的首席研究人员共同审查。这项工作将涉及与生物学家和临床医生的方法论发展和合作。博士后合伙人将开发和应用统计，机器学习和AI方法，用于大规模，复杂和结构化的 - 组数据，包括微生物组数据，病毒群数据和空间基因组学数据，这些数据是从横断面和纵向研究收集的。示例包括 - 跨来源，多摩变数据集成，用于空间微生物组数据的个人级别和社区级关联分析，基于预测的推论的个人级别和社区级关联分析。我们寻求一个在统计，计算和机器学习方面具有强大背景的人，重点是 - 组数据分析。资格。
72755 UNC-CH生物统计局第75 Ann Prog。 ...
10：15-11：45 A.M。 会议6-小组讨论：临床试验中的职业教师共同组织者：Anastasia Ivanova，PhD和Richard Zink和Richard Zink，博士小组成员将描述他们在临床试验中的当前职位和职业道路，以及他们在UNC生物统计学培训的时间如何为他们的职业生涯有助于他们的职业生物培训。 Moderator: Richard Zink, PhD ('03 biostatistics) MS ('99 biostatistics) Panelists: Jennifer Clark, PhD ('13 biostatistics) Rakhi Kilaru, MS ('00 biostatistics) Sharon Murray, PhD ('90 biostatistics) MS ('86 biostatistics) Shane Rosanbalm, MS ('02 biostatistics) Chalmer Thomlinson，PhD（'22 Biostatistics）10：15-11：45 A.M。会议6-小组讨论：临床试验中的职业教师共同组织者：Anastasia Ivanova，PhD和Richard Zink和Richard Zink，博士小组成员将描述他们在临床试验中的当前职位和职业道路，以及他们在UNC生物统计学培训的时间如何为他们的职业生涯有助于他们的职业生物培训。Moderator: Richard Zink, PhD ('03 biostatistics) MS ('99 biostatistics) Panelists: Jennifer Clark, PhD ('13 biostatistics) Rakhi Kilaru, MS ('00 biostatistics) Sharon Murray, PhD ('90 biostatistics) MS ('86 biostatistics) Shane Rosanbalm, MS ('02 biostatistics) Chalmer Thomlinson，PhD（'22 Biostatistics）
生物统计学中的博士学位（100％）
该职位从01/2025和3/2025（可以协商）开始，为期3。5年。有关该职位的更多信息，请联系Georgia Salanti教授（georgia.salanti@unibe.ch）和PD Orestis Efthimiou（orestis.efthimiou@unibe.ch）博士。请在10/12/2024的时间内申请。请在一个PDF文件中将您的申请发送给Markus Isch先生，hr.biham@unibe.ch。申请必须用英语编写，应包括以下内容：1。课程，包括两个学术或专业裁判的联系方式。2。一封求职信，其中有个人陈述描述您的动机（最大1页）。
生物统计学：统计分析在理解健康和疾病方面的力量。
生物统计学是一个关键领域，结合了统计和生物学来解释数据并指导健康和医学中的决策。它在设计研究，分析数据和得出影响公共卫生，临床实践和政策制定的结论中起着关键作用。生物统计学将统计方法应用于生物学，医学和健康相关的研究。它涉及数据的收集，分析和解释，以了解生物系统的模式，关系和趋势。通过采用复杂的统计技术，生物统计学有助于回答有关健康和疾病的复杂问题。生物统计学家参与了计划研究，包括临床试验，观察性研究和流行病学研究。他们确定样本量，随机化程序和数据收集方法，以确保研究产生可靠且有效的结果。一旦收集了数据，生物统计学家就会使用统计工具来分析数据。这包括描述性统计数据，以汇总数据，推论统计信息以做出预测或测试假设以及多变量分析，以检查多个变量之间的关系。[1,2]。
BSTA 511实践中的生物统计学（2024年秋季）描述
•为生物统计学实践中使用的关键概念提供基础•引入生物统计学中新方法的动机和发展•实践对应用和方法的批判性思考•实践沟通技巧•实践对他人的工作评估进行思想和建设性的批评：课堂参与：（50％）每位学生都一致地参与分班。参与点将在所有讲座上均匀分布，并将在班级之前由教练在当天确定。活动的示例可能包括上课，完成测验，提交作业或参加帆布讨论委员会。学生应参加所有讲座。项目1：（25％的年级）学生将被分配给小组。每个小组将考虑一个案例研究，强调生物统计学的新应用，或者在将生物统计学用于特定应用中的某些争议中。案例研究将由讲师提供，或者学生可以选择自己的兴趣研究。讲师提供的最初的案例研究将包括一篇或多个发表的论文。学生将阅读论文以确定感兴趣的科学问题和研究设计，评估研究/研究出版物在回答感兴趣问题的成功并考虑下一步。这个过程通常需要进一步阅读同行评审的文献。批评可能会包含在学期的第一½中的讲师所涵盖的主题，例如是研究设计适当的，数字/表是否有效，有效地传达了研究结果，是否有更好的方法来呈现数据，是否对可重复性或道德规范有担忧。可选地，学生可以描述分析中使用的新型统计方法或
研究（SPSS）基本和中级24
Wong Hung女士获得了新加坡大学的统计硕士学位，目前是国立大学卫生系统Yong Loo Lin医学院研究支持部门的高级生物统计学家。 在加入Yong lin医学院之前，她在制药行业拥有6年的统计经验。 她一直在积极向研究人员提供指导，并开展统计课程，以帮助研究人员发表其出版目标并增强他们对统计知识的理解。Wong Hung女士获得了新加坡大学的统计硕士学位，目前是国立大学卫生系统Yong Loo Lin医学院研究支持部门的高级生物统计学家。在加入Yong lin医学院之前，她在制药行业拥有6年的统计经验。她一直在积极向研究人员提供指导，并开展统计课程，以帮助研究人员发表其出版目标并增强他们对统计知识的理解。
现代生物统计学中的强化学习-Iris
近年来，强化学习（RL）在与健康相关的顺序决策问题中取得了突出的立场，成为提供适应性干预措施（AIS）的宝贵工具。然而，部分由于方法论和应用社区之间的协同作用差，其现实生活中的应用仍然有限，并且其潜力仍有待实现。为了解决这一差距，我们的工作提供了有关RL方法的第一个统一技术调查，并与案例研究相辅相成，用于在医疗保健中构建各种AIS。特别是，使用RL的常见方法论伞，我们桥接了两个看似不同的AI领域，动态治疗方案以及在移动健康中的自适应干预措施，突出了它们之间的相似性和差异，并讨论了使用RL的含义。概述了未来研究方向的开放问题和考虑因素。最后，我们利用我们在两个领域设计案例研究方面的经验来展示统计，RL和医疗保健研究人员之间在进行AIS方面的重要协作机会。