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World File Search System统计学
MGH311应用流行病学和生物统计学，7.5学分
疾病。对于不同层次的公共卫生工作者来说，回答问题，何时，谁以及为什么重要的问题。例如，在有关传染病流行病学的研究中，卫生当局和研究人员通过绘制流行病曲线（何时），受影响的地区（在哪里），在爆发爆发（WHO）影响（WHO）以及特定时间和地点分布和群体影响的易受伤害的情况下，对疾病暴发（一种流行病）做出了反应。可以应用相同的逻辑框架来理解其他健康问题，例如肥胖流行，心理健康问题的增加和自杀，某些国家的体重不足和发育迟缓的持续性，青少年怀孕，登革热的重新表现，冲突或灾难对人口健康的影响等。学生将学习每种方法的基本概念，其效用及其在定量研究中的应用。同时，学生将练习在计算机会话中使用介绍性的方法，并讨论如何批评和解释分析和结果及其与政策和干预措施的相关性。该课程涵盖了广泛的流行病学和生物统计学方法，为学生提供了一个很好的机会，可以进一步加深未来的知识和技能。
生成的AI：在生物统计学中转换自动化
模型选择和实现：•问：“ GPT，为此事件数据提出最佳的统计模型。” •响应：GPT建议COX比例危害模型，解释为什么它适合生存数据，并生成相应的R或Python代码。•此外：您可以通过询问“我们可以针对这些协变量进行调整：年龄，性别和治疗类型？”来进行交互调整模型吗？”
地理信息系统和地理统计学在植物病害流行病学和管理中的应用
信息管理将成为未来几十年改善农业实践的关键。将农业信息组织到空间数据库中是有意义的，因为农业系统本质上是空间的。农业系统的生物和物理方面产生了空间异质性，因此，植物病原体和疾病的发生和分布具有不均匀性 (3)。通过使用地理信息系统 (GIS) 将流行病学信息置于与其他农场信息相同的格式中，可以改善植物病害管理实践。GIS 是一种能够汇编、存储、处理和显示地理坐标引用数据的计算机系统 (45)。GIS 现在可以安装在任何最新型号的台式计算机上（例如，具有至少 32 MB RAM 的奔腾个人计算机足以满足大多数应用的需求），并且不需要深入了解该技术的统计和数学基础。商业上大力推动精准农业是基于将 GIS 与复杂的硬件相结合，以获得地理参考的产量数据和肥料和其他农用化学品的可变速率应用。 GIS 可以适应任何规模的操作，并且可以以任何规模整合数据，从单一田地到农业地区。许多问题应该在多个规模上进行研究。GIS 数据库开发的一部分是决定使用什么规模以及使用哪种类型的数据。
主数学和应用程序 - 课程：数学和生物统计学工程
数学和生物统计学工程的硕士学位是数据科学的硕士学位（数据科学）。这是针对希望加深其在统计，机器学习，人工智能和建模方面的知识的数学学生。培训专注于数据处理。这些特别来自医学界，但是所研究的方法和软件适用于任何其他类型的数据。
面向统计学家和数据科学家的量子计算简介
在解决许多至关重要的实际问题（例如药品和化肥设计、供应链和交通优化或机器学习任务的优化）时，量子计算机有望超越最强大的传统超级计算机。由于量子计算机的功能与传统计算机有着根本的不同，量子计算技术的出现将引领统计和数据分析方法的一个新的进化分支。本综述对量子计算进行了介绍，旨在让统计学家和数据科学家能够理解，并为他们提供量子计算的总体框架、量子算法的基本语言和构建模块，以及统计和数据分析中现有量子应用的概述。我们的目标是让统计学家和数据科学家能够关注与他们领域相关的量子计算文献，与量子算法设计者合作，并最终推出下一代统计和数据分析工具。
数学与统计学 MATH 4680.03/5680.03：逻辑与计算主题
和支持。请联系原住民学生中心 (1321 Edward Street) 的长者，电子邮件为 Elder-s@dal.ca，电话为 902-494-6803。 学生健康服务 http://www.dal.ca/campus_life/health-and-wellness/health-services.html 咨询 https://www.dal.ca/campus_life/health-and-wellness/counselling.html 达尔豪斯图书馆 http://libraries.dal.ca 版权局 https://libraries.dal.ca/services/copyright-office.html 电子学习网站 http://www.dal.ca/dept/elearning.html 写作中心 https://www.dal.ca/campus_life/academic-support/writing-and-study-skills.html 学院或部门咨询支持：学习成功计划 http://www.dal.ca/campus_life/aca-
空间 - 向New Horizons启动GSK生物统计学
摘要在当今以数据为中心的环境中，拥有用于统计计算和数据科学的现代拟合技术领域是追求将最佳药物和疫苗带给患者更快，更低成本的关键因素。像行业中的许多人一样，GSK以一种名为Space（统计和编程分析计算环境）的大型和雄心勃勃的计划的形式开始了设计和实施这种景观的旅程。与这种传统方法不同，GSK选择采用敏捷的交付框架，这也意味着共享的学习曲线。该计划的目的是为交互式数据可视化，现代统计计算环境（SCE）以及计划，发布和共享结果提供功能。空间被视为转化GSK生物统计学的关键推动因素。我们将在接近计划的结论中分享我们的旅程的故事，包括我们面临的挑战，我们完成的目标，学习的教训以及我们计划如何继续旅程。
ASA 关于统计学在数据科学和人工智能中的作用的声明
2023 年 8 月 4 日 近年来，数据科学和人工智能 (AI) 因其在广泛的学术研究和商业活动中的杰出贡献而吸引了全世界的关注。无论是自动驾驶汽车的发展、识别语音和生成类似人类文本的机器，还是能够准确检测癌症的技术，数据科学和人工智能的成功无处不在，并将继续影响科学创新和我们的生活方式。能够使用复杂的数据结合深思熟虑的方法解决具有挑战性的问题，很大程度上是这些新兴领域创新和创业精神的成果。尽管如此，数据科学和人工智能的跨学科性质意味着需要大量的协作努力，统计学家（他们本身就是数据科学家）应该广泛参与数据科学和人工智能计划，以充分发挥其生产力、创新和解决问题的潜力。
URPS 2020：2020 年冬季统计学本科研究项目
学生研究员将分析来自两个癌症药物筛选实验的大型复杂数据集。除了细胞系的基因组信息外，数据集还将包括数百种药物对数百种不同细胞系的有效性信息。药物筛选数据包含广泛的测量误差，这会导致分析过程中出现问题。为了改善个性化癌症治疗的最终目标，学生研究员将调整和改进测量误差检测方法，并建立预测算法来确定哪些药物对哪些类型的癌症最有效。学生研究员将学习处理各种现实世界的杂乱数据（例如基因表达）、整合不同类型的复杂数据的方法以及各种机器学习算法。需要具备 R 的基本知识，学生应该期望在项目过程中学习更多 R。
