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我不时收到邮件索要生物统计学的课件。在2012年我把全部课件放在科学网上,供感兴趣的人下载。现在(两年后)我的课件更新了很多,在此上传最新版本。课件共有13个文件,是13次讲课的内容。每次讲课3小时,制作和修改一个课件的时间超过100个小时(2006年以来的累计时间)。这是我大约1500个小时的工作成果。课件语言为英文。
课件的内容主要基于教科书和文献。在2006年,我的课件约40%的内容取自于Zar教科书《生物统计分析》(Zar 1999),约10%的内容取自Sokal和Rohlf教科书《生物统计学》(Sokal & Rohlf 1995),其他的参考了我在加拿大纪念大学(Memorial University)的老板David Schneider和在新布朗思维克大学(University of New Brunswick)的老板Matt Litvak的课件。2007年我引用了部分Quinn 和 Keough写的《面向生物学家实验设计和数据分析》(Quinn & Keough 2002)的内容。这本书虽然不像Zar、Sokal和Rohlf的教科书那么经典,不过写得非常清楚,内容要深一些。以后我不断补充其他书籍和文献的内容,现在(2014年)这三本书在课件中的比重已经不足5%。2011年我放弃SAS,改用R来教学生进行统计分析。R的内容主要参考了Crawley 的The R Book第一版(Crawley 2007)和第二版(Crawley 2012),以及Zuur等的几本书(Zuur et al. 2009a; Zuur et al. 2009b; Zuur et al. 2007)和Faraway的著作(Faraway 2004)。这些R书理论结合实际(有数据有代码可以练手),非常好读。另外,维基百科、 R的帮助文件、各大论坛是另一大信息来源。近年来我在课件中加入许多我自己的体会,应用了不少自己的数据和结果(尤其在后面的广义线性模型和机器学习模型中)。
1. History and development of biostatistics 生物统计学的历史和发展(94页)
Introduction 前言
Best practice in this class 学习方法
Text books 教科书
Statistical language R R语言
Brief history of biostatistics 生物统计学简史
Key persons 关键历史人物
Basic concepts 基本概念
Data types 数据类型
Descriptive statistics 描述性统计
下载:1_Introduction to biological statistics.pdf
2. Probability distribution 概率分布 (100页)
Probability theory 概率论
Common distributions of random variables 常见的随机变量的分布
Binomial distribution 二项分布
Poisson distribution 泊松分布
Negative binomial distribution 负二项分布
Uniform distribution 均匀分布
Normal distribution 正态分布
Chi square distribution 卡方分布
F distribution F分布
下载:2_Probability distribution.pdf
3. Hypothesis testing 1 假设检验1 (82页)
What is hypothesis testing? 什么是假设检验?
Standard procedures 标准步骤
Case studies 案例分析
T test and Z test T检验和Z检验
Situations of one tail and two tails 单尾和双尾的情况
One sample hypothesis tests and two samples hypothesis tests 单样本和双样本的假设检验
Paired test 配对检验
4. Hypothesis testing 2 假设检验2 (76页)
Type I and Type II Errors 第一和第二类错误
Chi-square test 卡方检验
Power of test 统计功效
Sample size样本量
Philosophy of hypothesis testing 假设检验的哲学基础
5. Analysis of variance (ANOVA) 1 方差分析1 (80页)
Rationale of ANOVA 方差分析的基本原理
Compared with T test, Chi-square test 同T检验、卡方检验的比较
Generic Recipe of general linear model一般线形方程的标准分析步骤
One-way ANOVA 单因素方差分析
Random blocked design 随机区组设计
Two-way ANOVA 双因素方差分析
6. Analysis of variance (ANOVA) 2 方差分析2 (83页)
Three-way ANOVA 三因素方差分析
Latin Square Design 拉丁方实验设计
Hierarchical (nested) ANOVA 嵌套方差分析
Split Plot Design 裂区设计
Repeated measures ANOVA 重复实验的方差分析
Mixed effects models 混合效应模型
7. Simple linear regression and correlation 简单线性回归和相关(91页)
Rationale of simple linear regression简单线性回归的原理
Least square 最小二乘法
Regression coefficient (slope) and intercept 斜率和截距
Significance of a regression 回归的显著性
Assumptions of regression analysis 线性回归的假设
Applications of simple linear regression 简单线性回归的应用
Rationale of simple linear correlation 简单线性相关的原理
Coefficient of Correlation 相关系数
Power and sample size in correlation 相关分析的统计功效和样本量
下载:7_Simple linear regression and correlation.pdf
8. Analysis of covariance (ANCOVA) 协方差分析(75页)
Rationale of Analysis of covariance 协方差分析的原理
Assumptions of Analysis of covariance 协方差的假设条件
Compared with ANOVA and regression 与方差分析和回归的比较
Case studies 案例分析
Coding convention of R R语言编程的通用习惯
下载:8_ANCOVA.pdf
9. Data transformation and Nonparametric statistics 数据转化和非参数检验 (84页)
Data transformation数据转化
Logarithmic transformation 对数转化
Square root transformation 平方根转化
Arcsine transformation 反正旋转化
Reciprocal transformation 倒数转化
Square transformation 平方转化
Box-Cox transformation Box-Cox转化
Rationale of nonparametric statistics 非参数检验的原理
Sign test 符号检验
Wilcoxon signed rank test 符号秩检验
Wilcoxon rank sum test 秩和检验
Kruskal-Wallis test Kruskal-Wallis检验
Friedman’s test Friedman检验
Bootstraping Bootstraping重取样
下载:9_Data transformation and nonparametric statistics.pdf
10. Multivariate analysis 1 多元统计分析1 (92页)
Multiple regression 多元回归
Linear regression 线性回归
Non-linear regression 非线性回归
Evaluating multiple regression model 模型评价
Multiple correlation 多元相关
Partial correlation 偏相关
Canonical correlation analysis 典型相关分析
下载:10_Multivariate analysis 1.pdf
11. Multivariate analysis 2 多元统计分析2 (166页)
Cluster analysis 聚类分析
Discriminant analysis 判别分析
Principal component analysis 主成分分析
Factor analysis 因子分析
Correspondence analysis 对应分析
Redundancy analysis 冗余分析
Canonical correspondence analysis 典型对应分析
Multidimensional scaling (principal coordinate analysis) 多维尺度分析
下载:11_Multivariate analysis 2.pdf
12. Generalized linear model 广义线性模型 (87页)
Rationale of generalized linear model广义线形模型的原理
Logistic regression 逻辑斯蒂回归
Assumptions 前提条件
Biological means of the coefficients 系数的生物学意义
Goodness of fit 拟合优度
Maximum likelihood estimation 最大似然估计
Structure of generalized linear model 广义线形模型的结构
Random component 随机组分
Systematic component 系统组分
Link function 连接方程
Compared with general linear model 同一般线性方程的比较
Case studies 案例分析
下载:12_Generalized linear models.pdf
13. Advanced models 高级统计模型(75页)
Generalized linear model (GLM) 广义线性模型
Generalized additive model (GAM) 广义可加模型
Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) 多元自适应回归样条
Mixture discriminant analysis (MDA) 混合判别分析
Classification and Regression Tree (CART) 分类与回归树
Generalized Boosting Models (GBM) 广义推进模型
Artificial neural networks (ANN) 人工神经网络
Random Forest (RF) 随机森林
Genetic Algorithm for Rule Set Production (GARP) 遗传算法
Maximum entropy method (Maxent) 最大熵模型
Bayesian method 贝叶斯方法
Hierarchical modeling 分级模型
主要参考书籍
Crawley,M. J. 2007. The R Book. John Wiley & Sons Ltd.
Crawley, M. J. 2012. The R book. SecondEdition. John Wiley & Sons Ltd.
Faraway, J. J. 2004. Linear models with R. CRC Press.
Quinn, G. P., and M. J. Keough 2002.Experimental design and data analysis for biologists. Cambridge University Press.
Sokal, R. R., and F. J. Rohlf 1995. Biometry.Third Edition. W. H. Freeman and Company, New York.
Zar, J. H. 1999. Biostatistical Analysis.Pearson.
Zuur, A., E. N. Ieno, and E. Meesters 2009a. ABeginner's Guide to R. Springer.
Zuur, A., E. N. Ieno, N. Walker, A. A.Saveliev, and G. M. Smith 2009b. Mixed effects models and extensions in ecologywith R. Springer.
Zuur, A. F., E. N. Ieno, and G. M. Smith 2007.Analysing ecological data. Springer.
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