Математична статистика для біологів
Мета курсу - дати поглиблені знання про основні методи класичної статистики та принципи їх застосування для аналізу біомедичних даних. Математична статистика - це вирішальній інструмент для будь-кого, хто бажає зрозуміти свої дані та екстрагувати корисні патерни з масиву інформації. Ця галузь науки поєднує як методи класичної статистики, так і сучасні методи машинного навчання, які спрямовані на створення моделей, що описують складні взаємовідносини між даними, а також дозволять зробити необхідні висновки щодо природи цієї взаємодії.
Курс розрахований на бакалаврантів та магістрантів біологічних спеціальностей.
Реєстрація: з 05.09.2023 до 01.10.2023 (завершено).
Статистика, основні визначення. Нульова та альтернативна гіпотези. Статистична значущість, величина ефекту.
Огляд основних інструментів для виконання статистичного навчання. Мови програмування R та Python як найбільш гнучкі та потужні варіанти.
Параметричні та непараметричні методи для порівняння середніх між 2 групами. Метод Уелча. Метод Ст’юдента. Перевірка нормальності та гомоскедастичності даних.
Основні принципи методу. Особливості застосування. Перевірка основних припущень методу. Корекція на множинність порівнянь.
Особливості застосування двофакторного дисперсійного аналізу. Багатофакторний дисперсійний аналіз. Дисперсійний аналіз із повторними вимірами.
Кореляція та коваріація. Кореляція як величина ефекту. Основні види кореляцій. Часткова кореляція.
Особливості методу хі-квадрат. Розрахунок очікуваної частоти явища. Точний метод Фішера.
Основні принципи методи лінійної регресії. Метод найменших квадратів. Метод градієнтного спуску для визначення коефіцієнтів.
Визначення регуляризації. Лассо регуляризація. Гребнева регуляризація. Еластична сітка.
Функція сигмоїди. Лінійна комбінація предикторів. Відношення шансів та інтерпретація коефіцієнтів регресії.
