Learn fundamental concepts in data analysis and statistical inference, focusing on one and two independent samples.
Biostatistique mathématique Cours intensif 2
proposé par
Université Johns-Hopkins
À propos de ce cours
9,253 consultations récentes
Compétences que vous acquerrez
StatisticsStatistical Hypothesis TestingBiostatistics
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
13 heures pour terminer
Hypothesis Testing
In this module, you'll get an introduction to hypothesis testing, a core concept in statistics. We'll cover hypothesis testing for basic one and two group settings as well as power. After you've watched the videos and tried the homework, take a stab at the quiz.
12 vidéos (Total 121 min), 1 lecture, 2 quiz
12 vidéos
Hypothesis Testing1 min
More Hypothesis Testing12 min
Two-sided Tests9 min
Confidence Intervals & P Values13 min
Power2 min
Calculating Power8 min
T Tests & Monte Carlo14 min
Two Sample Tests - Matched Data I6 min
Two Sample Tests - Matched Data II8 min
Two Sample Tests - Regression to the Mean12 min
Two Sample Tests - Two Independent Groups17 min
1 lecture
Syllabus10 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 1 Homework (Not counted toward final grade)26 min
Module 1 Quiz26 min
Semaine
22 heures pour terminer
Two Binomials
In this module we'll be covering some methods for looking at two binomials. This includes the odds ratio, relative risk and risk difference. We'll discussing mostly confidence intervals in this module and will develop the delta method, the tool used to create these confidence intervals. After you've watched the videos and tried the homework, take a crack at the quiz!
8 vidéos (Total 75 min), 2 quiz
8 vidéos
Relative Risks & Odds Ratios - Relative Measures4 min
Relative Risks & Odds Ratios - The Relative Risk8 min
Relative Risks & Odds Ratios - The Odds Ratio7 min
Delta Method4 min
Delta Method & Derivation9 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 2 Homework12 min
Module 2 Quiz12 min
Semaine
32 heures pour terminer
Discrete Data Settings
In this module, we'll discuss testing in discrete data settings. This includes the famous Fisher's exact test, as well as the many forms of tests for contingency table data. You'll learn the famous observed minus expected squared over the expected formula, that is broadly applicable.
7 vidéos (Total 98 min), 2 quiz
7 vidéos
Fisher's Exact Test11 min
Chi Squared Testing16 min
Testing Independence10 min
Generalization22 min
Goodness of Fit Testing11 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 3 Homework12 min
Module 3 Quiz16 min
Semaine
43 heures pour terminer
Techniques
This module is a bit of a hodge podge of important techniques. It includes methods for discrete matched pairs data as well as some classical non-parametric methods.
16 vidéos (Total 153 min), 2 quiz
16 vidéos
Simpson's Paradox7 min
Weighting8 min
CMH test15 min
Case Control Sampling13 min
Exact inference for The Odds Ratio8 min
Matched 2x2 Tables3 min
Dependence and Marginal Homogeneity8 min
Estimation of the Marginal Difference in Proportions4 min
Odds and Ends for Matched 2x2 Tables14 min
the sign test7 min
the sign rank test10 min
the rank sum test12 min
Poisson distribution9 min
Poisson likelihood9 min
Poisson P-value calculation7 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 4 Homework14 min
Module 4 Quiz14 min
4.2
11 avis33%
a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours
20%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Principaux examens pour Biostatistique mathématique Cours intensif 2
Please, make a reboot of this course with some improvements in the material.\n\nMore examples\n\nMore solved exercises.\n\nMore homework.
Outstanding professor -- more rigorous than other similar classes. Just the right degree of challenge in the quizzes.
Enseignant
Brian Caffo, PhD
Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
À propos de Université Johns-Hopkins
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
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