Einleitung in die klinische Biostatistik (Wahlfach) 2023-2024
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Általános információk
Ziel des Themas ist es, eine Einführung und einen Einblick in einige Aspekte der klinischen Statistik zu geben. Wir werden Überlebensstudien, fortgeschrittene Regressionstechniken, ROC-Analyse und Grundlagen moderner Bayesianischer Methoden, einschließlich Bayesianischer neuronaler Netze und Informationstheorie, behandeln. Es wird davon ausgegangen, dass die Teilnehmer mit den Grundlagen der Statistik vertraut sind und über grundlegende Erfahrungen mit der Statistiksoftware R (kostenlos, GPL-lizenziert) verfügen. Dies gelingt am besten durch den Abschluss des Kurses „Medizinische Statistik, Informatik und Telemedizin“, der im Herbstsemester des 3. Jahres für MD-Studierende als Pflichtkurs vorgesehen ist.
Előadások
Előadások
| 1 | Einleitung
schay.gusztav@med.semmelweis-univ.hu (Schay Gusztáv) |
2024.02.14. | |
| 2 | Regression , Rstudio - 1 (English)
veres.daniel@med.semmelweis-univ.hu (Veres Dániel Sándor) |
2024.02.21. | |
| 3 | Regression , Rstudio - 2 (English) (Veres Dániel Sándor) | 2024.02.28. | |
| 4 | Regression , Rstudio - 3 (English) (Veres Dániel Sándor) | 2024.03.06. | |
| 5 | ROC-Analyse
agocs.gergely@med.semmelweis-univ.hu (Agócs Gergely) |
2024.03.13. | |
| 6 | survival analysis 1 (Agócs Gergely) | 2024.03.20. | |
| 7 | survival analysis 2 (Agócs Gergely) | 2024.03.27. | |
| 8 | Meta-analyse (Agócs Gergely) | 2024.04.03. | |
| 9 | Grundlagen von Bayes-Statistik (Schay Gusztáv) | 2024.04.10. | |
| 10 | Updating - Bayes Lerntheorie (Schay Gusztáv) | 2024.04.17. | |
| 11 | Grundlagen der Bayes-Neuralnetzwerke (Schay Gusztáv) | 2024.04.24. | |
| 12 | Trenieren der Netzwerke (wird als extra-Termin organinsert) (Schay Gusztáv) | 2024.05.01. | |
| 13 | Journal club - Projektpresentationen (Schay Gusztáv) | 2024.05.08. | |
| 14 | Prüfungsmöglichkeit (Schay Gusztáv) | 2024.05.15. |
Vizsga
Vizsga
Am Ende des Semesters wird ein Moodle-Test geschrieben, der als Grundlage für die Noten dient. Während des Semesters ist es obligatorisch, EINE medizinisch relevante Forschungsarbeit zu lesen und zu analysieren und über die darin verwendeten statistischen Methoden zu sprechen. Dies ist Voraussetzung für ein angenommenes Semester.