Leírás

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.

A tantárgy rövid leírása

Week    Date    Lecturer    Topic    Téma
1    10.febr    Schay G.    Introduction, class timing    Bevezetés, óramegbeszélés
2    17.febr    Agócs G.    Survival analysis 1    Túlélés1
3    24.febr    Agócs G.    Survival analysis 2    Túlélés2
4    03.márc    Schay G.    Bayesian methods 1    Bayes módszerek 1
5    10.márc    Schay G.    Bayesian methods 2 , learning model    Bayes módszerek 2, tanulási modell
6    17.márc    Schay G.    Bayesian methods 3, neural networks    Bayes módszerek 3 - neurális hálózatok
7    24.márc    Schay G.    ROC analysis    ROC analízis
8    31.márc    Veres D.    Markdown    Markdown
9    07.ápr    Veres D.    Regression methods 1    Regresszió1
10    14.ápr    Veres D.    Regression methods 2    Regresszió2
11    24.ápr    Veres D.    Agreement    Egyetértés
12    28.ápr    Agócs G.    Meta analysis    Metaanalízis
13    05.máj    Schay G.    paper presentation    cikk bemutató
14    12.máj    Schay G.    test writing    tesztírás
 

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