Перейти к основному содержимому

Статистические методы анализа биомедицинских данных


Кафедра радиотехнических систем
Запись на курс закрыта

О курсе

Цель программы – формирование базовых знаний по обработке номинальных случайных величин (СВ), знакомство с современными методами многомерного анализа номинальных СВ и применение методов логистической регрессии для построения моделей описательного и диагностического назначения.

Требования к слушателям

Магистранты и аспиранты технических ВУЗов; специалисты, занятые обработкой медико-биологической информации, имеющие среднее профессиональное (или) или высшее образование.

Трудоёмкость: 2 зачётные единицы

Общая продолжительность курса составляет 9 недель.

В рамках аттестации слушатель проходит тестирования и выполняет практические занятия.

В результате освоения программы слушатель должен знать:

  • Шкалы представления СВ.
  • Принципы описания СВ номинального типа и их взаимосвязей на основе таблиц сопряженных признаков типа 2 * 2, 2 * N.
  • Особенности применений и ограничения тестов хи-квадрат Пирсона, отношения правдоподобия и точного теста Фишера, а также процедур построения отношения шансов (OR) или рисков (RR).
  • Возможности визуализации описательных характеристики номинальных СВ в виде графических процедур.
  • Принципы исследования таблиц сопряженности типа M * N на основе лог-линейного анализа, возникающие при этом проблемы и методы их преодоления.
  • Особенности построения логистических моделей для вариантов follow-up study и case-control.
  • Методы отбора экспериментального материала по критериям целостности данных и взаимосвязей потенциальных предикторов с целевой переменной.
  • Пути преодоления проблем мультиколлинеарности созданием нескольких наборов исходных потенциальных предикторов или выделением более сильного в взаимосвязанной паре единственного набора.
  • Методы пошагового построения многомерных моделей.
  • Варианты выбора наилучшей модели с использованием нескольких критериев, включая AUC и EPV.
  • Анализ качественных характеристик многомерных логистических моделей, анализ остатков, проверка внутренней и внешней валидности.
  • Способы визуализации математических моделей на основе ROC-кривых и диаграмм отношения шансов.

Компетенции образовательного стандарта

  • способность работать самостоятельно;
  • способность к разработке моделей различных технологических процессов и: проверке их адекватности на практике, готовностью использовать пакеты прикладных программ анализа и синтеза инфокоммуникационных систем, сетей и устройств;
  • готовность использовать современные достижения науки и передовые инфокоммуникационные технологии, методы проведения теоретических и экспериментальных исследований в научно-исследовательских работах в области ИКТиСС

Направления подготовки

  • 11.00.00 - Электроника, радиотехника и системы связи
  • 12.00.00 – Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии
  • Сертификат – есть, подтверждение сертификата прокторингом предусмотрено

    Команда курса

    Course Staff Image #1

    Смирнов Борис Иванович

    Автор курса, к.т.н., доцент, доцент кафедры РС СПбГЭТУ «ЛЭТИ»

    Course Staff Image #1

    Хачатурян Алена Борисовна

    Автор курса, к.т.н., доцент, доцент кафедры РС СПбГЭТУ «ЛЭТИ»

    1. Номер курса

      SMABD
    2. Начало курса

      Весна 2020
    3. Занятия заканчиваются

    4. Оценка сложности

      4 часа в неделю
    5. Зачетные единицы

      2
    6. Число недель

      8