Смирнов Борис Иванович
Автор курса, к.т.н., доцент, доцент кафедры РС СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
Статистические методы анализа биомедицинских данных
Кафедра радиотехнических систем
Для зачисления на курс требуется приглашение
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
Сертификат – есть, подтверждение сертификата прокторингом предусмотрено
Команда курса
Хачатурян Алена Борисовна
Автор курса, к.т.н., доцент, доцент кафедры РС СПбГЭТУ «ЛЭТИ»