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Curso sobre Estadísticas y R

Visión general del curso sobre Estadísticas y R

Este curso enseña el lenguaje de programación R en el contexto de datos estadísticos y análisis estadísticos en las ciencias de la vida.

Aprenderemos los conceptos básicos de la inferencia estadística para comprender y calcular los valores p y los intervalos de confianza, todo mientras analizamos los datos con el código R. Proporcionamos ejemplos de programación R de una manera que ayudará a establecer la conexión entre los conceptos y la implementación.

Los conjuntos de problemas que requieren programación R se utilizarán para evaluar la comprensión y la capacidad de implementar análisis de datos básicos.

Utilizaremos técnicas de visualización para explorar nuevos conjuntos de datos y determinar el enfoque más apropiado. Describiremos técnicas estadísticas robustas como alternativas cuando los datos no se ajustan a los supuestos requeridos por los enfoques estándar.

Mediante el uso de scripts R para analizar datos, aprenderá los conceptos básicos para realizar investigaciones reproducibles.

Dada la diversidad en la formación educativa de nuestros estudiantes, hemos dividido los materiales del curso en siete partes. Puede tomar toda la serie o cursos individuales que le interesen. Si usted es estadístico, debe considerar omitir los primeros dos o tres cursos, de manera similar, si son biólogos, debería considerar omitir algunas de las conferencias introductorias de biología.

Tenga en cuenta que los aspectos de estadística y programación de la clase aumentan en dificultad relativamente rápido en los primeros tres cursos. Comenzamos con cálculos simples y estadísticas descriptivas.

En el tercer curso, se enseñarán conceptos estadísticos avanzados, como modelos jerárquicos, y en el cuarto, habilidades avanzadas de ingeniería de software, como computación paralela y conceptos de investigación reproducibles.

Estos cursos conforman 2 XSeries y son autodidactas:

PH525.1x: Estadística y R para las ciencias de la vida

PH525.2x: Introducción a modelos lineales y álgebra matricial

PH525.3x: Inferencia estadística y modelado para experimentos de alto rendimiento

PH525.4x: Análisis de datos de alta dimensión

PH525.5x: Introducción al bioconductor: anotación y análisis de genomas y ensayos genómicos.

PH525.6x: informática de alto rendimiento para genómica reproducible

PH525.7x: estudios de caso en genómica funcional

Esta clase fue apoyada en parte por NIH Grant R25GM114818.

Lo que aprenderás en este curso

• Variables aleatorias
• Distribuciones
• Inferencia: valores p e intervalos de confianza
• Análisis exploratorio de datos
• Estadísticas no paramétricas