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生物实验设计统计分析工程

共计 30 章节
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01
生物实验设计统计分析工程导论
目标=明确课程定位 · 核心对象（生物实验中的处理 · 单元
生物实验设计统计…目标=明确课程定…
02
生物实验的变异来源与数据特征
目标=识别生物变异 · 技术变异 · 批次效应
生物实验的变异来…数据特征
03
实验单元与处理结构
目标=区分实验单元与观测单元 · 定义处理 · 对照
实验单元处理结构
04
完全随机设计与单因素方差分析
目标=随机化 · 重复 · 区组化原则
完全随机设计单因素方差分析
05
随机区组设计与双因素无重复
目标=区组控制 · 区组效率 · 双因素无重复方差分析
随机区组设计双因素无重复
06
析因设计与交互作用
目标=2^k 与一般析因设计 · 主效应与交互效应 · 固定效应与随机效应
析因设计交互作用
07
嵌套设计与裂区设计
目标=嵌套因子 · 裂区结构 · 整区与裂区误差项
嵌套设计裂区设计
08
重复测量与纵向生物数据
目标=时间因子 · 个体内相关 · 球形假设
重复测量纵向生物数据
09
协方差分析
目标=协变量选择 · 基线调整 · 平行斜率假设
协方差分析目标=协变量选择
10
样本量与检验效能
目标=效应量定义 · 标准差与变异估计 · 显著性水平
样本量检验效能
11
随机化与盲法工程
目标=简单随机 · 区组随机 · 分层随机
随机化盲法工程
12
数据清洗与预处理
目标=缺失值机制 · 异常值识别 · 数据变换
数据清洗预处理
13
正态性与方差齐性诊断
目标=Q-Q图 · Shapiro-Wilk检验 · Levene检验
正态性方差齐性诊断
14
非参数统计方法
目标=Wilcoxon · Mann-Whitney · Kruskal-Wallis
非参数统计方法Wilcoxon
15
多重比较与错误率控制
目标=Fisher LSD · Tukey HSD · Dunnett
多重比较错误率控制
16
分类数据的列联表分析
目标=卡方检验 · Fisher精确检验 · McNemar检验
分类数据的列联表…目标=卡方检验
17
回归模型在生物实验中的应用
目标=简单线性回归 · 多元线性回归 · 模型选择
回归模型生物实验
18
广义线性模型
目标=Logistic回归 · Poisson回归 · 负二项回归
广义线性模型Logistic
19
混合效应模型
目标=固定效应与随机效应 · 交叉与嵌套随机效应 · 方差成分
混合效应模型目标=固定效应
20
生存分析与时间事件数据
目标=Kaplan-Meier曲线 · Log-rank检验 · Cox比例风险模型
生存分析时间事件数据
21
剂量-反应与曲线拟合
目标=非线性回归 · Logistic曲线 · Hill方程
剂量反应
22
高通量生物实验的统计设计
目标=微阵列 · RNA-seq · 蛋白质组学中的设计问题
高通量生物实验的…目标=微阵列
23
多重检验与高维数据
目标=Family-wise err… · FDR · Permutation
多重检验高维数据
24
机器学习在生物实验分析中的辅助应用
目标=交叉验证 · 分类与聚类 · 特征选择
机器学习生物实验分析
25
贝叶斯统计初步
目标=先验与后验 · 贝叶斯因子 · 可信区间
贝叶斯统计初步目标=先验
26
实验设计优化与响应面方法
目标=Plackett-Burman… · 中心复合设计 · Box-Behnken设计
实验设计优化响应面方法
27
统计编程与可重复分析
目标=R/Python工作流 · R Markdown/Quarto · 版本控制
统计编程可重复分析
28
生物实验统计分析案例一
目标=基因表达差异分析 · 差异表达 · 富集分析
生物实验统计分析…目标=基因表达差…
29
生物实验统计分析案例二
目标=动物实验与临床试验：随机化 · 样本量 · 中期分析
生物实验统计分析…目标=动物实验
30
生物实验统计分析工程综合实战
目标=从实验设计 · 数据采集 · 统计分析到报告撰写的完整项目
生物实验统计分析…目标=从实验设计