Un Corso universitario di grande valore che ti permetterà di convalidare le tue ipotesi e le tue conclusioni in modo più solido utilizzando la Biostatistica con R" 

La Biostatistica è diventata essenziale nella ricerca sanitaria per progettare studi sperimentali e osservazionali, analizzare i dati raccolti e prendere decisioni sulla base di questi risultati. Infatti, consente ai ricercatori di considerare fattori quali la variabilità e l'incertezza dei dati, che sono rilevanti per convalidare le conclusioni ottenute. Inoltre, i risultati della ricerca sono spesso presentati sotto forma di cifre o statistiche e la Biostatistica aiuta i ricercatori a interpretarli correttamente. Pertanto, il suo contributo è senza dubbio essenziale per migliorare la comprensione delle malattie e dei trattamenti medici in campi come l'Odontoiatria.

Per questo motivo, se l'odontoiatra non padroneggia la Biostatistica con R, si troverebbe in netto svantaggio e la sua ricerca sarebbe meno solida di quella di altri colleghi perché non applicherebbe strumenti avanzati per la validità dei risultati. Questo è un motivo in più per cui questo Corso universitario sarà di grande utilità per aggiornare le conoscenze in questa materia di crescente interesse. Il corso affronterà i concetti statistici applicati alla ricerca, le basi del linguaggio R e i suoi metodi di regressione e analisi multivariata. Inoltre, si approfondirà il tema dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato, utilizzando il Data Mining nella metodologia di lavoro.

Indubbiamente, una preparazione di alto livello che porterà la ricerca a un livello superiore. Per farlo, è sufficiente un dispositivo con connessione a Internet, che aprirà le porte a un ampio catalogo digitale di risorse a disposizione nel Campus Virtuale. All'interno di questa piattaforma, gli studenti avranno il controllo del proprio tempo accademico, utilizzando contenuti avanzati progettati da un team di insegnanti leader. 

Questo è il programma che stai cercando per analizzare in dettaglio i metodi di regressione e analisi multivariata con R”

Questo Corso universitario in Biostatistica con R possiede il programma scientifico più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Biostatistica con R 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici con cui è possibile valutare se stessi per migliorare l'apprendimento 
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet

Attraverso materiali accademici avanzati, potrai beneficiare di un ciclo di formazione condensato in sole 150 ore che potrai gestire a tuo piacimento mentre affronti i fondamenti del linguaggio R” 

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore e altre aree correlate, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.  

Contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.  

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.   

Imparerai a conoscere tutti i concetti principali della Biostatistica con R per portare la tua ricerca odontoiatrica a un livello superiore"

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Il programma è stato concepito secondo un formato online che consentirà ai professionisti del settore odontoiatrico di combinare senza problemi la loro attività con questa formazione di alto livello. Infatti, non è necessario frequentare un solo giorno in un centro in loco e non si dovranno adattare a orari specifici. Al contrario, si potranno gestire autonomamente i tempi di studio e persino interiorizzare più rapidamente le idee del programma grazie al dinamismo delle risorse del Campus Virtuale. Sono disponibili formati multimediali diversi come schemi interattivi, video, master class e casi di studio. 

Schemi interattivi, video, master class o analisi di casi aumenteranno il tuo rendimento accademico, a tutto vantaggio della tua ricerca”  

Modulo 1. Statistica e uso di R nella ricerca sanitaria  

1.1. Biostatistica

1.1.1. Introduzione al metodo scientifico 
1.1.2. Popolazione e campione. Misure di campionamento centralizzato 
1.1.3. Distribuzioni discrete e distribuzioni continue 
1.1.4. Schema generale dell'inferenza statistica. Inferenza sulla media di una popolazione normale. Inferenza sulla media di una popolazione generale 
1.1.5. Introduzione all'inferenza non parametrica

1.2. Introduzione a R

1.2.1. Caratteristiche di base del programma 
1.2.2. Tipi di oggetti principali 
1.2.3. Semplici esempi di simulazione e inferenza statistica 
1.2.4. Grafici 
1.2.5. Introduzione alla programmazione in R

1.3. Metodi di regressione con R  

1.3.1. Modelli di regressione 
1.3.2. Selezione delle variabili 
1.3.3. Modello di diagnosi 
1.3.4. Trattamento dei valori anomali 
1.3.5. Analisi di regressione

1.4. Analisi multivariata in R

1.4.1. Descrizione di dati multivariati 
1.4.2. Distribuzioni multivariate 
1.4.3. Riduzione delle dimensioni 
1.4.4. Classificazione non supervisionata: analisi dei cluster 
1.4.5. Classificazione supervisionata: analisi discriminante

1.5. Metodi di regressione per la ricerca con R

1.5.1. Modelli lineari generalizzati (GLM): regressione di Poisson e binomiale negativa 
1.5.2. Modelli lineari generalizzati (GLM): regressioni logistiche e binomiali 
1.5.3. Regressione di Poisson e binomiale negativa inflazionata a zero 
1.5.4 Adattamento locale e modelli additivi generalizzati (GAM) 
1.5.5. Modelli misti generalizzati (GLMM) e Modelli misti additivi (GAMM)

1.6. Statistica applicata alla ricerca biomedica con R I

1.6.1. Nozioni di base di R. Variabili e oggetti in R. Gestione dei dati. File. Grafici 
1.6.2. Statistiche descrittive e funzioni di probabilità 
1.6.3. Programmazione e funzioni in R 
1.6.4. Analisi della tabella di contingenza 
1.6.5. Inferenza di base con variabili continue

1.7. Statistica applicata alla ricerca biomedica con R II

1.7.1. Analisi della varianza 
1.7.2. Analisi di correlazione 
1.7.3. Regressione lineare semplice 
1.7.4. Regressione lineare multipla 
1.7.5. Regressione logistica

1.8. Statistica applicata alla ricerca biomedica con R III

1.8.1. Variabili di confusione e interazioni 
1.8.2. Costruzione di un modello di regressione logistica 
1.8.3. Analisi di sopravvivenza 
1.8.4. Regressione di Cox 
1.8.5. Modelli predittivi. Analisi della curva ROC

1.9. Tecniche statistiche di Data Mining con R I

1.9.1. Introduzione. Data Mining. Apprendimento Supervisionato e Non. Modelli Predittivi. Classificazione e regressione 
1.9.2. Analisi descrittiva. Pre-elaborazione dei dati 
1.9.3. Analisi delle Componenti Principali (PCA) 
1.9.4. Analisi dei Cluster. Metodi Gerarchici. K-means

1.10. Tecniche statistiche di Data Mining con R II

1.10.1. Misure di Valutazione dei Modelli. Misure di capacità predittiva. Curve ROC 
1.10.2. Tecniche di Valutazione dei Modelli. Convalida incrociata. Campioni Bootstrap 
1.10.3. Metodi basati su alberi decisionali (CART) 
1.10.4. Support vector machines (SVM) 
1.10.5. Random Forest (RF) e Reti Neuronali (NN) 

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