محاضرة جامعية ذات قيمة كبيرة بالنسبة لك للتحقق من صحة فرضياتك واستنتاجاتك بشكل أكثر صلابة باستخدام الإحصاء الحيوي مع R“

لقد أصبح الإحصاء الحيوي ضرورياً في البحوث الصحية لتصميم الدراسات التجريبية ودراسات الرصد، وتحليل البيانات التي تم جمعها واتخاذ القرارات بناءً على هذه النتائج. في الواقع، يسمح للباحثين بمراعاة عوامل مثل التباين وعدم اليقين في البيانات، وهو أمر مهم للتحقق من صحة الاستنتاجات المستخلصة. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يتم تقديم نتائج الأبحاث في شكل أرقام أو إحصائيات، وتساعد الإحصائيات الحيوية الباحثين على تفسيرها بشكل صحيح. لذلك فإن مساهمته أساسية بلا شك في تحسين فهم الأمراض والعلاجات الطبية في مجالات مثل طب الأسنان. 

لهذا السبب، إذا لم يتقن أخصائي طب الأسنان الإحصاء الحيوي باستخدام R، فسيكون في وضع غير مواتٍ بشكل واضح، وسيكون بحثه أقل متانة من أبحاث زملائه الآخرين لأنه لن يكون قادرًا على تطبيق الأدوات المتقدمة لصحة النتائج. هذا سبب آخر يجعل هذه المحاضرة الجامعية ذات قيمة كبيرة بالنسبة لك في إطلاعك على آخر المستجدات في هذا الموضوع الذي يحظى باهتمام متزايد. بالتالي، ستتعرف من خلال هذا العنوان على المفاهيم الإحصائية المطبقة في البحث، وأساسيات لغة R وأساليبها في الانحدار والتحليل متعدد المتغيرات. بالإضافة إلى ذلك، سوف تتعلم عن التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف باستخدام التنقيب عن البيانات Data Mining في منهجية عملك. 

مما لا شك فيه أنه إعداد رفيع المستوى من شأنه أن يرتقي ببحثك إلى المستوى التالي. للقيام بذلك، كل ما تحتاجه هو جهاز متصل بالإنترنت، وهو ما سيفتح لك الأبواب أمامك إلى كتالوج رقمي شامل من الموارد المتاحة لك على الحرم الجامعي الافتراضي. ضمن هذه المنصة، سيكون الطلاب مسؤولين عن وقتهم الأكاديمي الخاص بهم، مستفيدين من المحتويات المتقدمة التي صممها فريق تدريس مرجعي.

هذا هو البرنامج الذي تبحث عنه لتحليل طرق تحليل الانحدار والتحليل متعدد المتغيرات بالتفصيل باستخدام R“

تحتوي المحاضرة الجامعية في الإحصاء الحيوي باستخدام لغة R على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير دراسات الحالة التي يقدمها خبراء في الإحصاء الحيوي باستخدام لغة
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية 
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزها على المنهجيات المبتكرة  
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

من خلال مواد أكاديمية متقدمة، ستستفيد من دورة تعليمية مختصرة في 180 ساعة فقط يمكنك إدارتها على راحتك أثناء استعراض أساسيات لغة R“

البرنامج يضم أعضاء هيئة تدريس محترفين يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.  

محتوى الوسائط المتعددة، الذي تم تطويره باستخدام أحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم في الموقع والسياق، أي بيئة محاكاة توفر تدريبًا غامرًا مبرمجًا للتدريب في مواقف حقيقية.  

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.  

سوف تتقن كل مفهوم من المفاهيم الرئيسية للإحصاء الحيوي باستخدام R للارتقاء بأبحاثك في مجال طب الأسنان إلى المستوى التالي"

هل تريد التعامل مع التقنيات الإحصائية الأكثر فعالية في Data Mining؟ ستفعل ذلك في 6 أسابيع فقط!"
   

لقد تم تصميم المنهج الدراسي وفقاً لشكل إلكتروني يسمح لأخصائيي طب الأسنان بالجمع بين نشاطهم وهذا المستوى العالي من التدريب دون أي مشكلة. في الواقع، لا تحتاج في الواقع إلى حضور يوم واحد في مركز وجهاً لوجه ولا تحتاج حتى إلى التكيف مع جداول زمنية محددة. بدلاً من ذلك، ستتمكن من إدارة وقت دراستك بل واستيعاب أفكار المنهج الدراسي بسرعة أكبر بفضل ديناميكية موارد الحرم الجامعي الافتراضي. في هذا المجال، ستتوفر تنسيقات وسائط متعددة متنوعة مثل الرسوم البيانية التفاعلية ومقاطع الفيديو والفصول الدراسية الرئيسية ودراسات الحالة.

ستعمل المخططات التفاعلية أو مقاطع الفيديو أو المحاضرات أو دراسات الحالة على تعزيز أدائك الأكاديمي، مما سيعود بالنفع على بحثك“

الوحدة 1. الإحصاء والبحث في مجال الأبحاث الصحية   

1.1    الإحصاء الحيوي 

1.1.1    مقدمة عن المنهج العلمي 
2.1.1    السكان والعينة. عينة من تدابير المركزية 
3.1.1    التوزيعات المنفصلة والتوزيعات المستمرة 
4.1.1    المخطط العام للاستدلال الإحصائي. الاستدلال على المتوسط السكاني العادي. الاستدلال على متوسط ​​​​عدد السكان العام 
5.1.1    مقدمة إلى الاستدلال اللامعلمي 

2.1    مقدمة إلى برنامج R 

1.2.1    الخصائص الأساسية للبرنامج 
2.2.1    الأنواع الرئيسية للأشياء 
3.2.1    أمثلة بسيطة للمحاكاة والاستدلال الإحصائي 
4.2.1    الرسومات 
5.2.1    مقدمة للبرمجة في R 

3.1 طرق الانحدار مع R  

1.3.1    نماذج الانحدار 
2.3.1    اختيار المتغيرات 
3.3.1    التشخيص النموذجي 
4.3.1    معالجة البيانات غير النمطية 
5.3.1    تحليل الانحدار 

4.1    تحليل متعدد المتغيرات مع R 

1.4.1    وصف البيانات متعددة المتغيرات 
2.4.1    توزيعات متعددة المتغيرات 
3.4.1    تخفيض البعد 
4.4.1    التصنيف غير الخاضع للرقابة: التحليل العنقودي 
5.4.1    التصنيف الخاضع للرقابة: التحليل التمييزى 

5.1    طرق الانحدار للبحث مع R 

1.5.1    النماذج الخطية المعممة : انحدار السلبي بواسون ذو الحدين 
2.5.1    النماذج الخطية المعممة : الانحدارات اللوجستية وذات الحدين 
3.5.1    المتضخم الصفري وانحدار بواسون السلبي ذو الحدين 
4.5.1 المبارزة المحلية والنماذج المضافة المعممة (GAM) 
5.5.1    نماذج مختلطة معممة (GLMM) وإضافات معممة (GAMM) 

6.1    الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع R 1 

1.6.1    المفاهيم الأساسية R والمتغيرات والأشياء R. إدارة البيانات ملفات. الرسومات 
2.6.1    الإحصاء الوصفي ووظائف الاحتمال 
3.6.1    البرمجة والوظائف في R 
4.6.1    تحليل جدول الطوارئ 
5.6.1    الاستدلال الأساسي مع المتغيرات المستمرة 

7.1    الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع R 2 

1.7.1    تحليل التغاير 
2.7.1    تحليل الارتباط 
3.7.1    الانحدار الخطي البسيط 
4.7.1    الانحدار الخطي المتعدد 
5.7.1    الانحدار السوقي 

8.1    الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع R 3 

1.8.1    المتغيرات والتفاعلات المربكة 
2.8.1    بناء نموذج الانحدار اللوجستي 
3.8.1    تحليل معدل الاستمرار 
4.8.1    انحدار Cox 
5.8.1    النماذج التنبؤية: تحليل منحنى خاصية التشغيل المتلقي 

9.1    التقنيات الإحصائية لاستخراج البيانات باستخدام R 1 

1.9.1    مقدمة. Data Mining. التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. النماذج التنبؤية. التصنيف والانحدار 
2.9.1    التحليل الوصفي. المعالجة المسبقة للبيانات 
3.9.1    تحليل المكونات الرئيسية 
4.9.1    التحليل العنقودي. الأساليب الهرمية. K-means 

10.1    التقنيات الإحصائية لاستخراج البيانات باستخدام R 2 

1.10.1    مقاييس لتقييم النماذج. مقاييس القدرة التنبؤية منحنى ROC 
2.10.1    تقنيات لتقييم النماذج. التحقق المتبادل. عينات Bootstrap 
3.10.1    الأساليب المبنية على الأشجار (CART) 
4.10.1    Support vector machines (SVM) 
5.10.1    Random Forest (RF) والشبكات العصبية (NN) 

اغتنم الفرصة للتعرف على أحدث التطورات في هذه المادة لتطبيقها في ممارستك اليومية"