墨爾本大學生物統計學碩士課程提供生物統計學的高級教育。課程涵蓋高級實驗的設計以及數據分析的收集、總結、解釋和傳達給醫療專業人士。該課程涵蓋所有必要的統計理論，重點是使用當前健康數據集應用和調整計算分析。如何你正想尋求1v1的課程輔導服務，那么你不妨選擇海馬課堂。

輔導內容

1.流行病學 1(POPH90014)

流行病學是研究人類疾病發生頻率的分布和決定因素，以及利用該研究來控制健康問題的學科。它是公共衛生的一門基礎科學。流行病學的三大任務包括描述、因果推斷和預測。

本課程重點介紹前兩項任務，并強調如何應用流行病學證據來指導公共衛生實踐和政策。描述：介紹了流行病學的發病率測量和人口健康的總結測量，并利用它們來描述人群內部和人群之間疾病發生的模式和趨勢。討論了常規收集的數據的作用，特別是對傳染病監測的作用。

2.統計計算簡介(MAST90101)

本課程旨在為學生提供進行中高級數據處理和管理所需的知識和技能，以便對健康和醫學研究中經常出現的數據進行統計分析。特別是，學生將獲得使用兩個主要統計軟件包(Stata 和 R)進行數據處理和管理的經驗，并掌握有效使用每個軟件包的基本編程技能。

3.生物統計學中的概率與推斷(MAST90100)

本課程涵蓋概率和統計推斷的基本理論，這是理解和實踐生物統計學核心方法的基礎，生物統計學是從健康和醫學調查數據中得出結論的科學。主要主題包括概率和分布的基本概念，包括假設數據的模擬，以及統計估計和假設檢驗的關鍵概念，包括抽樣變異性、置信區間、似然函數和貝葉斯推理方法的介紹。該方法強調對統計推斷在健康研究中的作用的批判性理解。

4.回歸基礎(MAST90102)

本課程為理解和使用生物統計學中的回歸方法奠定了基礎。學生將學習什么是回歸模型，以及如何將回歸方法用于研究調查的主要目的：描述、預測和因果推斷。重點是學習如何為這些不同的目的構建、擬合和解釋回歸模型，重點是連續結果的線性回歸和二元結果的邏輯回歸，包括處理模型擬合、參數化和交互等關鍵問題。將涵蓋重要的基礎數學概念，例如最小二乘法、最大似然估計和多元回歸的矩陣代數表示。

5.高級回歸(MAST90099)

本課程擴展了生物統計學中回歸方法的使用，包括頻率計數和事件率的分析。

廣義線性模型 (GLM) 被提議作為健康研究中描述、預測和因果推斷的工具。學生將學習如何提出、擬合和解釋計數和比率的泊松回歸模型，以及具有右刪失的事件發生時間數據的 Cox 比例風險模型。將討論 Kaplan-Meier 和 Mantel-Cox 估計量以及給定終生數據的生存函數的對數秩檢驗，以及用于生存數據分析的回歸方法。涵蓋的數學概念包括最大似然估計、用于模型比較的似然比檢驗以及 GLM 如何使用邏輯、泊松和 Cox 回歸為分析隨時間發生的事件的頻率提供統一的理論。

海馬課堂專業課程輔導

1.擁有4000+嚴選碩博學霸師資。針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師。

2.根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。