BIOS8006
纵向数据分析
📘 简介
本课程旨在使研究生熟悉纵向数据分析中使用的统计模型与方法。纵向数据指的是从个体（如人类、动物、植物或实验对象）多次采集的信息。课程内容主要包括线性混合效应（LME）模型、非线性混合效应（NLME）模型和广义线性混合效应（GLME）模型。通过实践操作，学生将掌握运用统计软件直接应用这些模型的能力，并能熟练分析纵向数据和解读分析结果。
🔗 相关链接
🎯 学习目标
完成课程后，学生将能够：
✔️ 阐释纵向数据分析的基本概念与方法；
✔️ 深入理解分析纵向数据的技术；
✔️ 掌握文献阅读能力，了解当前的先进工具；
✔️ 将这些技术和方法应用于真实数据。
📊 评估方式
| 评估项目 | 权重 | 具体描述 |
|---|---|---|
| 📝 作业 | 40% | 通过课后作业训练学生对基础知识、概念及分析技术的掌握。 |
| 📄 测验/期中考试 | 20% | 测试学生应用知识解决相关问题的能力。 |
| 📄 期末考试 | 40% | 3小时书面考试，评估学生的学习目标达成情况及技术掌握程度。 |
💬 课程评价
✨ 精选评价
💡 加入讨论
在下方评论分享您的评价、问题或经验👇
“期待你的评价。”
—— CityU