Module 3 Overview (1:07) - Module 3 | Coursera

Para EmpresasPara los estudiantes

Explorar
Principales cursos
Inicia Sesión
Únete de forma gratuita

Module 3 Overview (1:07)

Loading...

Statistics for Genomic Data Science

Universidad Johns Hopkins

4.2 (246 calificaciones) | 21K estudiantes inscritos

Curso 7 de 8 en Genomic Data Science Programa Especializado

Inscríbete gratis

An introduction to the statistics behind the most popular genomic data science projects. This is the sixth course in the Genomic Big Data Science Specialization from Johns Hopkins University.

Destrezas que aprenderás

Statistics, Data Analysis, R Programming, Biostatistics

Revisiones

4.2 (246 calificaciones)

5 stars
52.03%
4 stars
27.64%
3 stars
11.78%
2 stars
3.25%
1 star
5.28%

TK

Mar 25, 2019

Very good course and useful understanding statistical aspects of data.

MR

Mar 04, 2020

Great course as a starting point for statistical genomics!

De la lección

Module 3

This week we will cover modeling non-continuous outcomes (like binary or count data), hypothesis testing, and multiple hypothesis testing.

Module 3 Overview (1:07)1:07

Logistic Regression (7:03)7:03

Regression for Counts (5:02)5:02

GLMs in R (9:28)9:28

Inference (4:18)4:18

Null and Alternative Hypotheses (4:45)4:45

Calculating Statistics (5:11)5:11

Comparing Models (7:08)7:08

Calculating Statistics in R9:46

Permutation (3:26)3:26

Permutation in R (3:33)3:33

P-values (6:04)6:01

Multiple Testing (8:25)8:25

P-values and Multiple Testing in R: Part A (5:58)5:58

P-values and Multiple Testing in R: Part B (4:23)4:23

Impartido por:

Jeff Leek, PhD
Associate Professor, Biostatistics

Prueba el curso Gratis

Transcripción

Welcome to Week 3 of Statistics for Genomic Data Science. Last week, we talked a little bit about linear modeling, and preprocessing and normalization. This week we're going to be talking a little bit more about modeling. Finishing up some of the more technical details. And we're also going to start talking about statistical significance. And in particular, if you know anything about statistics, or you've ever taken a statistics class before, you've heard about the P-value. It's the most commonly used statistic in the world. Millions and millions of P-values are calculated every year. We're going to talk about how do you use those. How do you perform hypothesis tests to try to make discoveries in genomics? When you're doing statistical significance in genomics it gets a little bit tricky though, because there's often many, many, many things that you're testing. And you're trying to discover sort of a few signals among many many different things that you might be trying to study. And so we're going to talk a lot about multiple comparisons, and how do you check to make sure that the discovery you're making is likely to be real and not a false positive that came up just because you're doing so much data sifting when you're looking through the data. So we're going to talk about statistical significance and multiple testing this week.

Explora nuestro catálogo

Inscríbete de manera gratuita y obtén recomendaciones personalizadas, actualizaciones y ofertas.

Principales cursos en línea

IA para todos
Introducción a TensorFlow
Redes neurales y aprendizaje profundo
Algoritmos, parte 1
Algoritmos, parte 2
Aprendizaje Automático
Aprendizaje automático con Python
Aprendizaje automático con Sas Viya
Programación R
Introducción a la programación con Matlab
Análisis de datos con Python
Aspectos básicos de AWS: El paso a la nube nativa
Aspectos básicos de la plataforma en la nube de Google
Ingeniería de confiabilidad del sitio
Hablar inglés de manera profesional
La ciencia del bienestar
Aprendiendo a aprender
Mercados financieros
Prueba de hipótesis en el área de la salud pública
Aspectos básicos del liderazgo diario

Principales especializaciones en línea

Aprendizaje profundo
Python para todos
Ciencia de Datos
Ciencias de los Datos Aplicada con Python
Aspectos básicos de los negocios
Arquitectura con Google Cloud Platform
Ingeniería de datos en la plataforma en la nube de Google
Excel para MySQL
Aprendizaje automático avanzado
Matemática aplicada al aprendizaje automático
Automóviles de auto conducción
Revolución de la cadena de bloques para la empresa
Análisis comercial
Habilidades de Excel aplicadas para los negocios
mercadeo digital
Análisis estadístico con R para el área de la salud pública
Aspectos básicos de la inmunología
Anatomía
Gestión de la innovación y del pensamiento de diseño
Aspectos básicos de la psicología positiva

Certificados en linea

Soporte de TI de Google
Especialista en compromiso con el cliente de IBM
Ciencia de datos de IBM
Administrador de proyectos aplicado
Certificado profesional de IA aplicada de IBM
Aprendizaje automático para análisis
Análisis y visualización de datos espaciales
Gestión e ingeniería de construcción
Diseño instruccional

Programas de titulación en línea

Maestría en Ciencia de Datos
Licenciatura en Ciencias de la Computación
Títulos de Ciencias de la Computación e Ingeniería
Maestría en Aprendizaje Automático
Maestría en Administración de Empresas y títulos de estudios de negocios
Maestría en Ingeniería Eléctrica
Maestría en Salud Pública
Maestría en Tecnología de la Información

Coursera

Acerca de
Liderazgo
Empleo
Catálogo
Certificados
Certificados MasterTrack™
Grados
Para Empresas
Para gobiernos
Para el campus
En respuesta al Coronavirus

Comunidad

Estudiantes
Socios
Desarrolladores
Probador beta
Traductores
Blog
Blog de Tecnología

Más

Términos
Privacidad
Ayuda
Accesibilidad
Prensa
Contacto
Directorio
Afiliados

Consíguelo en Google Play

© 2020 Coursera Inc. Todos los derechos reservados.