廣義線性模型課程教學大綱課程基本信息(CourseInformation)課程代碼(CourseCode)BI493*學時(CreditHours32(*學分)2(Credits)*課程名稱(CourseTitle)廣義線性模型GeneralizedLinearModel*課程性質(zhì)(CourseType)專業(yè)選修課Elective授課對象(TargetAudience)生物信息學、生物統(tǒng)計學或其他相關專業(yè)的本科學生Undergraduatesmajoredinbioinformatics/biostatistics*授課語言(LanguageofInstruction)中英雙語Chinese+English*開課院系(School)生命科學技術學院SchoolofLifeSciencesandBiotechnology先修課程(Prerequisite)高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計Calculus,LinearAlgebra,Probability,Statistics授課教師(Instructor)ZuohengWang,ShuanggeMa,HaiqunLin(Yale),HuiLu,MaoyingWu(SJTU)課程網(wǎng)址(CourseWebpage)/course/bi493*課程簡介(Description本課程將介紹自然科學和社會科學領域中針對定量和定性數(shù)據(jù)的廣義線性回歸分析方法和技術，例如針對定量數(shù)據(jù)的多元性性回歸、ANOVA和ANCOVA,針對二元分類數(shù)據(jù)的Logistic和Probit回歸模型，針對計數(shù)數(shù)據(jù)的泊松回歸模型和負二項回歸模型，針對生存數(shù)據(jù)的分段指數(shù)模型等等。課程將在似然估計理論的框架下展開。作為一門專業(yè)課，本課程要求學生在掌握統(tǒng)計學理論的同時，能結合R語言等統(tǒng)計學語言，將學到的知識應用于本學科的數(shù)據(jù)分析中。*課程簡介(DescriptionThiscoursewillcovertheclassicstatisticalmodelsfortheanalysisofquantitativeandqualitativedataencounteredinnaturalandsocialscienceinvestigation,inthecontextoflikelihoodtheory.Thestatisticalmethodsstudiedarethegenerallinearmodelsforquantitativeresponses(includingmultipleregression,ANOVAandANCOVA),binomialregressionmodelsforbinarydata(includinglogisticregressionandprobitmodels),modelsforcountdata(includingPoissonregressionandnegativebinomialmodels)andmodelsforsurvivaldata(PiecewiseexponentialmodelsfittedviaPoissonregression).AllofthesetechniquesarecoveredasspecialcasesoftheGeneralizedLinearModel,whichprovidesacentralunifyingstatisticalframeworkfortheentirecourse.課程教學大綱(coursesyllabus)*學習目標(LearningOutcomes)似然估計理論與線性模型(Likelihoodtheoryandlinearmodels)(A5.2,A5.5.1)廣義線性基礎理論模型(Theoryofgeneralizedlinearmodels)(A5.2，A5.5.1)二元與分類數(shù)據(jù)分析(Analysisofbinaryandcategoricaldata)(A5.2，A5.5.1)

對數(shù)線性模型(Log-linearmodels)(A5.2,A5.5.1)擬似然估計理論(Quasi-likelihood)(A5.2,A5.5.1)生存數(shù)據(jù)的廣義線性模型(Modelsforsurvivaldata)(A5.2,A5.5.1)廣義線性模型的高階部分(Advancedtopics,includingestimationoflinkfunction,transformationmodel,etc.)(A5.2,A5.5.1)廣義線性模型的軟件分析(AnalysisofGLMsusingRandotherstatisticalsoftware)(A5.1，A5.2，A5.5.1)*教學內(nèi)容、進度安排及要求(ClassSchedule&Requirements)教學內(nèi)容學時教學方式作業(yè)及要求基本要求考查方式第1講似然估計理論4授課7.1-7.13掌握MLE估計的常用優(yōu)化方法掌握常規(guī)概率模型的MLE方法作業(yè)第2講線性模型2授課上機3.1-3.2，3.4-3.11線性回歸的一般理論與參數(shù)估計與假設檢驗方法線性回歸模型的評價方法ANOVA與ANCOVA作業(yè)上機第3講廣義線性模型理論與方法初步4授課上機2.1-2.15廣義線性模型理論最大似然估計假設檢驗方法不同類型的誤差與link函數(shù)作業(yè)上機第4講二元分類數(shù)據(jù)分析4授課上機4.1-4.30Logistic回歸Probit分析模型的參數(shù)估計與假設檢驗模型選擇模型的評價方法如ROC等作業(yè)期中考試2閉卷考試-前期介紹內(nèi)容的總結考試第5講對數(shù)線性模型4授課上機6.3-6.15應用poisson回歸模型分析列聯(lián)表多項氏分布與泊松分布的關系3?針對異方差與過度分散計數(shù)數(shù)據(jù)的回歸模型4.零膨脹問題的處理上機作業(yè)第6講擬似然估計理論2授課9.1-9.10掌握如何在缺乏足夠信息建立似然函數(shù)的情況下進行統(tǒng)計推斷作業(yè)

的方法第7講生存數(shù)據(jù)的廣義線性模型4授課上機13.1-13.2風險與生存函數(shù)刪失與似然函數(shù)生存建模方法分段指數(shù)模型離散時間模型作業(yè)上機第8講廣義線性模型進階4授課上機14.815.51?變換模型與連接函數(shù)的選擇縱向與聚類數(shù)據(jù)的廣義線性模型固定效應與隨機效應多組、多層次數(shù)據(jù)的建模分析作業(yè)上機期末考試或大作業(yè)2考試大作業(yè)-掌握廣義線性模型的理論與方法大作業(yè)/考試*考核方式(Grading)平時作業(yè)(30%)+期中考試(40%)+期末考試(30%)Homework(30%)+Midterm(30%:2hoursin-class,close-book)+Final(30%:open-bookexam)*教材或參考資料(Textbooks&OtherMaterials)GeneralizedLinearModels(secondedition)byMcCullaghandNelder.Additionalreadingmaterials(scientificpapers)willbedistributedduringclass.其它(