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Statistische Modelle in der Medizinischen Biometrie – Applied Regression Modelling

Lineare Modelle sind aufgrund ihrer weiten Anwendbarkeit und einfachen Interpretierbarkeit ein wichtiges Werkzeug in der praktischen Anwendung der Statistik. Allerdings gibt es, insbesondere im Anwendungsbereich der Medizinischen Biometrie, häufig Situationen, in denen ein einfaches lineares Modell nicht mehr ausreicht, um die zugrundeliegenden Daten zu modellieren. Das betrifft z.B.:

  • Daten mit binärem Outcome („erkrankt ja/nein“)
  • Überlebenszeitdaten (Zeit bis zum Eintritt einer Krankheitsprogression)
  • Longitudinale Daten (mehrere zeitversetzte Messungen derselben Variable)

Ein besonderer Fokus des Seminars soll auf der Analyse longitudinaler Daten und den variantenreichen Methoden zu derer Auswertung liegen. Während bei den meisten klassischen Methoden die Unabhängigkeit der Beobachtungen vorausgesetzt wird, ist dies nicht mehr gegeben, wenn dieselbe Variable wiederholt am selben Patienten gemessen wird. In diesem Seminar sollen Methoden untersucht werden, die diese Problematik adressieren.

Nach einer Einführung in das Themengebiet (Dozentenvortrag) werden von den Teilnehmern darauf aufbauende Themen in Präsentationen vorgestellt und diskutiert. Dabei sollen auch die Methoden und deren Implementierung in der Statistiksoftware R anhand von Beispieldatensätzen illustriert werden. Das Seminar wird vom Institut für Medizinische Biometrie und Informatik angeboten und kann für den Studiengang Master Mathematik angerechnet werden.

Termin: Das Seminar wird im Wintersemester 2020/21 wieder angeboten.

Notwendige Vorkenntnisse:

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik; Statistik I oder ähnliche Vorlesung (in Absprache mit dem Institut für Medizinische Biometrie und Informatik)

Nützliche Vorkenntnisse:

Statistik II, Programmiersprache R

Die Teilnehmerzahl ist begrenzt, wir bitten um Anmeldung unter lehrkoordination.biometrie@imbi.uni-heidelberg.de.

 

Literatur:            

  • Linear Mixed Models (West, Welch, Galecki – Chapman & Hall, 2nd edition)
  • Extending the Linear Model with R (Faraway – Chapman & Hall, 2nd edition)
  • Longitudinal Data Analysis (Fitzmaurice, Davidian, Verbeke, Molenberghs – Chapman & Hall)
  • Applied Longitudinal Analysis (Fitzmaurice, Laird, Ware – Wiley, 2nd edition)