医学统计学笔记-DL.zip

简介：
这份资料《医学统计学笔记-DL》包含了深度学习在医学统计分析中的应用，详细记录了课程重点、实例和公式推导，旨在帮助学生理解并掌握医学数据处理及研究方法。 《医学统计学笔记》是针对医学研究中的常用统计方法进行深度解析的学习资料，内容从基础概念到高级分析技术全面覆盖。该文档旨在帮助读者掌握并运用统计学解决实际问题，并支持科研与临床决策。 首先我们要理解的是统计学的基本概念：定量变量和定性变量构成了数据分析的基础框架。其中，定量变量是可以量化的数据类型，如身高、体重等；而定性变量则是分类信息，比如性别、血型。在医学研究中正确区分这两种类型的变量对于选择适当的统计方法至关重要。 正态分布是统计学中的一个关键概念，在描述生理指标的分布情况时尤为常见。通过概率密度函数和累积分布函数这样的图表工具可以评估数据是否符合正态分布，这对于后续进行参数检验有着决定性的作用。 参数检验主要包括t检验与方差分析（ANOVA）。其中，t检验适用于比较两组平均值差异的情况；而方差分析则用于多组间的对比，在有三个或更多样本时能检测这些群体间总体均值的显著差别是否存在。 对于数据不满足正态分布或者小样本量的情况下，则可以采用非参数检验方法，如卡方检验和秩和检验。其中，卡方检验主要用于评估分类变量之间的关系；而秩和检验（例如Mann-Whitney U测试或Kruskal-Wallis H测试）则用于比较定量数据的非正态分布样本。 线性相关与回归分析是探究两个或多个变量间相互影响的重要工具。在线医学研究中，这些方法常被用来探讨某因素如何对疾病发生率或者预后产生影响，并通过建立模型预测一个变量的变化将怎样作用于另一个变量上。 逻辑回归是一种广义的线性模型，适用于处理二分类或多类别的问题，在医疗领域可以用于基于患者的年龄、性别及其他风险因子来预测心血管疾病的概率等场景中。 生存分析（也称为时间至事件分析）是专门为了研究生存期数据而设计的方法。Cox比例风险模型作为其中的核心工具之一，能够帮助探索影响患者存活时间的因素如化疗效果或疾病分期对结果的影响。 《医学统计学笔记》不仅覆盖了基础的统计理论知识，还深入探讨了在实际医学研究中应用的各种统计方法，无论是初学者还是经验丰富的研究人员都能从中获得有价值的指导和提升。