新南威爾士大學(xué)MATH5885的重點(diǎn)是隨著時(shí)間的推移對(duì)響應(yīng)曲線進(jìn)行建模。因此，MATH5885匯集了用于連續(xù)和離散值響應(yīng)測量的多元回歸建模、時(shí)間序列建模和隨機(jī)效應(yīng)建模，旨在提高同學(xué)分析和理解大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集的能力。主要的焦點(diǎn)是在生物醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用，但是這些想法有更廣泛的應(yīng)用，例如在市場研究和社會(huì)調(diào)查中出現(xiàn)的小組研究。以下是MATH5885重點(diǎn)知識(shí)指南，有需要的同學(xué)一起來看看吧！

一、課程知識(shí)重點(diǎn)

1、縱向數(shù)據(jù)的特征

2、探索性數(shù)據(jù)分析

3、匯總統(tǒng)計(jì)和其他簡單方法相關(guān)模型

4、相關(guān)數(shù)據(jù)的線性模型

5、最大似然估計(jì)和REML

6、線性混合模型

7、廣義線性混合模型

8、缺失數(shù)據(jù)

二、課程考察重點(diǎn)

1、解釋縱向數(shù)據(jù)的主要特征及其與橫向數(shù)據(jù)的區(qū)別。

2、使用探索性數(shù)據(jù)分析技術(shù)，在縱向數(shù)據(jù)中使用R。

3、解釋縱向數(shù)據(jù)中可能出現(xiàn)的不同類型的相關(guān)性，并為給定數(shù)據(jù)集中的相關(guān)性結(jié)構(gòu)選擇合適的模型。

4、推導(dǎo)相關(guān)數(shù)據(jù)的似然函數(shù)，并用其來計(jì)算最大似然估計(jì)。

5、解釋殘差最大似然估計(jì)(REML)的概念，并使用其來計(jì)算EML估計(jì)。

6、展示包含相關(guān)誤差的線性模型如何用于分析縱向數(shù)據(jù)。

7、解釋用于分析連續(xù)縱向數(shù)據(jù)的線性混合效應(yīng)模型的理論，并展示如何擴(kuò)展到用于分析非正態(tài)縱向數(shù)據(jù)的廣義線性混合效應(yīng)模型。

8、解釋邊際模型如何通過廣義估計(jì)方程來分析非正態(tài)縱向數(shù)據(jù)。

9、解釋參數(shù)的“特定受試者”和“總體平均”解釋之間的區(qū)別。

10、對(duì)縱向研究中出現(xiàn)的不同類型的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并解釋對(duì)分析的影響。

11、使用R和SAS將研究的模型擬合到縱向數(shù)據(jù)集，并解釋輸出結(jié)果。

12、對(duì)所研究的模型進(jìn)行估計(jì)和推斷。

13、檢查縱向數(shù)據(jù)模型的有效性。

14、解決與縱向數(shù)據(jù)分析相關(guān)的理論問題。

同學(xué)如果能夠很好地掌握上面總結(jié)的新南威爾士大學(xué)MATH5885重點(diǎn)知識(shí)，那么應(yīng)該就能取得不錯(cuò)的課程成績。