Adjusting for Covariates (4:16) - Module 2 | Coursera

Adjusting for Covariates (4:16)

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Statistics for Genomic Data Science

ジョンズ・ホプキンズ大学（Johns Hopkins University）

4.2 (327 件の評価)

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Genomic Data Science 専門講座における 6 の 6 コース

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学習するスキル

Statistics, Data Analysis, R Programming, Biostatistics

レビュー

4.2 (327 件の評価)

5 stars
54.12%
4 stars
26.91%
3 stars
11.62%
2 stars
2.44%
1 star
4.89%

TK

2019年3月24日

Very good course and useful understanding statistical aspects of data.

HD

2021年4月8日

This is the best. It opens my eye for genomic data analysis.

レッスンから

Module 2

This week we will cover preprocessing, linear modeling, and batch effects.

Module 2 Overview (1:12)1:12

Dimension Reduction (12:13)12:13

Dimension Reduction (in R) (8:48)8:48

Pre-processing and Normalization (11:26)11:26

Quantile Normalization (in R) (4:49)4:49

The Linear Model (6:50)6:50

Linear Models with Categorical Covariates (4:08)4:08

Adjusting for Covariates (4:16)4:16

Linear Regression in R (13:03)13:03

Many Regressions at Once (3:50)3:50

Many Regressions in R (7:21)7:21

Batch Effects and Confounders (7:11)7:11

Batch Effects in R: Part A (8:18)8:18

Batch Effects in R: Part B (3:50)3:50

講師

Jeff Leek, PhD
Associate Professor, Biostatistics

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