Биостатистика

Стицање способности за спровођење анализе података засноване на Бајесовом приступу. Студенти ће бити оспособљени да користе све популарнији Бајесов приступ статистичком закључивању и моделе анализе преживљавања. Стицање способности да сепрепозна одговарајући модел за решавање задатог проблема, као и коришћење савременихстатистичких софтверских окружења.

Студенти су оспособљени за самосталну израду и имплементацију интернет маркетинг плана коришћењем технологија, техника и алата интернет маркетинга и друштвених медија.

Групни, индивидуални и практични

Теоријска настава
Бајесова теорема; Основе Бајесовог приступа статистичком закључивању; Бајесов модел интервалног оцењивања; Бајесов приступ тестирања хипотезе; Бајесов приступ и мултиваријациона анализа; Марковљеви ланци и Монте Карло; Бајесове мреже; Увод у анализу преживљавања; Цензурисани подаци; Параметарски приступ, максимална веродостојност; Каплан-Мајер; Нелсон-Ален; Кохорт студије; Лог-ранг тестови и Мантел-Ханцел; Коксова регресија

Практична настава
Бајесова теорема; Основе Бајесовог приступа статистичком закључивању; Бајесов модел интервалног оцењивања; Бајесов приступ тестирања хипотезе; Бајесов приступ и мултиваријациона анализа; Марковљеви ланци и Монте Карло; Бајесове мреже; Увод у анализу преживљавања; Цензурисани подаци; Параметарски приступ, максимална веродостојност; Каплан-Мајер; Нелсон-Ален; Кохорт студије; Лог-ранг тестови и Мантел-Ханцел; Коксова регресија

1. Kruschke, J. Doing Bayesian data analysis: A tutorial with R, JAGS, and Stan. Academic Press 2014
2. Donovan, T. M., & Mickey, R. M. Bayesian Statistics for Beginners: A Step-by-step Approach Oxford University Press 2019
3. Moore, D. F. Applied survival analysis using R. Switzerland: Springer 2016
4. Allison, P. D. Survival analysis using SAS: a practical guide. Sas Institute 2010