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生物技术和制药研究领域的科学家在分析数据时面临着各种各样的挑战。时间和成本的限制通常限制了可以获得的数据量。在许多情况下,数据的质量使得很难提取趋势或估计不确定性。有时数据太多,找出最重要的解释变量可能会很麻烦。要指定哪个模型最好地描述数据,通常需要在最初看起来具有相似拟合优度度量的相互竞争的模型之间进行选择。
计算统计学提供了各种应用定量方法,帮助解决这些挑战,包括:
- Bootstrap -补偿小样本量
- 偏最小二乘-将低质量的数据转换为可用的形式
- 特征选择-确定哪些变量对模型影响最大
- 交叉验证-改进模型评估和选择
本次网络研讨会重点介绍MATLAB中的交互式分析工具®、统计和机器学习工具箱™和曲线拟合工具箱™支持计算统计。金宝app
本次网络研讨会不要求有MATLAB的基础知识。
记录:2009年5月7日
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