душно про дату

На этой неделе заканчивается набор на онлайн-программу переподготовки «Биостатистика и анализ медицинских данных»! bioinf.me/education/stat | Приём заявок до 16 июля, 23:59 МСК Приглашаем на программу всех, кто работает или планирует работать в сфере биомедицинских исследований, владеет базовыми навыками анализа данных в R и хочет глубже разобраться в статистических методах, а также научиться уверенно применять их на практике! 🌕 Программа состоит из 5 частей: • Статистика и анализ данных • Программирование на R • Методология и регуляторика • Выпускной проект (проекты выпускников 2025/26 года) • Ключевые внеучебные активности Помимо лекций и практических занятий студентов программы ждут: работа над проектом под руководством опытных биостатистиков, карьерные встречи, хакатоны, круглый стол по использованию ИИ, гостевые лекции, встречи с преподавателями и выпускниками. 🌑 Процесс поступления: • заполнить анкету до 16 июля, 23:59 МСК • пройти тестирование 18 или 25 июля ☁️ Подробнее о программе, подготовке к тестированию и самом тестировании: bioinf.me/education/stat ☁️ По всем вопросам: biostat@bioinf.me Эти полгода станут важной частью вашего профессионального пути – помогут углубить знания, получить практический опыт, расширить профессиональные связи и стать частью большого поддерживающего сообщества! Ждём ваших заявок! ❤️ ✨ Мы в VK | Мы в почте | Мы в Telegram #bioinf_online #bioinf_education @bioinformatics_institute

Если вам зашли лекции из цикла Разрушители мифов, то вот, есть возможность попасть на полугодовую программу по биостату: заявки принимают до 16-го включительно. Программа удаленная, но все занятия вживую, не в записи. Среди преподавателей, в том числе, и лекторы Разрушителей. Походите-подумайте, может, вам надо, успеете запрыгнуть в последний вагон.

Всё ещё считаете мощность после окончания исследования? Тогда мы идём к вам! bioinf.me/stat_myths | 7 июля, 19:00 МСК 7 июля, 19:00 МСК | Матвей Славенко 🦖 Миф №9: Расчёт мощности: лучше поздно, чем никогда На заключительной лекции третьего сезона лектория «Разрушители статистических мифов» обсудим: • что такое мощность теста; • чем она отличается от ошибки первого рода; • зачем её считать; • о чём она говорит на этапе планирования исследования и после того, как данные уже собраны; • когда считать её не имеет смысла; • что не так с концепцией пост-хок мощности, чем её можно заменить и что отвечать рецензентам. ☁️ Регистрация: bioinf.me/stat_myths ☁️ По всем вопросам: biostat@bioinf.me ☁️ Календарь открытых мероприятий Института биоинформатики До встречи! ✨ Мы в VK | Мы в почте | Мы в Telegram #bioinf_online #bioinf_education @bioinformatics_institute

Сегодня читаю лекцию про постхок мощность. Буду рассказывать про мощность вообще и опять агитировать смотреть на ДИ, а не на p-values. Приходите, будет в меру теоретично, с картиночками и, как всегда, лампово.

Why Adjusted Regression Coefficients Are Less Descriptive Than They Look Kristoffer Magnusson (исследователь в области клинической психологии) ведет любопытный блог, который называется R Psychologist. У него можно посмотреть множество интересных статистических визуализаций, в частности, как-то у нас упоминалась визуализация по доверительным интервалам. У автора вышла еще одна интерактивная визуализация: Why Adjusted Regression Coefficients Are Less Descriptive Than They Look. Здесь автор утверждает, что сначала нужно определить цель исследования в линейной множественной регрессии (прогноз или причинно-следственный вывод, описание), а затем рассматривать корректировки как отдельный анализ. Главный вывод автора: исследовательский вопрос определяет метод, а не наоборот.

Очень хороший пост, рекомендасьон.

Очень крутая статья про взлом замков в Gothic 1 Remake 🔗Читать Как вам вообще эта система спустя время игры? 😎 T-Moor и его команда

У нас сегодня пятница, поэтому пост про ремейк Готики и головоломки :3

Тест Стьюдента, Велча и непараметрика на малых выборках Возвращение долгожданных лонгридов по статистике! В прошлый раз я сравнивала тест Стьюдента и тест Велча на больших выборках и обещала разобрать отдельно, что происходит на малых выборках. Не прошло и года (или прошло), но лонгриды возвращаются в новом интерактивном формате: https://ubogoeva.github.io/R4Analytics/posts/small_samples_simulation.html Теперь можно самостоятельно накликать разные варианты размеров выборок, дисперсий, распределений и посмотреть на ошибку первого рода и мощность. Помимо наших любимых тестов Стьюдента, Велча и Манна-Уитни, бонусом разобрала еще тест Бруннера-Мюнцеля, грубо говоря аналог теста Манна-Уитни для неравных дисперсий. И не забыла про статью от X5 про тест Велча (Серега, респекты 💪). Не буду здесь долго расписывать, все самое интересное разобрано в посте, заходите! #stats #stat_hard

Автор - лягушка-путешественница, наконец, возвращается к родным пенатам и даже готовит оригинальный контент (в том числе и давно обещанный). А пока можете почитать вот эту заметку Лены Убогоевой и потыкать в симуляции (все мы любим Монте-Карло). В комменты тоже загляните, там всякое интересное обсуждают.

Я ни умир, я даже на конференцию выбрался. Пока что сообщаю, что круассаны были хороши; скрепочка вот ещё красивая на программе. #ярмарка_тщеславия