近年來(lái)，越來(lái)越多的中國(guó)學(xué)子選擇留學(xué)，那其中耶魯大學(xué)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系研究領(lǐng)域？本文則針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，為大家整理了資料，接下來(lái)咱們就一起往下了解吧。

一、統(tǒng)計(jì)遺傳學(xué)/基因組學(xué)、空間統(tǒng)計(jì)和建模(Statistical Genetics/Genomics, Spatial Statistics and Modeling)

二、因果推理、觀察研究和實(shí)施科學(xué)方法(Causal Inference, Observational Studies and Implementation Science Methodology)

耶魯大學(xué)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系教師在因果推理的新統(tǒng)計(jì)方法的開發(fā)和應(yīng)用方面處于世界領(lǐng)先地位。我們的教師已經(jīng)開發(fā)了統(tǒng)計(jì)方法來(lái)解決因果推理中的重要方法問(wèn)題，包括解決混淆偏差、審查和選擇偏差、測(cè)量誤差、不符合、中介變量和網(wǎng)絡(luò)干擾的工具。從隨機(jī)試驗(yàn)到實(shí)用/觀察性研究再到實(shí)施/傳播科學(xué)，生物統(tǒng)計(jì)系促進(jìn)了將生物統(tǒng)計(jì)方法研究更快地轉(zhuǎn)化為全世界的公共衛(wèi)生實(shí)踐。

　　三、健康信息學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)和可重復(fù)性(Health Informatics, Data Science and Reproducibility)

信息學(xué)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新，定義生物醫(yī)學(xué)研究、臨床護(hù)理和公共衛(wèi)生領(lǐng)域的信息和知識(shí)管理方法。YSPH的研究人員在數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言或文本處理、認(rèn)知科學(xué)、人機(jī)交互、決策支持、數(shù)據(jù)庫(kù)和算法等不同領(lǐng)域引入、開發(fā)和評(píng)估新的生物醫(yī)學(xué)動(dòng)機(jī)方法，用于分析公共衛(wèi)生、臨床研究和基因組學(xué)/蛋白質(zhì)組學(xué)中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。

四、機(jī)器學(xué)習(xí)和高維數(shù)據(jù)(Machine Learning and High Dimensional Data)

機(jī)器學(xué)習(xí)專注于算法的創(chuàng)建、表征和發(fā)展，當(dāng)這些算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)時(shí)，使我們能夠理解它們的結(jié)構(gòu)，做出預(yù)測(cè)并構(gòu)建反事實(shí)分析。這一研究領(lǐng)域是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)，并推動(dòng)了他們最近的許多進(jìn)展。我們的教師積極研究機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和計(jì)算方法，特別是在高維數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)密集型計(jì)算方面，為科學(xué)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)造新的工具。我們對(duì)這些工具在遺傳學(xué)、臨床試驗(yàn)、神經(jīng)成像和其他生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用特別感興趣，我們經(jīng)常與這些領(lǐng)域的研究人員合作。

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