南加州大学生物统计研究生课程学习规划指南

南加州大学的生物统计学理学硕士学位课程包含至少39个学分的生物统计学与流行病学课程，目的是为学生在生物统计学及生物医学研究领域从事专业或学术工作做好准备。学生将学习生物统计学的基础理论；掌握运用统计方法从数据中得出结论的技巧；掌握各类统计软件的编程技能；能将现有方法论应用于临床试验或遗传学等新兴领域，并发表独立研究成果。以下是南加州大学生物统计研究生课程设置与学习建议，希望能帮助你更好地进行学习规划，顺利完成学业。

一、南加州大学生物统计学硕士课程设置

1、核心课程（26-28学分）

- PM 510L 生物统计学原理，学分：4

- PM 511aL 数据分析，学分：4

- PM 511bL 数据分析，学分：4

- PM 512 流行病学原理，学分：4

- PM 513 实验设计，学分：3

- PM 518a 流行病学研究统计方法I、II，学分：3

• 统计理论要求

有意攻读生物统计学博士学位的学生，建议修读PM 522a与PM 522b。

- PM 522a 统计学理论导论，学分：3

- PM 522b 统计学理论导论，学分：3 或 PM 618 卫生科学统计学理论，学分：4

2、论文（4学分）

- PM 594a 硕士论文，学分：2

- PM 594b 硕士论文，学分：2

3、选修课程（剩余学分）

- MATH 542 方差分析与实验设计，学分：3

- MATH 543 非参数统计学，学分：3

- MATH 545 时间序列导论，学分：3

- MATH 547 统计学习理论的数学基础，学分：3

- MATH 548 序贯分析，学分：3

- PM 511cL 数据分析，学分：4

- PM 516a 统计问题解决，学分：1

- PM 516b 统计问题解决，学分：1

- PM 518b 流行病学研究统计方法 I, II，学分：3

- PM 520L 高级统计计算，学分：3

- PM 523 临床研究设计，学分：3

- PM 534 统计遗传学，学分：3

- PM 544L 多变量分析，学分：3

- PM 551 全基因组关联研究统计方法，学分：3

- PM 552 临床试验统计方法，学分：3

- PM 560 R语言统计编程，学分：2

- PM 566 健康数据科学导论，学分：4

- PM 569 空间统计学，学分：3

- PM 574 现代统计软件编程，学分：2

- PM 575 环境流行病学统计方法，学分：3

- PM 579 高维数据统计分析，学分：4

- PM 588 流行病学实践，学分：4

- PM 590 指导研究，学分：1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12

- PM 591 健康科学机器学习，学分：4

- PM 604 健康行为研究方法，学分：4

- PM 616 神经网络与深度学习，学分：3

- PM 617 流行病学因果推断导论，学分：4

• 附加要求

选修课程需根据学生需求与兴趣选择，并须经program director批准。经program director核准，学生可酌情以未列于上表的选修课替代学分。学生须具备操作主流数据管理与分析软件所需的计算机语言基础能力。

二、南加州大学生物统计学硕士课程学习建议

1. 打好数学基础

• 概率论与数理统计：如果本科阶段学习不扎实，建议重温条件概率与贝叶斯公式；期望、方差、矩母函数（MGF）；大数定律、中心极限定理。

• 线性代数：矩阵运算在回归分析、混合模型中必不可少。

2. 强化统计推理能力

• 不仅要掌握计算，更要理解假设检验背后的逻辑。

• 学习模型假设与诊断：学会检查正态性、方差齐性、独立性。

3. 注重实战

每门课尽量用真实生物数据（如NCBI、CDC公开数据集）做练习。目标是不仅能跑代码，还能解释结果、写出科学结论。

三、常见难点与解决策略

1. 统计理论抽象

• 难点：渐近分布、似然比检验等理论枯燥。

• 解决策略：用R做模拟实验验证理论结论。

2. 高维数据分析

• 难点：基因组、影像数据特征维度远大于样本量。

• 解决策略：掌握降维方法（PCA）、正则化回归（LASSO）；学习交叉验证避免过拟合。

3. 生物医学知识不足

• 难点：公共卫生、医学研究背景较弱，影响理解实验设计。

• 解决策略：学习流行病学基础（队列研究、病例对照设计）；关注《New England Journal of Medicine》《JAMA》案例。

四、软件技能与实践经验

1. 必备语言

• R语言：USC课程广泛使用，重点学习`survival`（生存分析）、`glm`（广义线性模型）、`tidyverse`（数据清洗）、`ggplot2`（可视化）

• SAS：临床试验和制药行业依然主流。

• Python：用于机器学习、数据挖掘，重点掌握`pandas`、`scikit-learn`。

2. 实践项目方向

• 临床试验数据分析：样本量计算、功效分析、药物疗效评估。

• 公共卫生数据建模：疾病传播预测模型。

• 基因组学数据分析：差异表达分析、基因富集分析。

总之，学习南加州大学生物统计研究生课程，前期应打好数学与统计基础（概率、矩阵、极大似然）。同时，强化R编程与SAS技能，并结合真实生物数据练习。此外，生物医学背景要补充，尤其是流行病学、公共卫生概念。

如果学生在学习上述课程时遇到问题，随时可以与新航道的课程顾问联系。新航道能够针对你的课业问题和学习需求，提供一对一南加州大学课程辅导，帮助你解决课业疑问、巩固课程要点、加深知识理解、消除学习难点，从而顺利完成学业。