Was sind heiße Forschungsthemen für Doktorarbeiten in Biostatistik?


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Ich habe darüber nachgedacht, Forschungsthemen für die Doktorarbeit in Biostatistik auszuwählen. Ich möchte einige heiße Forschungsthemen der letzten Jahre kennenlernen. Soweit ich weiß, sind einige heiße Forschungsthemen:

  1. Hochdimensionale Datenanalyse;
  2. kausale Folgerung in Experimenten und Beobachtungsstudien;
  3. Propensity Score Matching;
  4. Bayesianische Statistik.
  5. Zeitfolgen;
  6. Modellauswahl;
  7. Überlebensdatenanalyse;

Meine Fragen sind:

  1. Gibt es gute Literaturübersichten, die die jüngsten Forschungstrends in der Biostatistik zusammenfassen?
  2. Was müssen Sie zu diesen Themen lesen?

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Haben Sie überprüft, welche Themen aktuell veröffentlicht werden? Nehmen Sie zum Beispiel arxiv.org/list/q-bio/current
mugen

Wenn ich darf, würde ich Bayes'sche Methoden für die Genomik im großen Maßstab hinzufügen. Riesiges Forschungsgebiet wo ich bin.
Chris C

@mugen, danke. Ich habe diese Themen überprüft. Mein Problem ist, dass ich keine guten Übersichts- / Zusammenfassungspapiere zu diesen Themen finden kann. Ich kann jedoch einige für hochdimensionale Forschung finden. ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3092303
Aaron Zeng

@ ChrisC, definitiv stimme ich zu.
Aaron Zeng

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Ich vermute, dass diese Community die Fragen 1 und 2 zum Thema findet. Frage 3 ist jedoch nicht für eine SE-Site geeignet, und Frage 4 ist ein separates Thema (obwohl ein verwandtes, gebe ich zu). Da Ihr Fokus auf den ersten beiden zu liegen scheint, habe ich mir erlaubt, die dritte und vierte zu streichen, um die angesammelten engen Stimmen abzuwehren.
whuber

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