Bayesian Analyses Using SAS

本課程著重在利用不同模型程序進行貝氏分析，包含羅吉斯迴歸模型、Cox 比例涉險模型、廣義線性混合模型、零膨脹卜瓦松模型等。課程中也會提到交叉設計與整合分析中的貝氏分析原理。

Who should attend

Formats available	Duration
Classroom:	2.0 days

參與本課程前需具備下列能力

• 能夠利用 SAS 語法產生資料集並整理資料，相當於完成 SAS Programming 2: Data Manipulation Techniques 課程
• 具備基本 SAS 統計分析能力，相當於完成 Statistics 1: Regression 課程

This course addresses SAS/STAT software.

• 貝氏分析基本概念介紹
• 透過診斷圖與診斷統計量進行模型評估
• 貝氏分析的優點與缺點
• GENMOD 程序與 PHREG 程序中的貝氏分析

• MCMC 程序的基本語法
• MCMC 程序支援的統計分布
• MCMC 程序中的羅吉斯迴歸模型
• MCMC 程序中的廣義線性混合模型
• MCMC 程序中的零膨脹卜瓦松模型
• MCMC 程序中遺漏值的處理

• 貝氏分析中的先驗分布
• 透過 MCMC 程序的貝氏分析法進行臨床試驗資料分析
• 透過貝氏分析法進行整合分析(meta analysis)