Deloitte
6 位校友岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
STAT7618
生物统计专题
2 学分难度 超难
课程定位 STAT7618（Regression Modelling for Biostatistics 1）是 UQ 课程体系中兼顾理论与实践的一门超难课程，核心目标是把“会看懂”升级为“会分析、会实现、会解释”。课程通常承担承上启下作用：前接基础概念，后接更高阶专题或项目。对准备走软件、数据、工程或研究路径的同学来说，这类课程的价值不只在分数，更在于建立可迁移的方法框架和稳定交付能力。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖该方向的关键概念、方法与工具链，并通过练习或作业落实到具体场景。常见会使用 Python、R、MATLAB、C/C++ 或课程指定软件（以官方课纲为准）。课程强调的不只是“得到答案”，还包括假设条件、步骤完整性、结果解释与复现性。也就是说，你需要同时训练知识准确度、实现质量和表达清晰度。 课程结构 课程一般按周推进，前段搭建概念框架，中段进入题型训练与案例应用，后段做综合整合与评估冲刺。考核常见组合为 Quiz/Lab、作业、报告和期末评估。评分不仅看正确率，也看分析逻辑、书写/代码规范与结论表达。多数同学真正拉开差距的阶段在中后期：是否能持续输出，而不是临近截止日突击。 适合人群 适合希望夯实底层能力、提升问题拆解与建模能力、并改善学术或工程表达的同学。若你计划继续修读高阶课程，或希望在实习与求职中提升“把事情做对并讲清楚
Course decision
选课先看
先看考核重心、截止节奏和入门要求，再决定这门课是否适合你的学期安排。
考核总权重
100%
4 项考核
最高单项
40%
Major Project/Thesis
期末考试
未注明
以官方 outline 为准
Hurdle
未列出
当前考核表没有 Hurdle 标记
What you learn
学完能做什么
学习成果来自官方 Unit Outline，关键词来自这门课的逐周主题。
课程能力关键词
least squaresbeta0/beta1residualsR-squaredlinearityhomoscedasticitynormalityresidual plotsdummy variablesleverageCook's distanceoutliersmultiple predictorsadjusted R-squared
Syllabus
每周大纲
默认只展示每周独有的知识重点；节奏、考核、Tutorial 和避坑信息按需展开。
Simple linear regression
### 📊 核心知识点：Simple linear regression 本周依据官方周度主题“Simple linear regression”展开，围绕回归建模的关键步骤、诊断与解释能力训练。强调从业务问题到模型假设、估计与结论的完整链路。 - **核心概念/公式**: least squares, beta0/beta1, residuals, R-squared ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐ | 预计投入 8h（Lecture 3h + 自学 3h + 实践 2h） 🎯 **考试关联**: 重点考查模型设定、诊断与结果解读，常见题型包括解释系数或比较模型。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 R 完成回归建模与诊断图形，输出模型摘要并解释业务含义。 📌 **作业关联**: 作业会要求基于数据完成建模与模型选择，本周内容是核心基础。 ⚠️ **易错点**: 忽略诊断假设；把相关性当因果；对分类变量解释不清。
feature selectioncalibrationclassification thresholdChecking assumptions in linear regression
### 📊 核心知识点：Checking assumptions in linear regression 本周依据官方周度主题“Checking assumptions in linear regression”展开，围绕回归建模的关键步骤、诊断与解释能力训练。强调从业务问题到模型假设、估计与结论的完整链路。 - **核心概念/公式**: linearity, homoscedasticity, normality, residual plots ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐ | 预计投入 8h（Lecture 3h + 自学 3h + 实践 2h） 🎯 **考试关联**: 重点考查模型设定、诊断与结果解读，常见题型包括解释系数或比较模型。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 R 完成回归建模与诊断图形，输出模型摘要并解释业务含义。 📌 **作业关联**: 作业会要求基于数据完成建模与模型选择，本周内容是核心基础。 ⚠️ **易错点**: 忽略诊断假设；把相关性当因果；对分类变量解释不清。
feature selectioncalibrationclassification thresholdBinary covariates, outliers and influential observations
### 📊 核心知识点：Binary covariates, outliers and influential observations 本周依据官方周度主题“Binary covariates, outliers and influential observations”展开，围绕回归建模的关键步骤、诊断与解释能力训练。强调从业务问题到模型假设、估计与结论的完整链路。 - **核心概念/公式**: dummy variables, leverage, Cook's distance, outliers ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h（Lecture 3h + 自学 3h + 实践 2h） 🎯 **考试关联**: 重点考查模型设定、诊断与结果解读，常见题型包括解释系数或比较模型。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 R 完成回归建模与诊断图形，输出模型摘要并解释业务含义。 📌 **作业关联**: 作业会要求基于数据完成建模与模型选择，本周内容是核心基础。 ⚠️ **易错点**: 忽略诊断假设；把相关性当因果；对分类变量解释不清。
feature selectioncalibrationclassification thresholdMultiple linear regression application
### 📊 核心知识点：Multiple linear regression application 本周依据官方周度主题“Multiple linear regression application”展开，围绕回归建模的关键步骤、诊断与解释能力训练。强调从业务问题到模型假设、估计与结论的完整链路。 - **核心概念/公式**: multiple predictors, adjusted R-squared, interpretation ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h（Lecture 3h + 自学 3h + 实践 2h） 🎯 **考试关联**: 重点考查模型设定、诊断与结果解读，常见题型包括解释系数或比较模型。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 R 完成回归建模与诊断图形，输出模型摘要并解释业务含义。 📌 **作业关联**: 作业会要求基于数据完成建模与模型选择，本周内容是核心基础。 ⚠️ **易错点**: 忽略诊断假设；把相关性当因果；对分类变量解释不清。
feature selectioncalibrationclassification thresholdMultiple linear regression theory
### 📊 核心知识点：Multiple linear regression theory 本周依据官方周度主题“Multiple linear regression theory”展开，围绕回归建模的关键步骤、诊断与解释能力训练。强调从业务问题到模型假设、估计与结论的完整链路。 - **核心概念/公式**: matrix notation, variance-covariance, Gauss-Markov ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h（Lecture 3h + 自学 3h + 实践 2h） 🎯 **考试关联**: 重点考查模型设定、诊断与结果解读，常见题型包括解释系数或比较模型。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 R 完成回归建模与诊断图形，输出模型摘要并解释业务含义。 📌 **作业关联**: 作业会要求基于数据完成建模与模型选择，本周内容是核心基础。 ⚠️ **易错点**: 忽略诊断假设；把相关性当因果；对分类变量解释不清。
feature selectioncalibrationclassification thresholdInteraction and multicollinearity
### 📊 核心知识点：Interaction and multicollinearity 本周依据官方周度主题“Interaction and multicollinearity”展开，围绕回归建模的关键步骤、诊断与解释能力训练。强调从业务问题到模型假设、估计与结论的完整链路。 - **核心概念/公式**: interaction term, VIF, collinearity diagnostics ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h（Lecture 3h + 自学 3h + 实践 2h） 🎯 **考试关联**: 重点考查模型设定、诊断与结果解读，常见题型包括解释系数或比较模型。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 R 完成回归建模与诊断图形，输出模型摘要并解释业务含义。 📌 **作业关联**: 作业会要求基于数据完成建模与模型选择，本周内容是核心基础。 ⚠️ **易错点**: 忽略诊断假设；把相关性当因果；对分类变量解释不清。
feature selectioncalibrationclassification thresholdAssumption violations
### 📊 核心知识点：Assumption violations 本周依据官方周度主题“Assumption violations”展开，围绕回归建模的关键步骤、诊断与解释能力训练。强调从业务问题到模型假设、估计与结论的完整链路。 - **核心概念/公式**: heteroscedasticity, nonlinearity, robust SE ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h（Lecture 3h + 自学 3h + 实践 2h） 🎯 **考试关联**: 重点考查模型设定、诊断与结果解读，常见题型包括解释系数或比较模型。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 R 完成回归建模与诊断图形，输出模型摘要并解释业务含义。 📌 **作业关联**: 作业会要求基于数据完成建模与模型选择，本周内容是核心基础。 ⚠️ **易错点**: 忽略诊断假设；把相关性当因果；对分类变量解释不清。
feature selectioncalibrationclassification thresholdLinear regression model building
### 📊 核心知识点：Linear regression model building 本周依据官方周度主题“Linear regression model building”展开，围绕回归建模的关键步骤、诊断与解释能力训练。强调从业务问题到模型假设、估计与结论的完整链路。 - **核心概念/公式**: variable selection, AIC/BIC, cross-validation ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 8h（Lecture 3h + 自学 3h + 实践 2h） 🎯 **考试关联**: 重点考查模型设定、诊断与结果解读，常见题型包括解释系数或比较模型。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 R 完成回归建模与诊断图形，输出模型摘要并解释业务含义。 📌 **作业关联**: 作业会要求基于数据完成建模与模型选择，本周内容是核心基础。 ⚠️ **易错点**: 忽略诊断假设；把相关性当因果；对分类变量解释不清。
feature selectioncalibrationclassification thresholdLogistic regression
### 📊 核心知识点：Logistic regression 本周依据官方周度主题“Logistic regression”展开，围绕回归建模的关键步骤、诊断与解释能力训练。强调从业务问题到模型假设、估计与结论的完整链路。 - **核心概念/公式**: logit link, odds ratio, maximum likelihood ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 3h + 自学 3h + 实践 3h） 🎯 **考试关联**: 重点考查模型设定、诊断与结果解读，常见题型包括解释系数或比较模型。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 R 完成回归建模与诊断图形，输出模型摘要并解释业务含义。 📌 **作业关联**: 作业会要求基于数据完成建模与模型选择，本周内容是核心基础。 ⚠️ **易错点**: 忽略诊断假设；把相关性当因果；对分类变量解释不清。
feature selectioncalibrationclassification thresholdConfounding and interaction in logistic regression
### 📊 核心知识点：Confounding and interaction in logistic regression 本周依据官方周度主题“Confounding and interaction in logistic regression”展开，围绕回归建模的关键步骤、诊断与解释能力训练。强调从业务问题到模型假设、估计与结论的完整链路。 - **核心概念/公式**: confounder, effect modification, stratification ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 3h + 自学 3h + 实践 3h） 🎯 **考试关联**: 重点考查模型设定、诊断与结果解读，常见题型包括解释系数或比较模型。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 R 完成回归建模与诊断图形，输出模型摘要并解释业务含义。 📌 **作业关联**: 作业会要求基于数据完成建模与模型选择，本周内容是核心基础。 ⚠️ **易错点**: 忽略诊断假设；把相关性当因果；对分类变量解释不清。
feature selectioncalibrationclassification thresholdChecking assumptions in logistic regression
### 📊 核心知识点：Checking assumptions in logistic regression 本周依据官方周度主题“Checking assumptions in logistic regression”展开，围绕回归建模的关键步骤、诊断与解释能力训练。强调从业务问题到模型假设、估计与结论的完整链路。 - **核心概念/公式**: goodness-of-fit, ROC/AUC, deviance ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 3h + 自学 3h + 实践 3h） 🎯 **考试关联**: 重点考查模型设定、诊断与结果解读，常见题型包括解释系数或比较模型。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 R 完成回归建模与诊断图形，输出模型摘要并解释业务含义。 📌 **作业关联**: 作业会要求基于数据完成建模与模型选择，本周内容是核心基础。 ⚠️ **易错点**: 忽略诊断假设；把相关性当因果；对分类变量解释不清。
feature selectioncalibrationclassification thresholdLogistic regression model building
### 📊 核心知识点：Logistic regression model building 本周依据官方周度主题“Logistic regression model building”展开，围绕回归建模的关键步骤、诊断与解释能力训练。强调从业务问题到模型假设、估计与结论的完整链路。 - **核心概念/公式**: feature selection, calibration, classification threshold ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 9h（Lecture 3h + 自学 3h + 实践 3h） 🎯 **考试关联**: 重点考查模型设定、诊断与结果解读，常见题型包括解释系数或比较模型。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 R 完成回归建模与诊断图形，输出模型摘要并解释业务含义。 📌 **作业关联**: 作业会要求基于数据完成建模与模型选择，本周内容是核心基础。 ⚠️ **易错点**: 忽略诊断假设；把相关性当因果；对分类变量解释不清。
feature selectioncalibrationclassification threshold
Assessment
考核结构
Project Milestone
里程碑交付，评估研究设计与进度。
30%
Major Project/Thesis
核心项目或论文工作。
40%
Report/Presentation
结果报告与展示。
20%
Final Evaluation
期末综合评估。
10%
Assignments
作业详情
Assignment 1: Statistical Analysis
STAT7618 Regression Modelling for Biostatistics 1 的统计分析与方法验证任务。
重点: 完成从数据处理到模型解释的完整流程。
要求:提交分析报告、代码与关键图表。
⏱ 预计 28 小时
Assignment 2: Integrated Modelling Project
完成综合建模项目或专题研究任务。
重点: 方法选择、结果解释、复现与沟通表达。
要求:包含项目成果、展示材料与复盘。
⏱ 预计 36 小时
From Seniors
学长留下的
基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。
学姐说
比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。
这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。
往年考点 / 踩坑
这门课暂无往年考点记录。
毕业生去向(整体)
下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。
统计自 317 份脱敏校友证言
Zerologix
4 位校友岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer
Servian
4 位校友岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant
关于这块数据,我们说实话
雇主墙来自脱敏毕业生证言（testimonials）的整体分布，无法关联到具体学员或其所选课程；仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。
我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。