生物统计（ biostatistics） 即用数理统计的原理和方法，分析和解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律性。这个专业非常 Interisciplinary ，跟统计、生物信息、计算机（尤其是 ata mining）等关系很密切。
生统学什么？在美国的专业设置以及课程设置是怎样的？
先从生物统计项目的开设情况说起，在美国 Top30的学校中，有19所学校开设了生统的Master项目，Top70的院校中超过一半的学校均开设有Biostatistics项目。
按学院名称分类：
School of Public Health
- e.g. JHU, Harvar, Yale, Columbia, Emory, U Mich, Brown etc.
School/ College of Meicine, Meical Center
-e.g. Duke, U Penn, WUSTL, USC, Case etc.
School of Arts an Science
-e.g. UCD, Connecticut etc.
这其中，大部分学校是开设在公共卫生学院下的（ School of Public Health）
按项目名称分类：
-MS/MA in Biostatistics
-MPH/MSPH in Biostatistics
MPH in Biostatistics 核心课程 , 以 Emory为例 ：
Statistical Methos-统计方法
Statistics for Experimental Biology-统计实验生物学
Biostatistical Methos-生物统计方法
Statistical Inference-统计推断
Probability Theory-概率论
Moern Regression Analysis-现代回归分析
SAS Programming-SAS编程
Statistical Computing-统计计算
Stochastic Processes-随机过程
一般来说要求的先修课程：
Multivariable Calculus-多元微积分
Linear Algebra-线性代数
Probability-概率论基础
Theoretical an applie statistics-理论和应用统计学
One statistical system R(SAS)-一门统计学软件比如SAS或者R
One computer language C(Python,Java)-一门计算机语言，C/C++
MS in Biostatistics课程设置，以WUSTL为例：
Biostatistics Pathway：
Statistical Computing with SAS-应用SAS的统计计算
Funamentals of Genetic Epiemiology-遗传流行病学原理
R Primer
Introuction to Bioinformatics-生物信息学导论
Biostatistics I，II-生物统计学
Introuction to Epiemiology-流行病学导论
Stuy Design an Clinical Trials-研究设计和临床试验
Survival Analysis-生存分析
Ethical & Legal Issues in Clinical Research
Internship Preparation
Biostatistics Consulting Lab
Thesis or Electives*
从 Research Area来看，主要领域为：
1.临床统计学 Clinical Statistics
-生存分析(survival analysis)，主要处理临床实验中的个体寿命，是研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。该方向近二三十年来一直受到国内外统计学家的关注。生存分析以前主要用KAplan-Meier和Cox两大模型，现在又出现了frailty moels， accelerate failure time moels， transformation moels等新的理论。
-纵向数据分析(longituinal ata analysis)，主要处理临床实验中对同一个体重复观测得到的数据。描述纵向数据常用的模型有ranom effects moels，marginal moels等等。
-临床试验设计(clinical trial an esign)，主要研究在随机化实验中，如何在保证统计功效的条件下，尽可能让患者接受新药治疗(intention to treat)进行实验设计。这方面较新的理论是alpha spening functions。
- 统计遗传学 Statistical Genetics
-运用统计手段研究遗传学与分子生物学中的问题，统计手段有：建模，Monte Carlo等等。教授通常是通过基因表达数据对基因的调控行为与功能进行研究。
